Autonomous vehicle commercial deployment: 자율주행차는 시연 단계를 넘어 승용 및 화물 시장의 상업 배치로 이동 중

개요

이 테마형 현장 방문 보고서는 로보택시, 승용차 및 화물 분야에서 자율주행이 기술 개발에서 상업 활용으로 어떻게 이동하는지 검토한다. BofA는 기회가 광범위하고 다수의 참여자가 존재하지만, 안전 검증, 차량 공급 및 플릿 운영 능력이 규모화 속도를 결정할 것이라고 본다.

핵심 견해

BofA가 15개 기업의 30명 이상 경영진과의 회의, 시연 및 시승을 통해 내린 핵심 결론은 자율주행차가 승용 및 화물 시장 모두에서 개발 단계에서 상업 배치로 이동하고 있다는 것이다. BofA는 자율주행을 승자독식으로 보지 않는다. 기업들은 엔드투엔드 AI, 센서 이중화를 갖춘 모듈형 시스템, 수직 통합 플릿, 파트너십 및 소프트웨어 라이선싱 모델을 추구한다. 논의의 핵심은 자율주행이 작동하는지 여부에서 안전성을 검증하고, 자율주행 대응 차량을 확보하며, 충전·정비·매핑·원격 운영·규제 역량을 구축할 수 있는지로 이동했다. AI와 파운데이션 모델은 공통된 기술 동력이다. Tesla와 Wayve는 대규모 실주행 데이터로 학습한 엔드투엔드 아키텍처를 추구하는 반면, Aurora, Zoox, Nuro, Kodiak 및 Rivian은 AI에 중복 센서, 시뮬레이션 및 안전 계층을 결합한다. Wayve의 AV2.0 전략은 차량 플랫폼, 지역 및 하드웨어 구성을 넘나드는 범용 주행 지능을 목표로 한다. Wayve는 2025년 전 세계 500개 도시 테스트에서 현지 사전 학습 데이터가 거의 또는 전혀 없이도 많은 지역에서 주행할 수 있었다고 밝혔다. Wayve는 OEM에 소프트웨어를 라이선싱하고, 단기적으로 L2++ 운전자 보조에 집중한 뒤 로보택시로 확장한다. Nissan Leaf 배치는 2027년부터 예상되며, Uber와의 감독형 로보택시 서비스는 2026년 9월 런던에서 15대로 시작됐다. 보고서는 개선되는 경제성을 주요 촉매로 본다. 센서 비용 하락, 모델 성능 향상 및 운전자 부족이 자동화의 경제성을 강화한다. Tesla는 Cybercab의 규모화 시 총비용을 약 $0.30 per mile로 예상하며, Model Y 플릿 차량의 약 $0.50 per mile 및 Uber 또는 Lyft의 $2-3 per mile와 비교했다. Tesla는 설치 생산능력 125,000대와 최대 500,000마일의 배터리 및 구동장치 내구성을 언급했다. 무감독 주행거리는 실적발표 당시 누적 약 380,000마일에서 전주 100만 마일을 넘었고, 연말까지 전주 대비 두 자릿수 퍼센트 성장을 목표로 한다. 보고서는 버전 15의 7개 핵심 기술 트랙 검증을 포함한 소프트웨어 및 데이터 피드백 루프를 단기 병목으로 보며, Tesla는 단기 수익성보다 탑승 경험과 고객 기반 구축을 우선한다. 