2027년, 자율주행이 바뀐다 — 중국 딥루트의 경고

피지컬 AI · 자율주행

2027년, 자율주행이 바뀐다 — 중국 딥루트의 경고

사람 없이 달리는 차가 현실이 된다면, 그 세계에서 자본은 어디로 이동할까요?

이 글은 중국 자율주행 3위 기업 딥루트 공동창업자 인터뷰를 바탕으로, 자율주행 GPT 모멘트의 의미와 한국 투자자 관점의 시사점을 정리한 글이에요.

어제 아침 출근 전에 조선일보 B1면 1단을 펼치다가 멈칫했어요. 2026년 6월 19일자 신문이었는데, 중국 선전까지 날아가서 인터뷰한 딥루트 왕톈 공동창업자가 "자율주행의 GPT 모멘트는 2027년 중반쯤 온다"고 단언하는 내용이었거든요. '딥루트'라는 이름은 처음 들었어요. 근데 기사를 읽다 보니 테슬라와 함께 맵프리 자율주행을 가장 빠르게 채택한 회사, 젠슨 황이 눈독 들였던 회사, 딥시크 전 수석과학자를 데려온 회사더라고요. '아, 이게 그냥 중국 스타트업 자랑 기사가 아니구나' 싶었어요.

저는 지금 현대차를 들고 있어요. 로봇 사업 방향을 보고 들어간 종목이에요. 그런데 이 기사를 읽으면서 솔직히 좀 불편해졌어요. 로봇 보고 들어갔지만, 결국 현대차 본업은 자동차잖아요. 자율주행이 바뀌면 완성차 경쟁 구도 자체가 흔들릴 수 있는데, 중국이 이미 35만 대 차량에 탑재하고 레벨4를 2028년에 쏘겠다고 하는 속도라면 남의 얘기가 아니더라고요. '중국이 먼저 치고 나가면 한국 완성차는 어떻게 되나' 싶었던 막연한 불안이, 이번 인터뷰로 훨씬 구체적인 숫자와 이름을 달고 다가왔어요.

동시에 반대로 정리되는 것도 있었어요. 왕톈이 "AI 네이티브 회사가 이긴다"고 했고, 기반 모델급 AI가 차량 안에서 동작하려면 연산력이 폭발적으로 필요하다는 얘기를 하는데, 그 순간 SK하이닉스 HBM이 머릿속에 딱 연결됐어요. 반도체 레이어에서는 오히려 기회가 생길 수 있겠다 싶었고요. 신문 덮고 출근하면서 계속 생각이 이어지길래, 어젯밤에 제대로 정리해봤어요.

📌 결론 먼저

• 딥루트 공동창업자는 2027년 중반을 자율주행의 GPT 모멘트로 지목했어요. 연산력·데이터·멀티모달 AI 3가지 병목이 모두 해소됐다는 게 근거예요.
• 레벨4(완전 자율주행) 능력은 2028년경 확보 가능할 것으로 전망했어요. 현재 다음 세대 모델은 1,000km 무사고 주행을 목표로 개발 중이에요.
• 피지컬 AI 패권은 제조 능력이 좌우한다는 점에서 중국이 유리한 위치에 있어요. 반면 왕톈은 "한국은 하드웨어는 강하지만 AI 인재 확보를 서둘러야 한다"고 평가했어요.
• 한국 투자자 관점에서는 차량용 AI 반도체, 소프트웨어 중심 자동차(SDV), V2X·AI 인프라 레이어가 중장기 관심 구간이에요. 단, 중국 경쟁사의 속도를 반드시 변수로 넣어야 해요.

📋 목차

1. 딥루트는 어떤 회사인가
2. GPT 모멘트란 무엇이고, 왜 2027년인가
3. 레벨4로 가는 기술 로드맵 — 엔드투엔드에서 기반 모델로
4. 딥시크 전 수석과학자 합류가 말해주는 것
5. 피지컬 AI 패권 전쟁 — 미국 vs 중국, 한국은?
6. 한국 투자자 관점 — 어떤 레이어를 볼 것인가
7. 리스크 요인과 반대 시나리오
8. FAQ — 자주 묻는 질문
9. money-insight7의 결론

1. 딥루트는 어떤 회사인가

딥루트(DeepRoute.ai, 원문: 元戎启行)는 중국 선전에 본사를 둔 자율주행 기업으로, 화웨이·바이두와 함께 중국 3대 자율주행 기업으로 꼽혀요. 일반에는 덜 알려져 있지만 기술 업계에서는 꽤 특별한 포지션을 갖고 있어요.

