기아, 테슬라 FSD와 정면 승부 … 확장형 ‘데이터 유니온’ 결성

기아가 ‘데이터 유니온’으로 테슬라에 정면 승부수를 던진다. 사 계열사를 넘어 타 완성차 업체까지 협업 범위를 넓혀 데이터 규모를 키우고, 데이터센터 내재화를 통해 내실과 외연을 동시에 확대한다는 구상이다. 이에 따라 완성차 업계의 데이터 주도권 경쟁 양상이 변화할 가능성이 제기된다. 

13일 IB업계에 따르면 기아는 최근 진행된 인베스터데이 Q&A에서 동일한 센서 체계를 사용하는 업체와는 데이터 협업 가능성을 시사했다. 타사 차량 데이터까지 함께 활용할 수 있는 이른바 ‘데이터 유니온’ 개념을 처음으로 언급한 것이다.

엔비디아의 센서를 중심으로 표준 통합을 추진하는 이유도 이 때문이다. 자율주행 데이터는 특정 센서와 장착 위치에서 수집된 데이터여야 의미를 갖기 때문에 동일한 센서를 적용해야 데이터 공유와 활용이 가능하다는 설명이다. 기아 뿐 아니라 모셔널·포티투닷·AVP·현대차에도 동일 센서를 적용해 전 차량에서 수집된 데이터를 활용하겠다는 구상이다.  

여기에 파트너십을 통해 타사의 외부 데이터까지 활용할 수 있다는 점도 언급됐다. 동일한 센서 체계 적용 시 타사 또는 협력사 차량에서 생성된 데이터 역시 활용 가능하다. 중국·미국·유럽에서 하이페리온 계열 센서를 표준으로 도입하는 회사들이 점점 많아지고 있는 만큼 글로벌 완성차 간 데이터 공동 활용 가능성도 커지고 있다.

나아가 파운데이션 모델을 활용하면 데이터를 이전하지 않고도 외부 데이터의 특성과 패턴을 학습에 반영할 수 있다고 설명했다. 생성형 AI 기반 모델과 글로벌 기술 업계의 파운데이션 모델 라이선싱 사례를 언급하며, 오픈소스 모델을 활용할 경우 데이터에 대한 간접 접근이 가능하다고 강조했다. 데이터 보유 주체가 다른 경우에도 직접 공유없이 협업이 가능하다는 의미다. 

회사 측은 이미 자체 모델 구조와 학습 코드를 확보해 대규모 데이터 학습이 가능한 상태라고 밝혔다. 이에 따라 차량에서 수집되는 데이터가 바로 학습으로 이어질 수 있는 기반을 갖췄다는 설명이다.

이 같은 기아의 확장형 데이터 확보 전략은 테슬라의 ‘폐쇄형’ 데이터 축적·학습 방식과 정반대에 가까운 접근이다. 테슬라는 대규모 차량 데이터를 기반으로 자율주행 분야에서 선두를 달리고 있다. 전 세계 차량 플릿에서 수집한 데이터를 기반으로 자체 시스템 내에서만 학습을 진행하고, ‘도조(Dojo)’ 슈퍼컴퓨터를 활용해 모델을 고도화하는 방식을 유지하고 있다.

테슬라 데이터 수집 방식이 데이터 품질과 통제력을 확보하는 데 강점이 있는 반면, 기아는 데이터 양과 다양성을 빠르게 확보할 수 있다는 점에서 차이가 있다. 다만 데이터 출처가 확대될수록 센서 정합성과 데이터 일관성 확보가 과제로 제시된다. 서로 다른 환경에서 수집된 데이터가 혼재될 경우 학습 효율이 떨어질 수 있기 때문이다.

이러한 상황에서 자율주행 성능 차별화는 코너케이스 데이터 확보에서 갈릴 것으로 보인다. 기아는 사고 직전 상황이나 예외적 환경과 같은 고위험 데이터를 얼마나 확보하느냐가 중요하다고 설명했으며, 이를 위해 파운데이션 모델과 생성형 AI를 활용해 실제 주행에서 확보하기 어려운 데이터를 생성해 학습에 반영하는 방안을 제시했다.

새만금 데이터센터를 단순 보관 시설이 아닌 자율주행 학습 인프라로 키우겠다는 방향도 제시했다. 단기적으로는 외부 클라우드를 병행하되 장기적으로는 내재화에 나서겠다는 계획이다. 이에 따라 새만금 데이터센터는 단순 저장 거점을 넘어 자율주행 모델 학습과 고도화를 수행하는 실행 거점 역할을 맡게 될 것으로 전망된다. 

데이터센터 내재화가 이뤄질 경우 차량 판매를 통해 축적되는 대규모 데이터가 곧바로 학습으로 이어질 수 있는 기반이 마련된다. 이 경우 차량 판매를 통해 확보되는 데이터가 단순 원재료가 아니라 자율주행 알고리즘을 고도화하는 핵심 자산으로 전환되기 때문에 기업 가치 평가 방식 자체가 달라질 수 있다는 분석도 나온다.