자동차 산업도 노키아와 같은 운명에 처할 것인가? 롤랜드 코흐의 냉철한 진단

수십억 달러 규모의 로보택시 시장: 중국산 AI가 머지않아 독일 도로에서 우리를 태워다 줄 수 있는 이유는 무엇일까요?

혁신 대신 관료주의: 독일이 자율주행 분야에서 스스로를 가로막는 이유는 무엇일까?

미국과 중국에서는 무인 로보택시가 점점 흔해지고 대량 생산에 돌입하고 있는 반면, 독일은 관료주의적 장벽, 끝없는 시범 사업, 구조 개혁 문제에 발목이 잡혀 있습니다. 카메라, 컴퓨터, 태양광 산업에 이어 독일은 또 다른 핵심 기술을 잃을 위기에 처한 것일까요? 헤센 주 총리를 역임하고 현재 경제학 교수로 재직 중인 롤란트 코흐는 날카로운 경제 정책 분석을 통해 이러한 경고를 내놓았습니다.

그의 주장은 이렇습니다. 우리가 국제 경쟁에서 실패하는 이유는 엔지니어들의 창의력 부족 때문이 아니라, 신속한 혁신보다 완벽한 규제를 우선시하고 실제 주행 데이터의 중요성을 과소평가하는 느린 시스템 때문이라는 것입니다. 본문에서는 코흐의 분석을 자세히 살펴보고, 웨이모, 바이두, 샤오펑과 같은 기업들의 최신 시장 데이터와 비교하며, 경제적으로 어떤 문제가 걸려 있는지, 그리고 독일이 상황을 반전시키기 위해 어떤 구체적인 조치를 취할 수 있는지 밝힙니다.

자세한 내용은 여기에서 확인하세요:

• 롤랜드 코흐: 자율주행의 비극은 하나의 증상일 뿐이다

자율주행의 비극: 독일은 차세대 핵심 기술을 놓치고 있는 것일까?

본 분석의 계기가 된 글은 롤란트 코흐 명예박사(Dr. h.c. mult.) 교수가 작성했습니다. 코흐 교수는 헤센 주 총리(기독민주당, 1999~2010)를 역임했으며, 2020년 11월부터 루트비히 에르하르트 재단 이사장직을 맡고 있습니다. 그는 기술 전문가나 자동차 업계 경영진이 아니라, 정부, 규제, 기업의 교차점에서 수십 년간 실무 경험을 쌓은 경제 정책 전문가입니다. 프랑크푸르트 경영대학원에서 '규제 환경에서의 경영 실무' 교수로 재직 중이며, 프랑크푸르트 독일 및 글로벌 규제 역량 센터의 공동 소장을 맡고 있습니다. 이러한 배경은 그의 관점에 영향을 미쳤습니다. 그는 엔지니어의 관점이 아닌, 개인적인 경험을 통해 제도적, 정치적 장애물을 잘 아는 사람의 관점에서 논합니다. 따라서 루트비히 에르하르트 재단을 위해 작성한 그의 논평은 기술적 분석이 아니라 규제 정책에 초점을 맞춘 경제 정책 진단으로 이해해야 합니다. 이러한 맥락을 이해하는 것은 공정한 비판을 위해 필수적입니다.

카메라부터 로보택시까지: 이러한 패턴은 반복됩니다

코흐는 언뜻 보기에 도발적으로 보일 수 있는 역사적 고찰로 시작하지만, 자세히 살펴보면 실제적인 관찰임을 알 수 있습니다. 독일은 카메라 기술을 일본에, 컴퓨터 산업을 미국에, 태양 에너지를 중국에 빼앗겼고, 이제 자율주행 분야에서도 다음 패배의 위기에 직면해 있습니다. 실제로 유사점은 매우 두드러집니다. 앞서 언급한 모든 사례에서 독창적인 기술 전문성은 독일에 있었습니다. 라이카는 세계 최고 수준의 광학 정밀도를 자랑했고, 닉스도르프 컴퓨터는 1980년대 초 유럽 최고의 IT 아키텍처 중 하나를 개발했으며, SMA 솔라는 태양광 시스템용 인버터 기술의 선구자였습니다. 그러나 다른 국가들이 더 빠르게 규모를 확장하고, 더 적극적으로 투자하고, 더 효과적인 정부 지원을 제공했기 때문에 이러한 입지를 장기적으로 유지할 수 없었습니다.