가장 큰 특징은 테슬라와 함께 '맵프리(Map-free)' 노선을 세계에서 가장 빠르게 채택했다는 점이에요. 기존 자율주행 방식은 정밀 지도(HD맵)에 의존했는데, 딥루트와 테슬라는 AI가 주변 환경을 실시간으로 인식하고 판단하는 방식으로 전환했어요. 맵이 없어도 달린다는 건 범용성이 훨씬 높다는 뜻이에요.

현재 딥루트의 자율주행 제품을 탑재한 차량은 35만 대에 달하고, 중국 도심 자율주행(NOA, Navigation on Autopilot) 시장 점유율은 24%로 2위예요. 젠슨 황 엔비디아 CEO가 2024년 투자를 고려했다가 미·중 관계를 이유로 성사되지 못했다는 뒷얘기도 있어요.

2. GPT 모멘트란 무엇이고, 왜 2027년인가

'GPT 모멘트'란 기술이 실제로 대중에게 체감되는 대전환 시점을 말해요. 2022년 말 ChatGPT가 등장했을 때 전 세계가 "AI가 이 정도가 됐어?"라고 놀랐던 그 순간을 자율주행 분야에서 재현하겠다는 거예요.

왕톈 공동창업자는 이 시점을 2027년 중반으로 지목했어요. 막연한 장밋빛 전망이 아니라 세 가지 구체적인 근거를 댔어요.

① 연산력(뇌 용량) 병목 해소

자율주행 AI가 도로 상황을 실시간으로 인식하고 판단하려면 막대한 연산력이 필요해요. 과거에는 차량 탑재 칩이 부족했지만, 엔비디아 드라이브 오린·토르 같은 고성능 차량용 SoC(시스템온칩)가 상용화되면서 이 병목이 풀렸어요.

② 데이터 축적 완성

자율주행 AI는 수십억 킬로미터의 실제 도로 주행 데이터를 먹어야 정확해져요. 딥루트는 35만 대 차량에서 실시간 데이터를 수집하고 있고, 테슬라는 오토파일럿으로 이미 수천억 마일을 축적했어요. 이 데이터 장벽이 이제는 어느 정도 채워졌다는 뜻이에요.

③ 멀티모달 AI 기술 성숙

오감처럼 카메라·레이다·라이다 등 복합 센서 데이터를 동시에 처리하는 멀티모달 AI가 이제 실용 수준에 도달했어요. 왕톈은 "운전은 마사지보다 쉬운 일"이라고 했는데, 가속·감속·방향 전환이 전부인 운전을 AI가 '완전히 이해'하는 수준의 모델이 등장했다는 거예요.

3. 레벨4로 가는 기술 로드맵 — 엔드투엔드에서 기반 모델로

자율주행 기술 등급은 레벨0(완전 수동)부터 레벨5(완전 자율)까지 나뉘어요. 현재 상용화된 기술은 레벨2~3 수준이에요. 딥루트가 말하는 '기반 모델 탑재 자율주행'은 레벨4를 향한 로드맵이에요.

기존 엔드투엔드(E2E) 방식 — 신경망 기반이지만 아직 한계가 있어요

오해를 피하기 위해 먼저 짚을게요. 테슬라 FSD V12처럼 현재의 E2E 방식도 이미 신경망(Neural Network) 기반으로 도로 데이터를 학습하는 AI예요. 과거처럼 단순 센서 반응 수준이 아니에요. 그럼에도 왕톈이 "현존 모델은 70%의 문제만 해결한다"고 한 이유는, E2E 방식이 주행 패턴을 학습하는 데는 강하지만 인간의 언어적 맥락과 상식(Commonsense Reasoning)을 물리적 주행 판단에 완전히 결합하는 데는 아직 한계가 있기 때문이에요. 예상치 못한 돌발 상황, 사회적 맥락이 필요한 판단에서 오류가 발생해요.

차세대 기반 모델(Foundation Model) — 상식과 맥락이 주행과 결합한 AI

딥루트가 준비 중인 차세대 모델의 핵심은 단순히 '더 많은 도로 데이터 학습'이 아니에요. LLM(대형 언어 모델)이나 VLM(비전-언어 모델)처럼 인간의 언어적 상식과 맥락 추론 능력을 물리적 주행 제어와 완전히 결합한 형태예요. 왕톈이 든 예시가 이걸 정확히 설명해요.