자율주행 화물운송은 별도의 생산성 논리를 제공한다. Aurora는 Driver-as-a-Service 비용을 약 $0.85 per mile로 추정했으며, 인간 운전자의 임금과 복리후생 약 $1.30 per mile보다 낮다. 이는 간접 인건비를 제외한 수치다. 자율주행 트럭은 인간 운전자의 약 8-9시간 대비 하루 약 20시간 운행할 수 있다. Aurora는 2025년 4월 운전자 없는 화물운송을 시작했고 현재 25대가 상업 화물을 운송한다. 2026년 말 약 200대에서 이후 OEM 공급 개선에 따라 더 큰 플릿으로 확대될 전망이다. Aurora는 장기 트럭 시장 규모를 $1 trillion으로 추정하지만, 차량 공급과 운영 프로세스의 규모화가 기술 준비도보다 더 중요한 제약이라고 말한다. Kodiak은 Permian Basin에서 Atlas Energy Solutions를 위해 35대의 무인 트럭을 운영하며, 운전자 없는 주행 비율이 91%에서 93%로 상승했다고 밝혔다. Kodiak은 카메라, 레이더, LiDAR, 확률적 위험 평가, 시뮬레이션 및 실주행 검증을 강조한다. 보고서는 상이한 상업 모델도 강조한다. Zoox는 전용 설계 양방향 로보택시를 중심으로 차량 설계, 자율주행 소프트웨어, 제조 및 플릿 운영을 수직 통합하며, Las Vegas에서 초기 매출을 기록하고 San Francisco와 Las Vegas에서 운영 중이다. Lucid, Nuro 및 Uber는 생태계 모델을 대표한다. Uber는 최소 35,000대의 자율주행차 구매를 약속했고, Nuro는 하드웨어 스택 비용을 약 $10,000 per vehicle로 추정하며 자율주행 운전자의 제조물 책임을 지는 동시에 반복적인 소프트웨어 라이선스 매출을 목표로 한다. Rivian은 운전자 보조에서 자율주행 승차 호출로 나아갈 계획이며, 멀티모달 센싱, 자체 AI, 1,600 TOPS의 자체 칩 및 최대 50,000대의 자율주행차를 목표로 하는 Uber 관계를 활용한다. Gatik은 미들마일 물류에 집중하며 연말까지 약 100대의 무인 차량을 배치할 것으로 예상하고, $600 million 초과의 계약 잔고와 트럭당 연간 약 $200,000 매출을 내는 전형적 계약을 제시했다. 차량 외에도 BofA는 자율주행을 피지컬 AI를 위한 가장 큰 실세계 학습 환경 중 하나로 본다. Wayve는 체화 AI 연구소를 통해 제조, 물류 및 휴머노이드 로보틱스를 탐색하고, Tesla는 Optimus 개발에 자율주행 인프라를 활용한다. 다만 전이 가능성에는 견해 차이가 있다. Rivian은 상업 환경과 필요한 데이터가 다르기 때문에 자율주행 모델이 휴머노이드 로보틱스로 쉽게 전이되지 않을 수 있다고 경고했다. 더 넓은 생태계 논의에서는 자율주행차 활용도가 높아질수록 매핑, 충전, 정비, 주차, 플릿 운영 및 원격 감독이 중요한 가치 풀로 부상할 수 있음을 강조했다. 개인 소유 자율주행차는 플릿 로보택시와 융합될 수 있으며, 기존 운송 모델의 점유율을 빼앗는 것을 넘어 수요를 확대할 수 있다.