이러한 병렬 구조가 전체적으로 사실인지 여부는 중요한 검증이 필요합니다. 각 산업은 뒤처진 데에는 저마다 특정한 원인이 있었습니다. 소비자용 카메라 생산이 일본으로 이전된 것은 1970년대와 80년대 일본의 산업 수출 공세와 밀접한 관련이 있습니다. 닉스도르프 컴퓨터의 몰락은 주로 잘못된 기업 전략과 IBM 호환 PC로 인한 급격한 플랫폼 변화에 기인합니다. 태양광 모듈 생산이 중국으로 이전된 것은 전례 없는 정부 보조금으로 생산 비용이 유럽 제조업체들이 상당한 수입 관세 없이는 생존할 수 없을 정도로 낮아졌기 때문입니다. 자율 주행은 다른 논리를 따릅니다. 자율 주행의 경우 생산 비용보다는 소프트웨어 집약적인 플랫폼 경제를 구축하고 규제 체계를 지속적으로 활용하는 능력이 더 중요합니다. 그럼에도 불구하고 코흐가 설명하는 패턴은 여러 세대의 기술에 걸쳐 지속되는 구조적 문제를 드러내며, 이 패턴은 심각하게 받아들여야 합니다.

시리즈 첫 방송: 광저우에서 실제로 시작된 것은 무엇이었을까

코흐의 분석을 촉발한 구체적인 계기는 실재하며, 충분히 입증된 사실입니다. 2026년 5월, 중국 제조업체 샤오펑(Xpeng)은 광저우에서 첫 번째 로보택시 양산에 공식 착수했습니다. GX 모델인 이 차량은 레벨 4 자율주행을 위해 설계되었으며, 칩과 소프트웨어부터 차량 자체에 이르기까지 모든 구성 요소를 자체 개발한 풀스택 기술 플랫폼을 기반으로 합니다. 샤오펑의 기술적 접근 방식은 주목할 만합니다. 고가의 라이다 센서와 HD 지도를 사용하는 대신, 최대 3,000 TOPS의 컴퓨팅 성능을 가진 4개의 자체 개발 튜링 AI 칩을 활용하는 순수 카메라 기반 시스템을 채택했습니다. 이 VLA 2.0 모델은 80밀리초 미만의 반응 시간을 구현합니다. 승객을 태운 시범 운행은 2026년 하반기에 시작될 예정이며, 안전 운전자가 없는 완전 무인 운행은 2027년 초에 시작될 계획입니다.

하지만 객관적인 평가를 위해서는 양산과 대량 생산을 구분하는 것이 중요합니다. 샤오펑은 아직 상용화 초기 단계에 있습니다. 이 회사는 2027년까지 완전 자율주행을 달성하고 중장기적으로 10만 대 생산을 목표로 하고 있습니다. 따라서 실제 산업 규모 확장은 아직 이루어지지 않았습니다. 그럼에도 불구하고 이번 조치의 상징적 가치는 매우 큽니다. 중국은 연구 개발 단계에서 양산 단계로의 전환을 완료했음을 보여주었으며, 이는 독일에서 규제 승인을 받기에는 아직 미흡한 최고 수준의 자율주행 차량에 해당합니다.

웨이모와 바이두: 수치상으로 얼마나 앞서고 있는가

Xpeng의 시리즈 출시보다 훨씬 더 명확하게, 기존 로보택시 업체들을 살펴보면 미국과 중국이 실제로 얼마나 앞서 있는지 알 수 있습니다. 알파벳 자회사이자 로보택시 분야의 글로벌 기술 선두주자인 웨이모는 이미 안전 운전자 없이 주당 약 25만 건의 유료 운행을 제공하고 있습니다. 이 서비스는 샌프란시스코, 로스앤젤레스, 피닉스, 애틀랜타, 오스틴에서 상용화되었고, 2026년 초 마이애미로 서비스를 확대했으며, 2026년 말까지 미국 내 최대 10개 도시로 서비스를 확장할 계획입니다. 웨이모는 2025년 11월 미국 고속도로에서 운전자 없이 로보택시를 운행할 수 있도록 승인을 받았습니다. 해외 진출로는 런던과 도쿄를 목표로 하고 있습니다.