"차 안의 사람이 '길가에 아내가 서 있다'고 말하면, 차가 물웅덩이를 피해 적절한 위치에 정차한 다음 차 문을 열어주는 수준"

이 예시에서 물웅덩이를 피하는 건 단순 장애물 회피가 아니에요. '아내가 옷을 적시면 안 된다'는 인간의 상식, '정차 위치는 문 열기 편한 곳이어야 한다'는 사회적 맥락까지 통합해 판단하는 거예요. E2E 방식이 도달하지 못한 '95% 문제 해결'이 바로 이 상식·맥락 결합에서 나와요. 레벨4 능력 확보 예상 시점은 2028년이에요.

4. 딥시크 전 수석과학자 합류가 말해주는 것

2025년 말, 딥시크(DeepSeek)의 수석과학자 격인 롼충이 딥루트에 합류했어요. 딥시크는 2025년 초 저비용 오픈소스 AI 모델을 공개해 전 세계를 충격에 빠뜨렸던 중국 AI 스타트업이에요. 그 핵심 인재가 자율주행 기업으로 이동했다는 건 여러 의미를 담아요.

왕톈은 롼충의 합류 조건으로 "상업적 논리를 차단한 방해받지 않는 연구 환경"을 제시했다고 해요. 약 20명 규모의 정예 연구팀을 단독 구성했고, 4개월 이상 미국·중국을 오가며 리크루팅을 진행 중이에요.

롼충이 선호하는 인재 기준도 흥미로워요. 최고 학벌이나 천재성보다는 "정해진 시간 내에 주어진 일을 정확히 완수하는 믿음직스러운 업무 수행 능력"과 "연구 비용 최적화를 고려하는 엔지니어링 마인드셋"을 더 중시한다고 해요. 딥시크가 저비용 고효율로 세계를 놀라게 한 방식 그대로예요.

이 움직임의 핵심은 디지털 AI 최고 두뇌가 피지컬 AI로 이동하고 있다는 신호예요. AI가 소프트웨어 세계를 넘어 실제 물리 세계로 확장되는 흐름이 중국에서 구체적으로 진행되고 있는 거예요.

5. 피지컬 AI 패권 전쟁 — 미국 vs 중국, 한국은?

왕톈은 인터뷰에서 한 문장으로 핵심을 짚었어요. "디지털 AI에서는 미국이 앞섰지만, 피지컬 AI는 양산이 전제이고 중국의 제조 능력과 소비자 시장이 AI 경쟁의 변수가 된다."

이게 왜 중요하냐면, 자율주행은 소프트웨어만의 싸움이 아니기 때문이에요. 차를 실제로 만들고, 대량 생산하고, 도로에 올려야 데이터가 쌓이고 AI가 개선돼요. 이 사이클에서 중국의 제조 인프라와 내수 시장 규모는 압도적인 경쟁력이에요.

경쟁사 테슬라에 대한 평가

왕톈은 테슬라를 "가장 멀리 보고 빠르게 가는 독수리"라고 평가했어요. 기반 모델 패러다임으로의 전환을 이미 시작한 것으로 보인다는 말도 덧붙였어요. 테슬라를 직접 경쟁자이자 기술 방향의 지표로 보고 있다는 뜻이에요.

한국에 대한 평가

왕톈의 한국 평가는 솔직했어요. "반도체·자동차·배터리 등 하드웨어는 강하지만, AI 분야 인재 확보는 힘써야 한다." 하드웨어 기반은 있지만 AI 소프트웨어 인재 풀이 상대적으로 약하다는 진단이에요.

그는 또 "전 세계에서 거대 AI 모델 구축을 진두지휘할 수 있는 수퍼스타는 15명 내외고, 대부분 중국과 미국에 있다"고 했어요. 피지컬 AI 패권은 결국 핵심 AI 인재를 얼마나 확보하느냐의 싸움이기도 하다는 거예요.

6. 한국 투자자 관점 — 어떤 레이어를 볼 것인가

자율주행 생태계는 여러 레이어로 나뉘어요. 어느 레이어에 어떤 한국 기업이 포지션을 갖고 있는지를 보는 게 투자 관점에서 유용해요. 다만 아래 내용은 특정 종목 매수를 권하는 게 아니라, 시장 구조를 이해하기 위한 분석임을 먼저 밝혀요.

레이어 1 — AI 반도체·차량용 메모리

자율주행 AI가 동작하려면 고성능 차량용 반도체가 필수예요. 현재 글로벌 시장은 엔비디아 드라이브 플랫폼(오린·토르)이 독점에 가까운 구조이고, 모빌아이·퀄컴이 뒤를 따르고 있어요.

