자동차 산업에서의 Edge AI 부상
- 2월 10일
- 4분 분량
최종 수정일: 3월 11일
2026.02.10
인공지능은 자동차 산업을 재편하고 있으며, 핵심적인 차별화 요소로 자리 잡고 있습니다. 프리미엄 자동차 구매자들은 더 나은 디지털 기능을 제공한다면 브랜드를 바꿀 의향이 점점 커지고 있습니다.
이에 따라 자동차 제조사들은 지연시간, 프라이버시, 비용을 고려해 AI 모델을 클라우드에서 실행할지, 차량 내에서 실행할지, 또는 두 방식을 혼합할지를 결정해야 합니다.
차량 내에서 모델을 실행하는 1엣지 AI는 하드웨어 발전과 경량 모델의 등장으로 빠르게 성장하고 있습니다.이러한 변화는 자동차 반도체 시장을 재편하고 있으며, 2NPU(신경처리장치)와 모듈형 2SoC 아키텍처에 대한 수요가 급증하고 있습니다.
2024년 맥킨지 소비자 조사에 따르면, 독일 프리미엄 자동차 소유자의 38%가 더 나은 디지털 경험을 제공하는 대안이 있다면 브랜드 전환을 고려하겠다고 답했습니다.이는 2015년의 15%에서 두 배 이상 증가한 수치입니다.
1Edge AI : 중앙 클라우드 서버로 데이터를 보내지 않고, 스마트폰, 자동차, CCTV 등 데이터가 생성되는 단말기(Edge) 자체에서 인공지능 연산을 직접 처리하는 기술
2NPU (Neural Processing Unit): 사람의 뇌 신경망을 모방하여 인공지능(AI) 및 딥러닝 연산을 고속으로 처리하는 데 특화된 전용 반도체
3SoC (System on Chip): CPU, GPU, 메모리, 통신 모듈 등 시스템 구동에 필요한 핵심 부품들을 하나의 칩 안에 모두 통합한 비메모리 반도체(시스템 반도체)
자동차에서의 AI 활용 사례
AI와 생성형 AI는 여러 분야에서 활용되고 있습니다.
1ADAS/자율주행
2E2E 모델을 활용한 인지, 경로 계획, 제어 기능과 운전자 및 탑승자 모니터링
인포테인먼트 및 편의성
자연어 기반 음성 어시스턴트, 제스처 인식, 개인화된 운전자 프로필 및 추천 시스템
파워트레인/차체/섀시
배터리 전기차의 주행거리 예측 및 에너지 관리, 3예지 정비, 지형 및 날씨 기반 적응형 서스펜션
연결성 및 게이트웨이
네트워크 상태 분석 및 침입 탐지
1ADAS (Advanced Driver Assistance Systems) : 카메라, 레이더, 라이다 등의 센서로 주행 상황을 실시간으로 감지하여 차량을 스스로 제어하고 경고하는 첨단 운전자 보조 시스템
2E2E (End-to-End): 입력부터 출력까지의 전체 과정을 중간의 인위적인 단계 없이 하나의 통합된 파이프라인으로 처리하는 방식
3예지 정비 : 센서·IoT·빅데이터·AI로 고장을 예측해 고장 전에 선제 조치하는 정비
클라우드 방식의 한계
많은 현세대 차량용 생성형 AI 애플리케이션은 클라우드 기반 또는 하이브리드 방식을 사용하고 있습니다. 음성 어시스턴트의 경우, 차량 내에서 녹음된 음성이 4G/5G 모바일 네트워크를 통해 데이터센터로 전송되어 처리됩니다. 그러나 클라우드 방식에는 다음과 같은 중요한 문제점들이 존재합니다.
오프라인 가용성 부족
4G/5G 네트워크 연결이 필수적이나, 일부 지역에서는 여전히 연결을 보장하기 어렵습니다.
높은 지연시간
데이터센터 처리와 네트워크 왕복 시간으로 인한 지연 발생
데이터 프라이버시 및 보안 우려
개인 통신 데이터가 클라우드로 전송되는 것에 대한 사용자 불안
네트워크 데이터 트래픽 비용
대용량 데이터 사용에 따른 비용 부담
엣지 AI의 장점과 단점
이러한 문제들로 인해 차량 내에서 모델을 실행하는 엣지 AI 시스템이 주목받고 있습니다. 엣지 AI는 데이터 트래픽 비용, 네트워크 가용성 문제, 프라이버시 우려를 효과적으로 완화할 수 있습니다. 음성 어시스턴트 작업 분석 결과에 따르면, 순수 클라우드 솔루션은 1000–2200ms인 반면, 엣지 AI는 약 300–700ms의 지연시간을 보이는 것으로 나타났습니다. 그러나 엣지 AI 역시 다음과 같은 과제를 안고 있습니다.