중국에서는 로보택시 생태계가 다른 양상으로 전개되고 있지만, 규모는 상당합니다. 바이두의 아폴로 고(Apollo Go) 플랫폼은 2025년 3분기에 310만 건의 완전 무인 운행을 완료했으며, 현재 중국 약 20개 도시에서 서비스를 제공하고 있습니다. 성장률은 2분기 전년 동기 대비 148%에서 3분기에는 212%로 가속화되었습니다. 아폴로 고는 2025년 2월부터 중국 전역에서 안전 운전자 없이 운행되고 있습니다. 바이두 외에도 300대 이상의 로보택시를 보유한 포니아이(Pony.ai)와 위라이드(WeRide)가 주요 업체입니다. 카운터포인트 리서치(Counterpoint Research)에 따르면, 전 세계 로보택시 시장은 2035년까지 1,680억 달러 규모에 360만 대의 차량이 운행될 것으로 예상됩니다. 맥킨지(McKinsey)는 이보다 더 높은 전망을 내놓으며, 2035년까지 유럽연합(EU)과 미국을 합친 시장 규모가 최대 4,000억 유로에 달할 것으로 추산했습니다.

반면, 유럽과 독일 제조업체들은 안전 운전자가 없는 상용 서비스를 아직 개발하지 못했으며, 여전히 시험 단계에 머물러 있습니다. 바이두는 미국의 모빌리티 서비스 리프트와 협력하여 2026년부터 독일과 영국에서 로보택시 서비스를 출시할 계획입니다. 이는 미래에는 독일 기업이 전혀 관여하지 않더라도 중국 소프트웨어로 구동되고 미국 플랫폼을 통해 중개되며 독일 도로에서 운행되는 자율주행 택시를 베를린에서 호출하는 것이 현실화될 수 있음을 의미합니다.

수치로 보는 독일: 격차가 측정 가능한 부분

이러한 결과는 독립적인 연구 데이터에서도 뒷받침됩니다. 자동차 경영 센터(CCI 2025)의 커넥티드 카 혁신 연구는 미묘하지만 전반적으로 명확한 결론을 내립니다. 레벨 2 및 2+ 운전자 보조 시스템 분야에서 중국 제조업체들은 이미 독일 업체들을 앞질렀습니다. 2024년에는 중국 제조업체들이 이 분야의 전 세계 혁신에서 70% 이상을 차지한 반면, 독일 업체들은 14%에 그쳤습니다. 독일 업체들은 여전히 ​​레벨 3 및 4 분야에서 선두 자리를 유지하고 있지만, CAM은 중국 업체들이 2028년경에는 혁신 측면에서 독일 업체들을 추월할 것으로 예측합니다. 알바레즈앤마살(Alvarez & Marsal)의 연구에 따르면, 독일 자동차 산업의 경쟁력 지수는 전년도 18점에서 2025년 7점으로 하락하여 조사 대상 산업 중 가장 낮은 점수를 기록했습니다. 설문 조사에 참여한 의사 결정권자 중 거의 4분의 1이 자사의 경쟁 상황을 어렵거나 매우 어렵다고 평가했습니다.

이러한 백로그의 소프트웨어 부문은 특히 많은 것을 드러냅니다. 2020년에 설립되어 약 6,000명의 직원을 보유하고 그룹의 디지털 전환의 핵심 역할을 할 것으로 기대되었던 폭스바겐의 소프트웨어 자회사 CARIAD는 독일식 혁신 전략의 실패를 상징하는 사례가 되었습니다. 대규모 소프트웨어 문제로 인해 주요 신차 출시가 수년간 지연되었는데, 전기차 포르쉐 마칸은 3년, 아우디 신차 역시 출시가 늦어졌습니다. 2025년 10월, 폭스바겐 CEO 올리버 블루메는 급진적인 전략 변화를 단행했습니다. CARIAD를 자체 개발에 전적으로 의존하는 대신 외부 파트너와의 협업을 위한 조정 센터로 탈바꿈시킨 것입니다. 2025년 3월, CARIAD는 직원의 약 30%를 해고했습니다. 더욱이, 2024년 12월에는 폭스바겐 그룹 전기차 약 80만 대의 민감한 위치 데이터가 아마존 클라우드 스토리지 시스템에 수개월 동안 보호 장치 없이 저장되어 있었다는 사실이 Chaos Computer Club의 보고서를 통해 밝혀졌습니다. 데이터 유출 사건은 CARIAD의 문제 역사에 또 다른 고통스러운 장을 열었으며, 회사의 IT 전문성에 대한 이미 취약한 신뢰를 심각하게 손상시켰습니다.