한국 기업 관점에서 주목할 포인트는 메모리의 진화예요. 지금은 차량용 LPDDR5 수준의 메모리가 탑재되지만, 딥루트가 말하는 기반 모델급 AI가 차량 안에서 동작하려면 연산량이 폭발적으로 늘어나요. 이 트리거가 차량용 고대역폭 메모리(HBM) 또는 LPCAMM(저전력 고대역폭 온보드 메모리)로의 전환을 앞당길 수 있어요. SK하이닉스는 HBM 시장 1위이고, 삼성전자도 차량용 엑시노스 오토와 메모리 공급 양쪽에 걸쳐 있어요. 자율주행 AI가 고도화될수록 '차량 안의 데이터센터' 수요가 생기고, 그 안에 들어가는 메모리 스펙이 올라간다는 구조예요.

레이어 2 — 소프트웨어 중심 자동차(SDV)

자율주행 시대에 자동차는 하드웨어가 아니라 소프트웨어 플랫폼으로 진화해요. 현대차는 자회사 42dot(포티투닷)을 중심으로 자체 차량 OS와 SDV 전환을 가속화하고 있어요.

다만 투자자 관점에서 냉정하게 봐야 할 포인트가 있어요. 테슬라 FSD, 딥루트, 화웨이 ADS처럼 맵프리·기반 모델 자율주행을 이미 상용 차량에 탑재하고 있는 진영과의 소프트웨어 격차를 현대차가 얼마나 빠르게 좁힐 수 있느냐가 핵심 모니터링 포인트예요. 42dot의 기술 내재화 속도, 글로벌 AI 인재 확보 현황, 자율주행 소프트웨어의 실제 탑재 로드맵이 구체화될수록 SDV 투자 스토리의 신뢰도가 올라가요. 반대로 이 격차가 좁혀지지 않으면 하드웨어 경쟁력만으로는 한계가 생길 수 있어요.

레이어 3 — V2X·AI 통신 인프라

완전 자율주행을 위해서는 차량과 도로 인프라, 차량 간 실시간 통신(V2X)이 필요해요. SK텔레콤이 AI 인프라 영역에서 확장하고 있고, 5G 기반 V2X 통신은 통신사가 핵심 인프라 역할을 하는 구간이에요. 다만 V2X 인프라 투자는 정부 정책과 속도가 맞아야 해서 기다림이 필요한 레이어예요.

레이어 4 — 센서·부품 (카메라·라이다·레이다)

자율주행차에는 카메라, 라이다, 레이다 등 다양한 센서가 들어가요. 글로벌 라이다 시장은 루미나·오스터 등이 경쟁하고 있고, 국내에서는 관련 기업들이 아직 대형 수주 레벨에 도달하지 못한 상황이에요. 이 레이어는 현재는 '중장기 관찰 구간'에 가까워요.

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7. 리스크 요인과 반대 시나리오

기술 전망이 장밋빛이더라도 투자에는 반드시 반대 시나리오를 함께 봐야 해요.

규제 리스크 — "자율주행 사고 한 번에 시장 얼어붙을 수 있어"

2018년 우버 자율주행차 보행자 사망 사고, 2021년 테슬라 오토파일럿 사망 사고처럼 대형 사고 하나가 규제 강화와 소비자 불신으로 이어질 수 있어요. 특히 레벨4 출시 초기에는 이 리스크가 가장 커요.

미·중 기술 디커플링 리스크

딥루트에 대한 젠슨 황의 투자가 미·중 관계 때문에 무산됐다는 사례처럼, 자율주행 분야에서도 미·중 기술 분리가 심화되면 한국 기업이 어느 진영 부품을 쓸지에 대한 선택 압박이 커질 수 있어요.

"2027년 GPT 모멘트"가 지연될 가능성

자율주행 업계는 수없이 "내년이면 된다"는 예측이 빗나갔던 역사가 있어요. 왕톈 본인도 경쟁자 입장에서 낙관적 전망을 할 유인이 있어요. 기술 완성도와 실제 상용화 속도는 다를 수 있어요.

중국의 급성장이 한국 완성차 경쟁력에 부담이 될 가능성

중국의 자율주행 기술이 BYD 같은 완성차에 빠르게 탑재되면, 한국 시장에서도 중국산 자율주행차와의 경쟁이 현실이 될 수 있어요. 현대차의 SDV 전환이 충분히 빠르지 않으면 이 흐름이 주가에 반영될 수 있어요.

