웨이모 자율주행이 이미 성공했음에도 불구하고, 스마트 머니가 여전히 테슬라에 올인하는 이유는 무엇인가?

TradingKey - 로보택시 분야의 확실성 높은 선구자로서 Waymo의 성숙한 자율주행 기술은 시장에서 오랫동안 인정받아 왔다. 하지만 이것이 시장 자본의 선호를 받는다는 의미는 아니다. 명확한 성장 전망을 고려할 때, 거시적 서사는 대체로 확립된 상태다. Waymo의 높은 성숙도로 인해 "스마트 머니"는 이곳에서 기대하는 초과 수익을 찾기 어려워졌으며, 이에 따라 관심을 다른 곳으로 돌리고 있다. 테슬라 (TSLA) .

왜 Waymo의 자율주행은 성공으로 간주되는가?

만약 기준이 "운전자가 없고 상업적으로 실행 가능한 자율주행 서비스가 실제 도시 환경에서 구현되었는지 여부"라면, Waymo는 현재 전 세계적으로 유의미한 의미에서 유일한 진정한 성공 사례다.

또한 Waymo는 더 이상 기술적 타당성을 증명할 필요가 없으며, 자율주행 운송 네트워크를 운영하고 있다. 투자자들의 관심은 더 저렴하고 확장성이 뛰어나며 소프트웨어처럼 전 세계적으로 복제 가능한 대안적 경로가 존재하는지에 집중되어 있다.

하지만 현실적으로 이러한 대규모 로보택시 시스템을 복제하는 것은 하루아침에 이루어지는 일이 아니다. Waymo가 채택한 "멀티 센서 퓨전" 방식은 광범위한 테스트와 검증이 필요하며, 단기간에 다양한 시나리오로 복제하기 어렵다. 그럼에도 불구하고 상업적 운영 측면에서 Waymo가 현재의 선두주자임은 분명하다.

테슬라 로보택시를 둘러싼 불확실성이 존재하는 이유는 무엇인가?

테슬라 로보택시의 불확실성이 높은 근본적인 이유는 "아직 생존 가능성이 증명되지 않은 기술 경로와 검증되지 않은 상업적 폐쇄 루프"에 베팅하고 있기 때문이다.

기술적 관점에서 테슬라는 "인간과 유사한 일반 주행 지능"에 도달하기 위해 순수 시각(pure vision)과 엔드투엔드(end-to-end) 신경망 사용을 고집한다. 이는 시스템이 규칙, 지도, 엔지니어링 제약을 통해 통제 가능성을 확보하는 것이 아니라, 대규모 데이터 학습을 통해 통계적으로 올바른 행동을 구현함을 의미한다.

기술이 성숙해지면 이론적으로 낮은 한계 비용으로 학습 모델을 빠르게 복제할 수 있으며, 이를 통해 상당한 규모의 경제를 갖춘 상업 네트워크를 형성할 수 있다. 그러나 문제는 명확하다. 예외적인 사례(edge cases)를 모두 고려하기 어려운 매우 복잡한 실제 교통 환경에서, 이 기술적 패러다임이 규제 당국과 대중이 수용할 수 있는 안전 수준에 지속적으로 도달할 수 있는지에 대해서는 여전히 충분한 엔지니어링 검증과 장기적인 통계적 증거가 부족하다.

현재의 FSD는 여전히 언제든 인간의 개입을 필요로 하며, 이는 현재 시스템과 "법적 책임을 질 수 있는 완전 자율주행" 사이에 상당한 문턱이 존재할 수 있음을 나타낸다. 이 문턱을 넘지 못하는 한, 로보택시는 규제 당국의 승인을 받을 수 없으며 상업적으로도 불가능한 상태로 남을 것이다.

기술적 경로가 실현 가능하다고 증명되더라도 로보택시는 단순히 "소프트웨어 배포"의 문제가 아니다. 이는 차량 책임 귀속, 보험 시스템 재편, 사고에 대한 법적 책임 정의, 도시 규제 대응, 대중의 신뢰 구축 등을 포함하며, 이 중 어느 것도 테슬라가 엔지니어링 속도만으로 일방적으로 해결할 수 있는 변수가 아니다.

즉, 테슬라 로보택시가 진보하지 않았다는 것이 아니라, 그 성공이 기술적 돌파구, 규제 체계, 사회적 수용이라는 세 가지 요소의 동시 충족에 달려 있다는 점이 핵심이다. 이 중 어느 한 분야라도 지연되거나 장애물이 발생하면 테슬라의 로보택시는 실현될 수 없다. 이것이 자본 시장이 로보택시에 거대한 상상력을 부여하면서도, 본질적으로 높은 불확실성을 가진 베팅임을 인정해야 하는 이유다.

왜 투자자들은 여전히 테슬라의 자율주행 기술을 믿는가?

투자자들이 여전히 테슬라의 자율주행 기술을 믿기로 선택한 것은 근본적으로 현재의 기술적 성숙도가 모든 경쟁자를 압도하기 때문이 아니라, 자본 시장은 결코 "지금 누가 가장 잘하고 있는가"가 아닌 "누가 궁극적인 형태를 정의할 가능성이 가장 높은가"를 평가하기 때문이다.

자율주행에 관해 Waymo는 고비용 엔지니어링 솔루션을 사용하여 제한된 구역 내에서 무인 운행이 가능하다는 것을 입증했다. 그러나 이는 더 큰 문제, 즉 이 능력을 어떻게 전 세계적으로 수억 대의 차량에 확장하고, 소프트웨어 복제에 가까운 비용으로 다양한 도로 환경과 사용 시나리오에 적용할 것인가라는 문제를 해결하지 못했다.

테슬라의 서사는 바로 이 지점에 고정되어 있다. 테슬라는 도시별 자율주행 프로젝트를 진행하는 것이 아니라, 전 세계 생산 차량을 활용해 실제 데이터를 지속적으로 확보하고 자가 강화 플라이휠을 형성함으로써 현실 세계 전반에 일반화될 수 있는 "일반 주행 지능"을 훈련시키려 하고 있다.

이러한 논리가 이론적으로 유효한 한, 성공 확률이 높지 않더라도 성공적으로 구현되었을 때 따라올 상업적 수익과 산업 재편 잠재력은 그 어떤 로보택시 운영사가 제공할 수 있는 수준을 훨씬 뛰어넘는다. 이는 자본 시장의 관점에서 "시간으로 공간을 산다"는 고유한 특성을 결정짓는다.

다시 말해, 투자자들이 믿는 것은 테슬라가 이미 자율주행 문제를 해결했다는 것이 아니라, 성공이 증명될 경우 전체 운송 시스템의 비용 구조와 자산 형태를 재작성하게 될 경로를 테슬라가 대표한다는 점이다. 벤처 캐피털과 성장주 가치 평가의 논리에 따르면, 이러한 가능성 자체가 장기적인 프리미엄과 인내를 뒷받침하기에 충분하다.