규제 체계: 보호 장벽인가, 혁신을 저해하는 요소인가?

코흐는 국가 규제 기관의 역할을 가장 큰 장애물 중 하나로 지적했으며, 사실 확인 결과는 이러한 평가를 대체로 뒷받침합니다. 2021년 5월, 독일은 세계 최초로 레벨 4 자율주행 차량의 일반 도로 운행을 허용하는 법을 통과시켰습니다. 이에 따른 자율주행 차량 승인 및 운행 조례(AFGBV)는 2022년 7월 1일부터 시행되었습니다. 이는 선구적인 조치처럼 보이며, 실제로 법적 틀을 마련하는 데 중요한 진전이었습니다. 그러나 문제는 세부 사항에 있습니다. 이 법은 자율주행 차량의 운행을 사전 승인된 지정된 운행 구역으로 제한하고, 인간 안전망으로서 외부 기술 감독관을 의무화하며, 교통 위반에 대한 형사 책임을 사례별로 판단하도록 규정하고 있습니다. 결과적으로, 혁신을 법적으로는 가능하게 하지만, 상당한 관료적 노력을 통해서만 경제적으로 실현 가능한 틀이 만들어졌습니다.

또 다른 복잡성은 이중 규제 체계입니다. 운전자 보조 시스템과 자율주행 차량은 EU 내에서 UNECE 규정(R155, R156, R157)과 EU 인공지능법이라는 두 가지 병행 규제 체제 하에 있습니다. 이러한 국내법, EU 규정, 그리고 국제 UN 표준이라는 이중 부담은 미국과 중국 경쟁업체들이 자국 시장에서 겪지 않는 규제 복잡성을 야기합니다. 중국 산업정보부(MIIT) 또한 2027년부터 의무화될 표준을 개발했지만, 근본적인 차이점은 이러한 시스템을 지원하는 정부의 접근 방식에 있습니다. 유럽 규정은 입증 책임을 제조업체에 부과하는 반면, 중국 당국과 기업은 전략적 파트너십을 구축하여 승인 및 시험 시설을 적극적으로 제공합니다.

그럼에도 불구하고 규제 체계에 대한 일방적인 비판은 부당합니다. 사람을 수송하는 무인 차량에 대한 안전 요건은 정당하고 필수적입니다. 핵심 질문은 규제 여부가 아니라 규제 방식, 즉 규제를 기술 발전과 함께 성숙해가는 반복적인 과정으로 볼 것인지, 아니면 실질적인 경험을 쌓기 전에 반드시 충족해야 하는 전제 조건으로 볼 것인지입니다. 이 점에서 코흐의 주장은 옳습니다. 독일은 후자의 접근 방식을 택했고, 그 결과 국제 경쟁에서 매우 중요한 학습 곡선을 만들어낼 수 있었습니다.

데이터 문제: 왜 격차가 심화되는가

코흐가 자신의 논문에서 다루는 구조적 논점 중 하나이자 그 중요성은 아무리 강조해도 지나치지 않은 것은 바로 데이터 문제입니다. 자율주행은 완벽한 사양에 따라 개발되어 판매되는 전형적인 엔지니어링 제품이 아닙니다. 자율주행은 방대한 양의 실제 주행 데이터를 통해 지속적으로 기능을 향상시키는 학습 시스템입니다. 주행하는 모든 킬로미터가 학습 과정입니다. 웨이모는 수년간 이 원칙을 일관되게 적용해 왔습니다. 미국 여러 도시에 대규모 테스트 차량을 일찍부터 배치함으로써, 웨이모는 후에 자율주행 기술을 출시한 경쟁사보다 질적인 우위를 확보할 수 있는 규모의 데이터를 축적할 수 있었습니다. 바이두 아폴로의 자율주행 차량은 2025년 2월까지 1억 3천만 킬로미터 이상을 주행했습니다.