하드웨어 리소스 제약
제한된 SoC 성능, 플래시 메모리, RAM, 대역폭
높은 에너지 소비
고성능 AI 연산에 따른 전력 소비 증가(특히 1BEV)
대규모 모델의 2OTA 업데이트 부담
AI 실행 프레임워크의 파편화
1BEV (Bird's Eye View): 자율주행이나 주차 보조 시스템에서, 차량 주변의 360도 상황을 하늘에서 내려다보는 시점(평면)으로 변환하여 인식하는 기술
2OTA (Over-The-Air): 무선 통신을 이용하여 차량이나 기기의 소프트웨어 및 펌웨어를 원격으로 업데이트하거나 수정하는 기술
모델 크기의 진화
엣지 환경에서 실행되기 위해서는 차량 컴퓨터에서 구동 가능한 소형 AI 모델이 필요합니다. 현재 가장 진보된 언어 모델은 수천억 개의 매개변수로 구성되어 있어 클라우드 기반 추론만 가능하지만, 머신러닝 연구는 1프루닝 및 단순화 기법을 통해 성능 저하를 최소화하면서 모델 크기를 크게 줄이는 ‘경량’ 모델 개발에 집중하고 있습니다.
1프루닝 (Pruning): 인공지능 모델의 핵심 성능은 유지하면서 불필요한 매개변수를 제거해 모델 크기를 획기적으로 줄이는 경량화 기술
차량 내 AI 기술 스택의 미래
엣지 AI 채택 증가는 차량 기술 스택 전반의 진화를 요구합니다.
출처 : McKinsey & Company / The rise of edge AI in automotive
소프트웨어 계층
ADAS/자율주행을 지원하는 실시간 운영체제(1RTOS)
인포테인먼트를 지원하는 비실시간 OS
AI 프레임워크, 모델, 생명주기 관리 도구
AI 애플리케이션
하드웨어 계층
저장용 플래시 메모리
컴퓨팅 지원을 위한 DRAM 및 고대역폭 메모리(HBM)
다양한 프로세싱 요소
확장 가능한 칩 아키텍처는 필수적입니다.모듈형 설계를 통해 필요에 따라 추가 프로세싱 유닛이나 메모리를 수용할 수 있으며, 이를 통해 OEM은 플랫폼을 미래에 대비하고 증가하는 AI 워크로드 수요에 유연하게 대응할 수 있습니다. 차량용 SoC 아키텍처는 일반적으로 다음 네 가지 프로세서 블록을 포함합니다.
CPU
기본 차량 제어 및 시스템 레벨 조율
2DSP
차량 센서 데이터의 전용 처리
GPU
병렬 컴퓨팅이 필요한 워크로드 처리
NPU
최적화된 설계를 통해 집약적인 AI 작업에서 향상된 연산 성능과 에너지 효율 제공 AI 워크로드가 더욱 보편화되고 복잡해짐에 따라 NPU에 대한 수요는 지속적으로 증가할 것이며,특히 트랜스포머 기반 모델과 같은 새로운 신경망 아키텍처에서 NPU의 중요성은 더욱 커질 것입니다.
1RTOS (Real-Time Operating System): 데이터 처리가 정해진 시간 내에 반드시 완료되어야 하는 시스템(예: 에어백, 브레이크 제어)을 위해 설계된 실시간 운영체제
2DSP (Digital Signal Processor): 디지털 신호를 수치적으로 계산하여 음향, 영상, 센서 데이터 등을 실시간으로 매우 빠르게 처리하는 특수 목적용 마이크로프로세서
시장 전망
맥킨지 분석에 따르면, 20nm 이하 노드 크기의 MCU, MPU, SoC를 포함한 보다 진보된 마이크로컴포넌트의 자동차 시장은 2020년대 후반까지 연평균 24% 성장해 2030년에는 180억 달러 규모에 이를 것으로 예상됩니다.
의사결정 기준 및 제언
완성차 업체와 협력사에게 엣지 AI와 클라우드 AI 중 어떤 방식을 선택할지는 여전히 복잡한 문제입니다. 주요 고려 기준은 다음과 같습니다.
1) 성능(지연 시간, 확장성)
2) 안정성 및 가용성
3) 보안 및 프라이버시
4) 비용 및 ROI(출시 시점, 운영 비용)
클라우드와 엣지 방식은 각각 서로 다른 장단점을 지니고 있어, 당분간은 하이브리드 AI 접근 방식이 차량 플랫폼의 주류를 이룰 것으로 맥킨지는 전망합니다.
완성차 업체는 중앙집중형 1E/E 아키텍처와 OTA 기반 지속적 기능 진화를 추진해야 합니다.
협력사는 AI 통합 및 시스템 설계 역량 강화를 통해 역할을 재정립해야 합니다. 반도체 기업은 소프트웨어 및 플랫폼 역량을 핵심 경쟁력으로 확보해야 합니다.
결론적으로, 자동차 Edge AI의 성공은 완성차 업체, 협력사, 반도체 기업 간의 긴밀한 공동 개발과 협력에 달려 있습니다.
1E/E 아키텍처 (Electrical/Electronic Architecture): 차량의 기능을 구현하기 위해 각종 센서, 제어기(ECU), 배터리 등을 유선 및 무선으로 연결한 차량의 하드웨어와 소프트웨어 설계 구조
본 아티클은 McKinsey & Company의 「The rise of edge AI in automotive」 리포트를 재구성 및 요약하였습니다.