8. FAQ — 자주 묻는 질문

Q. 딥루트는 어떤 회사인가요?

딥루트(DeepRoute.ai, 元戎启行)는 중국 선전에 본사를 둔 자율주행 기업으로, 화웨이·바이두와 함께 중국 3대 자율주행 기업으로 꼽혀요. 테슬라와 함께 맵 없이도 주행하는 맵프리(Map-free) 방식을 세계에서 가장 빠르게 채택했어요. 자율주행 탑재 차량이 35만 대에 달하고 중국 도심 자율주행(NOA) 시장 점유율은 24%로 2위예요. 딥시크의 전 수석과학자 롼충이 2025년 말 합류해 화제가 됐어요.

Q. 자율주행의 GPT 모멘트란 무엇인가요?

GPT 모멘트란 일반 대중이 기술 대전환을 실제로 체감하는 시점을 말해요. 딥루트 공동창업자 왕톈은 2027년 중반쯤 자율주행 분야에서 이 모멘트가 도래할 것이라고 전망했어요. 연산력 부족·데이터 부족·멀티모달 AI 미성숙이라는 3가지 병목이 해제됐다는 게 근거예요.

Q. 레벨4 자율주행은 언제 가능한가요?

딥루트 왕톈 공동창업자는 2028년쯤 레벨4 능력 확보가 가능할 것이라고 밝혔어요. 레벨4는 특정 구역 내에서 사람 개입 없이 차량 스스로 완전 주행이 가능한 단계예요. 현재 딥루트의 다음 세대 모델은 1,000km 주행 중 안전 이슈 제로를 목표로 개발 중이에요.

Q. 딥루트와 테슬라는 어떻게 다른가요?

두 회사 모두 '맵프리(Map-free)' 방식을 채택해 정밀 지도 없이 AI 인식만으로 주행한다는 점에서 같아요. 다만 테슬라는 글로벌 완성차 판매를 통해 데이터를 축적하는 반면, 딥루트는 중국 내수 시장을 기반으로 OEM(완성차 업체) 납품 형태로 성장하고 있어요. 왕톈 자신도 테슬라를 "가장 멀리 보는 독수리"라고 평가할 만큼 선두주자로 인정해요.

Q. 자율주행 시대에 한국 투자자가 주목해야 할 기업은?

자율주행에는 반도체·자동차·통신·부품 등 여러 레이어가 있어요. 한국 기업 중에는 현대차(SDV 전환), 삼성전자·SK하이닉스(차량용 AI 반도체·메모리), SK텔레콤(V2X·AI 인프라) 등이 자율주행 생태계와 연결될 수 있어요. 다만 중국 경쟁사의 속도를 리스크로 반드시 함께 고려해야 해요.

📌 money-insight7의 결론

money-insight7의 결론은, 자율주행의 GPT 모멘트가 2027년에 실제로 온다면 가장 먼저 움직이는 레이어는 AI 반도체·차량용 메모리이고, 그 다음이 SDV 완성차와 V2X 인프라라는 것입니다.

왕톈이 말한 3가지 병목 해소는 기술 전망으로서 설득력 있지만, 자율주행 업계의 '내년이면 된다' 공식을 기억해야 해요. 규제 리스크, 미·중 디커플링, 중국산 자율주행차의 한국 시장 진입이라는 세 가지 반대 변수를 항상 포트폴리오에 반영해두는 게 현명해요.

한국의 하드웨어 강점을 인정하면서도 "AI 인재 확보를 힘써야 한다"는 왕톈의 말이 가장 오래 남았어요. 기업 경쟁력이 결국 사람에서 나온다는 건 주식 투자도 마찬가지예요. 어떤 회사가 AI 인재를 얼마나 모으고 있는지, 그게 중장기 투자 판단의 핵심 기준이 될 수 있습니다.

#자율주행 #GPT모멘트 #딥루트 #피지컬AI #자율주행투자 #SDV #현대차SDV

출처

조선일보, "내년에 자율주행의 'GPT 모멘트' 온다 — 中 딥루트 공동창업자 왕톈 인터뷰", 2026.06.19, B1면 1단 (기사 링크)

DeepRoute.ai, 공식 홈페이지 (공식 페이지)

NVIDIA, DRIVE Orin Platform Overview (공식 페이지)

SAE International, Levels of Driving Automation (공식 페이지)