반면 독일에서는 데이터 수집이 데이터 보호, 책임법, 연방 관할권이라는 복잡한 체계 속에서 이루어지는데, 코흐가 적절하게 지적했듯이 이는 걸림돌이 됩니다. 독일의 연방제 구조로 인해 운영 허가는 각 주 정부의 소관이며, 이러한 누더기 같은 시스템은 광역 운영 영역의 발전을 구조적으로 저해하고, 결과적으로 머신러닝에 필수적인 지속적인 데이터 흐름을 방해합니다. 교통부 장관 회의는 2026년 3월에 시범 운영에서 정규 운영으로의 전환을 가속화하겠다는 의사를 밝혔지만, 구체적인 실행 방안은 아직 마련되지 않았습니다. 제21대 의회 연립 정부 협약에서 발표된 자율주행 시범 지역조차도 아직 계획 단계에 머물러 있습니다. 이는 시사하는 바가 큽니다. 실제 데이터를 기반으로 하는 시스템이라 할지라도 실질적인 경험이 몇몇 승인된 운영 지역에만 국한되어 있다면 경쟁에서 따라잡을 수 없다는 것입니다.

산업 중점 분야: B2B, 디지털화(AI부터 XR까지), 기계 공학, 물류, 신재생 에너지 및 산업

자세한 내용은 여기에서 확인하세요:

• 전문가 비즈니스 허브

주제별 통찰력과 전문 지식을 제공하는 허브:

• 글로벌 및 지역 경제, 혁신, 산업별 동향을 다루는 지식 플랫폼
• 주요 관심 분야에 대한 분석, 통찰력 및 배경 정보 모음입니다
• 비즈니스 및 기술 분야의 최신 동향에 대한 전문 지식과 정보를 얻을 수 있는 공간입니다
• 시장, 디지털화 및 산업 혁신에 대한 정보를 찾는 기업들을 위한 허브입니다

산업 문화와 포화 산업의 논리

코흐가 독일 자동차 산업이 단순히 "포만감"에 빠졌다고 진단한 것은 그의 기사에서 가장 날카로우면서도 동시에 가장 취약한 주장입니다. 기본적인 전제는 옳지만, 기존 제조업체들의 자만심으로만 축소한다면 그 타당성이 떨어집니다. 핵심 문제는 구조적인 데 있습니다. 자율주행은 본질적으로 플랫폼 논리가 필요한 소프트웨어 및 AI 제품입니다. 그러나 독일 자동차 제조업체들은 전통적으로 수십 년에 걸친 가치 사슬, 공급업체 관계, 그리고 물리적 품질에 기반한 브랜드 가치를 지닌 제품 및 하드웨어 기업입니다. 제품 논리에서 서비스 및 플랫폼 논리로의 전환은 하루아침에 이루어질 수 있는 전략적 결정이 아닙니다. 기업 문화, 인재, 기술 아키텍처, 그리고 비즈니스 모델에 대한 근본적인 변화가 필요합니다.

웨이모와 그 중국 경쟁업체들과의 대조를 보면 그 차이가 명확해집니다. 웨이모는 알파벳의 지원 덕분에 10년 넘게 수익성 압박 없이 문제 해결에 집중할 수 있었습니다. 구글은 오랫동안 상업적 수익을 내지 못하는 기술에 수십억 달러를 투자했습니다. 중국 업체들은 정부 전략과 막대한 보조금으로 성장을 뒷받침받았습니다. 이러한 경쟁 환경에서 독일식 접근 방식이 실패하는 이유는 엔지니어들의 의지 부족 때문이 아니라 여러 측면에서 동시에 발생하는 시스템적 실패 때문입니다. 즉, 아직 존재하지 않는 수익성 있는 비즈니스 모델에 대한 자본 시장의 위험 회피, 실험의 여지를 제한하는 규제 부담, 그리고 시장 출시 속도보다 품질과 안전이 우선시되어야 한다는 문화적 신념이 그것입니다. 이러한 문화적 신념은 여러 분야에서는 장점이 될 수 있지만, 학습형 AI 시스템 경쟁에서는 오히려 시스템적인 불리함으로 작용합니다.