분석 프레임워크

보고서는 자율주행 모빌리티 생태계 전반의 경영진 회의, 현장 방문 및 시승 시연을 종합했다. 승용 로보택시, 소비자 ADAS 및 자율주행 트럭의 기술 아키텍처, 안전 검증 방식, 배치 진전, 단위 경제성, 활용도, 차량 공급, 운영 모델 및 인프라 요건을 비교한다.

방법론 메모

• 산업 분석 프레임워크수급 프레임워크

  운전자 부족, 차량 공급, 운영비 및 활용도를 통한 자율주행 모빌리티 경제성 평가.

  보고서는 심화되는 운전자 공급 제약과 자율주행의 긴 운행 시간을 마일당 비용 하락 및 잠재적 운송 수요 확대와 연결한다.

• 산업 분석 프레임워크산업 가치사슬 상·중·하류 전이

  자율주행 모빌리티 생태계 분석.

  보고서는 AI 및 차량 플랫폼을 상업 배치에 필요한 매핑, 충전, 제조, 플릿 운영, 물류 및 승차 호출 네트워크와 연결한다.

• 기타기타

  시뮬레이션, 실주행 시험, 이중화 및 확률적 위험 평가를 활용한 안전 검증.

  기업들은 이 방법들을 사용해 자율주행 시스템이 규모화에 충분한 안전성을 갖췄음을 보여주며, 보고서는 검증을 핵심 제약으로 본다.

자산 매핑 및 비교

투자 논리에서 명시된 자산으로의 구조화 매핑(강점, 약점, 비교 대상, 위험).

• Wayve

  OEM 라이선스 모델을 추구하는 자율주행 소프트웨어 제공업체.

  강점

  엔드투엔드 범용 AI 아키텍처, 하드웨어 유연성 및 경량 라이선싱 전략.

  약점

  단기 ADAS 중심 전략에 비해 로보택시는 더 장기적인 기회다.

  비교

  단일 엔드투엔드 신경망을 전통적인 모듈형 규칙 기반 AV 스택과 대조한다.

  위험

  OEM 채택, 배치 검증 및 운전자 보조에서 로보택시로의 확장.

• Aurora

  Driver-as-a-Service 모델을 사용하는 자율주행 트럭 제공업체.

  강점

  상업적 무인 운행, OEM 관계 및 보고된 낮은 마일당 비용 제안.

  약점

  플릿 규모는 자율주행 대응 차량 공급에 달려 있다.

  비교

  순수 엔드투엔드 자율주행보다 검증 가능한 AI와 안전 제약을 강조한다.

  위험

  운영 규모화, OEM 차량 공급 및 안전 검증.

• Tesla

  Cybercab 모델을 추진하는 로보택시 및 소비자 자율주행 플랫폼.

  강점

  대규모 실주행 데이터 피드백 루프, 낮은 Cybercab 목표 비용 및 내구성 있는 차량 부품.

  약점

  현재 로보택시 가격은 예상되는 규모화 모델을 대표하지 않는다.

  비교

  Model Y 플릿 차량 및 Uber/Lyft보다 훨씬 낮은 마일당 비용을 목표로 한다.

  위험

  플릿 확대 전 소프트웨어 검증과 무감독 주행거리 데이터 루프 확장.

• Gatik

  상업용 자율주행 미들마일 물류 운영업체.

  강점

  기존 무인 운행, 계약 잔고, take-or-pay 계약 및 고정 수수료 매출 모델.

  약점

  광범위한 장거리 시장보다 미들마일 물류에 집중한다.

  비교

  마일리지 기반 가격이 아닌 고정 수수료 운송 계약을 사용한다.

  위험

  경로 구축, 운영 확장 및 제조 파트너 실행.

핵심 데이터

• 현장 방문 참가 규모>30 executives across 15 companiesBofA 자율주행차 현장 방문
• Wayve 일반화 테스트500 cities globally2025년 테스트로, 차량은 많은 지역에서 현지 사전 학습 데이터가 거의 또는 전혀 없이 주행했다
• Tesla Cybercab 비용 목표~$0.30 per mile규모화 시 예상 총비용
• Aurora Driver-as-a-Service 비용~$0.85 per mile인간 운전자 임금 및 복리후생 약 $1.30 per mile와 비교
• 자율주행 트럭 운행 시간~20 hours per day인간 운전자의 생산적 운전 시간은 약 8-9시간
• Kodiak 무인 플릿35 trucksPermian Basin에서 Atlas Energy Solutions를 위해 운영
• Tesla 무감독 주행거리>1 million cumulative miles실적발표 당시 약 380,000마일에서 증가
• Gatik 계약 잔고>$600 million고객과의 장기 take-or-pay 계약으로 뒷받침

영향과 시사점

BofA는 자율주행이 승객 모빌리티, 트럭 운송, 물류, 차량 플랫폼, AI 소프트웨어 및 플릿 인프라 전반에 기회를 만들 것으로 본다. 마일당 비용 하락과 활용도 상승은 모빌리티 수요를 확대할 수 있지만, 상업적 규모화는 소프트웨어 진전만이 아니라 안전 증명, 규제 실행, 차량 생산 및 운영 인프라에 달려 있다.