코흐의 분석에 대한 비판: 본문이 과소평가하는 점

코흐의 주장을 공정하게 분석하려면 그의 논리가 지나치게 단순화되었거나 중요한 뉘앙스를 간과한 부분도 반드시 지적해야 합니다. 첫째, 코흐는 독일이 승용차 자율주행 분야에서 이룬 실제 진전을 과소평가하고 있습니다. 메르세데스-벤츠와 BMW는 이미 독일 고속도로에서 레벨 3 자율주행 시스템을 제공하고 있으며, 세계 최초로 정부로부터 해당 수준의 자율주행에 대한 형식 승인을 받은 제조사입니다. 자동차경영센터(Center for Automotive Management)는 독일 제조사들이 레벨 3 및 4 승용차 혁신 분야에서 여전히 선도적인 위치를 차지하고 있음을 확인했습니다. 약점은 자율주행 시스템 전체 분야가 아니라 상용 로보택시 사업에 있습니다.

둘째로, 코흐는 미국과 중국에서 거둔 규모의 경제 성공이 독일 시장에도 그대로 적용될 수 있다고 암묵적으로 가정하고 있습니다. 하지만 이는 당연한 것이 아닙니다. 샌프란시스코, 피닉스, 광저우는 지리적, 기후적, 기반 시설 및 규제 측면에서 각기 다른 특성을 지니고 있어 직접적인 비교가 어렵습니다. 역사적으로 발달된 거리 구조, 눈과 얼음이 쌓이는 겨울, 자전거, 트램, 보행자, 자동차가 뒤섞인 혼잡한 교통 환경을 가진 베를린에서 로보택시를 운행하는 것은 평평하고 햇볕이 잘 드는 미국 도시에서 운행하는 것과는 기술적으로 다른 어려움을 수반합니다. 이러한 차이가 소극적인 태도를 정당화하는 것은 아니지만, 보다 신중한 접근 방식을 취하는 이유를 어느 정도 설명해 줍니다.

셋째로, 코흐의 글은 규제를 주로 문제점으로만 보는 경향이 있는데, 이는 지나치게 단순화된 관점입니다. 유럽의 데이터 보호 기준은 사용자 간의 신뢰를 구축하고, 국제 표준을 설정하며, 다른 국가에서 자율주행 시스템과 연계된 감시 인프라가 무분별하게 도입되는 것을 방지하는 등의 장점도 지니고 있습니다. 규제 완화를 근본적으로 요구하는 것보다는 규제 체계를 생산적으로 발전시키는 것이 더 효과적일 것입니다.

사실: 시범 사업의 함정은 실제로 존재합니다

코흐의 가장 날카롭고 근거 있는 주장은 독일의 시범 프로젝트 문화에 대한 비판입니다. 독일의 시범 프로젝트들이 보고서 작성, 인지도 제고, 정치적 정당성 확보에만 그치고 규모 확대로 이어지지 않는다는 그의 지적은 관련 데이터로 뒷받침됩니다. 2026년 2월, 교통부 장관 회의는 모든 연방주에 개방된 자율주행 시범 지역 프로젝트 실무 그룹 설립을 결정했습니다. 하지만 교통 효율을 높이는 데 기여하는 100대 이상의 자율주행 차량을 포함하는 최소 시범 지역 요건이 확정된 것은 2026년 5월이었습니다. 바이두 아폴로 고(Baidu Apollo Go)는 2025년 3분기에 이미 310만 건의 완전 자율주행 운행을 완료하고 20개 도시에 서비스를 제공하고 있었지만, 독일은 여전히 ​​100대 이상의 차량으로 구성된 시범 지역의 기준을 구체화하고 있었습니다.

이는 우연도 아니고, 사소한 조직적 약점도 아닙니다. 혁신을 처음에는 보호된 공간에 국한시키고, 영향력과 확장성에 대한 질문을 나중으로 미루는 시스템적 접근 방식의 결과입니다. 그리고 그 나중 시점은 거의 오지 않습니다. 로스앤젤레스, 샌프란시스코, 상하이, 그리고 점점 더 런던에서도 도시 전체가 테스트 그라운드 역할을 하고 있습니다. 이는 무모한 행동이 아니라, 학습 시스템이 진정으로 학습하기 위한 필수 조건입니다. 정해진 운영 영역 내에서만 경험을 축적하는 시스템은 항상 그 특정 영역에만 최적화될 수밖에 없습니다.

경제적 위험 시나리오: 무엇이 걸려 있는가

이러한 인식상의 격차가 가져오는 경제적 결과는 결코 추상적이지 않습니다. 전 세계 로보택시 시장은 2035년까지 최대 1,680억 달러 규모로 성장할 것으로 예상되며, 맥킨지 보고서에 따르면 EU와 미국 시장에서만 최대 2,750억 달러 또는 4,000억 유로에 이를 수도 있습니다. 자체 플랫폼, 소프트웨어, 차량 기술을 보유하지 않은 기업들은 제3자 제공업체로부터 서비스를 구매할 수밖에 없으며, 이는 결국 부가가치, 일자리, 세수 등을 다른 국가에 넘겨주는 결과를 초래할 것입니다.

CAM 분석팀은 다음과 같은 위험 시나리오를 명확히 지적합니다. 미국이나 중국산 소프트웨어로 구동되는 자율주행 택시가 해외 모빌리티 플랫폼을 통해 독일 도로에서 운행될 가능성이 매우 높다는 것입니다. 이는 단순한 이론이 아니라, 바이두가 리프트와 함께 2026년부터 독일과 영국에서 로보택시 서비스를 출시할 계획인 전략적 의도입니다. 웨이모 또한 런던을 차기 해외 시장으로 선정했습니다. 따라서 독일이 적절한 조치를 취하지 않으면 다른 기업들이 시장을 장악하게 될 것입니다. 단순히 기술을 도용하는 것이 아니라, 네트워크 효과와 데이터 선순환 효과가 빠르게 확산되는 시장에서 더 나은 서비스를 제공함으로써 경쟁 우위를 확보하게 될 것입니다.

자동차 산업은 여전히 ​​독일 경제의 핵심 기반입니다. 수백만 개의 일자리를 직간접적으로 창출하고 수출 수익의 상당 부분을 차지하고 있습니다. 따라서 자율주행이라는 핵심 분야에서 구조적 손실이 발생할 경우, 그 여파는 개별 기업을 넘어 훨씬 더 광범위하게 미칠 것입니다. KPMG에 따르면 독일 자동차 기업의 69%가 향후 3년 내에 사업 모델, 제품 및 프로세스를 근본적으로 재편해야 할 것으로 예상하고 있습니다. 이제 문제는 재편 여부가 아니라, 얼마나 빠르게, 그리고 어떤 결과를 가져올 것인가입니다.

진정으로 바뀌어야 할 것: 건설적인 관점

코흐는 결론에서 시험보다는 일관성을 강조하는데, 이는 실행의 복잡성을 완전히 해결하지는 못하더라도 본질적으로는 옳은 주장이다. 필요한 조치를 공정하게 평가하려면 독일의 상황을 성공적인 국제 모델과 비교해야 한다.

우선, 승인 체계를 가속화하고 표준화해야 합니다. 연방 정부는 시범 운영에서 정규 운영으로의 전환을 가속화해야 한다는 점을 인식하고 있습니다. 교통부 장관 회의는 2026년 3월에 독일 전역에 걸쳐 운영 허가와 관련된 여러 규정을 간소화하겠다는 의사를 밝혔습니다. 이러한 조치들은 올바른 방향으로 나아가는 단계이지만, 이제 구체적인 일정과 측정 가능한 목표가 뒷받침되어야 합니다. 코흐 장관이 요구하는 개별 심사 방식이 아닌 표준화된 승인 절차는 규모 확대를 위한 필수 조건입니다.

둘째로, 책임 문제는 해결 가능하며 반드시 해결되어야 합니다. 보험 업계 자체도 자율주행이 보험금 청구율을 획기적으로 줄일 것이라는 점을 인정하고 있습니다. 책임 관련 법률이 기존의 인간 운전자 중심의 법률 체계에 기반하고 있기 때문에 자율주행 기술에 비해 뒤처져 있는 것입니다. 차량이 운전대를 잡는 순간부터 차량 제조사 또는 플랫폼 운영자를 책임 당사자로 명확히 규정하는 법적 틀이 마련된다면, 계획 수립에 대한 확실성을 확보하고 민간 투자를 유치할 수 있을 것입니다.

셋째, 데이터는 체계적으로 활용 가능해야 합니다. 이는 데이터 보호를 약화시키는 것이 아니라, 차량 운영자가 정해진 조건 하에서 자율 주행 시스템 학습을 위해 주행 데이터를 사용할 수 있도록 규제된 데이터 공간을 조성하는 것을 의미합니다. 정부 감독 하에 익명화된 집계 데이터 풀과 같은 기술 중립적인 해결책은 국민의 기본권을 침해하지 않으면서 데이터 접근성 부족 문제를 부분적으로 보완할 수 있습니다.

넷째, 독일은 가치 사슬의 어떤 부분을 전략적으로 국내에 유지해야 하고 어떤 부분을 국제 협력을 통해 효율성을 높일 수 있는지에 대해 솔직한 논의를 해야 합니다. 모든 소프트웨어 플랫폼을 독일에서 개발할 필요는 없지만, 데이터 주권, 보안 표준, 공공 교통 인프라와 관련된 핵심 인프라 결정은 독일과 유럽의 손에 남아 있어야 합니다.

결론: 전반적으로 공정한 평가

롤란트 코흐가 루트비히 에르하르트 재단에 기고한 글은 핵심 진단에서 대체로 정확하며, 이용 가능한 데이터에 의해 충분히 뒷받침됩니다. 독일은 상용 로보택시 시장에서 뒤처지고 있습니다. 레벨 3 및 4 로보택시 부문에서는 여전히 개인용 차량 시장을 선도하고 있지만, 독립적인 예측에 따르면 2028년에는 그 격차가 줄어들 것으로 예상됩니다. 이러한 현상의 원인은 규제 당국의 신중한 태도, 연방 차원의 분열, 소프트웨어 집약적 플랫폼 구축에 있어 기존 산업 기업들의 구조적 취약성, 그리고 머신러닝 AI 시스템의 기반이 되는 데이터 토대 구축 실패 등 복합적인 요인에 있습니다.

코흐의 분석은 규제를 방해 요소로만 보는 지나친 단순화와 독일 제조업체들이 차량 자동화 분야에서 이룩한 진정한 기술적 발전을 과소평가하는 오류를 범할 위험이 있습니다. 다른 어떤 나라도 아직 승용차용 레벨 3 시스템을 국제 형식 승인을 받아 시장에 출시하지 못했습니다. 이는 분명 상당한 성과입니다. 하지만 이는 상업적으로 중요한 자율 이동 서비스 분야에서의 성과는 아니며, 바로 이 시장이 향후 10년간 교통 분야의 기술적 가치 창출 구조를 전 세계적으로 재편할 것입니다.

코흐가 묘사한 비극은 현실입니다. 안전 기준을 포기하는 것으로는 해결할 수 없으며, 오히려 기술과 함께 발전하는 역동적인 과정으로서 규제를 만들어나가려는 의지와 실험 단계를 넘어 일상 단계로 나아갈 정치적 용기가 필요합니다. 이것은 기술적인 문제가 아니라 정치적인 문제입니다.

Xpert.Digital은 Konrad Wolfenstein 이 이끄는 데이터 기반 B2B 산업 허브입니다. 이 회사는 산업 파트너를 위한 외부 솔루션 역할을 하며, 마케팅, 콘텐츠 및 영업 분야의 운영 격차를 해소하여 고객 측의 추가 리소스 투입을 방지합니다.

자세한 내용은 여기에서 확인하세요:

• 준사내 솔루션: Xpert.Digital이 B2B 마케팅 및 영업의 운영 격차를 해소하는 방법 – 스마트 콘텐츠 기반 비즈니스

☑️ 저희 업무 언어는 영어 또는 독일어입니다

☑️ 신규 기능: 모국어로 소통하세요!

 

저와 저희 팀은 여러분의 개인 자문가로서 기꺼이 도움을 드릴 준비가 되어 있습니다.

여기 있는 문의 양식을 작성 wolfenstein@xpert.digital.하시거나 +49 7348 4088 965 로 전화 주시면 연락 드리겠습니다. 제 이메일 주소는 입니다

저는 우리의 공동 프로젝트를 기대하고 있습니다.

 

 

☑️ 중소기업의 전략, 컨설팅, 기획 및 실행 지원

☑️ 디지털 전략 수립 또는 재정비 및 디지털화

☑️ 해외 영업 프로세스 확장 및 최적화

☑️ 글로벌 및 디지털 B2B 거래 플랫폼

☑️ 선구적인 사업 개발/마케팅/홍보/박람회