자동차용 AI 파운데이션 모델 시장 규모 및 점유율 2026-2035

자동차용 AI 기반 모델 시장 규모

세계 자동차용 AI 기반 모델 시장 규모는 2025년에 9억 미국 달러로 평가되었습니다. Global Market Insights Inc.가 발표한 최신 보고서에 따르면, 시장 규모는 2026년 13억 미국 달러에서 2035년 236억 미국 달러로 확대되며, 이 기간 연평균성장률(CAGR)은 38.5%에 이를 전망입니다.

시장은 파일럿 프로그램이 유료 서비스로 전환되고 첨단 운전자 보조 시스템(ADAS) 기능이 대중형 모델 전반에 기본 사양으로 적용되면서 빠르게 확대되고 있습니다. 이 부문에서는 이미 학습 인프라, 차량 내 컴퓨팅, 데이터 운영에 상당한 자본 지출이 이루어지고 있습니다.

전망치에 따르면 승용차, 상용차 및 차량군 부문 전반에서 도입이 복합적으로 확대될 전망이며, 정량화 가능한 안전성 및 가동 시간 개선 효과가 이를 뒷받침할 것으로 보입니다. 데이터는 규제 요인이 소비자 수요만큼 중요하다는 점을 보여줍니다. 안전 규제기관은 지능형 속도 지원, 운전자 모니터링 및 자동 긴급 제동과 같은 기능을 규정에 반영하고 있으며, 이에 따라 차량 수명 주기 전반에 걸쳐 모델 업데이트가 반복적으로 이루어질 전망입니다.

자동차용 등급 가속기는 이제 100와트 미만의 전력으로 수백~수천 TOPS의 성능을 제공하여, 부품원가(BOM)에 과도한 영향을 주지 않으면서 차량 내에서 지연 시간이 짧은 인식 및 경로 계획을 구현할 수 있도록 합니다. 또한 합성 데이터 파이프라인은 실제 환경에서 구현하기 어렵거나 위험한 희귀·예외적 시나리오의 검증 비용을 줄이고 있습니다. 그 결과, 특히 안전성을 경험적으로 입증할 수 있는 운행 제약 영역에서 모델 개발부터 인증된 배포까지 걸리는 시간이 단축되고 있습니다.

북미에서는 유연한 시험 제도와 풍부한 자본 조달 여건으로 인해 자율주행 운영 데이터가 집중되고 있으며, 이는 결과적으로 모델 개선을 가속화합니다. 아시아 태평양에서는 조율된 산업 정책이 전기차 인센티브를 지능형 기능과 연계하여 대규모 도입을 촉진하고 있으며, 이를 통해 학습 데이터가 생성되고 차량당 AI 비용이 감소하고 있습니다.

유럽의 개인정보 보호 기조와 엄격한 안전 인증 기준은 규정 준수 비용을 높이지만, 동시에 다국적 플랫폼을 통해 전 세계로 확산되는 품질 기준을 제시합니다. 지역을 막론하고 공통적으로 나타나는 흐름은 안전이 중요한 작업에서 차량 내 추론이 기본 방식으로 자리 잡고 있는 반면, 클라우드는 차량군 학습, OTA 업데이트 및 비실시간 최적화에서 여전히 핵심적인 역할을 한다는 점입니다.

자동차용 AI 기반 모델 시장 동향

자동차 산업은 인식, 예측 및 경로 계획을 위한 모듈형 접근법에서 벗어나 주행 동작을 통합적으로 최적화하는 종단 간 기반 모델로 전환하고 있습니다. 이러한 추세의 주요 배경은 모듈형 및 규칙 기반 접근법이 다중 에이전트 환경에서 성능 한계를 보이는 문제를 해결하기 위해 이러한 모델이 필요하기 때문입니다. 검증 절차가 간소화되면서 2028년까지 더 많은 기업이 이 기술을 도입하기 시작할 것으로 예상됩니다.

자율주행차를 학습시키고 검증하기 위한 합성 데이터의 활용이 확대되고 있습니다. 희귀한 주행 상황의 발생과 관련된 실제 데이터를 수집하는 데는 높은 비용과 여러 제약이 따릅니다. 이에 따라 시뮬레이션 소프트웨어와 세계 모델링을 활용하여 비정상적인 기상 조건, 교통량이 많은 상황 등의 시나리오를 시뮬레이션하고 있습니다. 2026년부터 2028년까지는 이 기술을 통해 검증 비용이 감소하고 시뮬레이션을 활용한 인증 방법론에도 변화가 나타날 전망입니다.

MLLM, 즉 다중모달 대규모 언어 모델은 운전자와 인공지능 시스템 간의 소통을 향상하기 위해 곧 자동차에 적용될 전망입니다. MLLM은 비전, 언어, 센싱이라는 세 가지 요소를 통합해 주행 중 상황 기반 지원, 음성 제어, 의사결정 과정에 대한 설명을 제공합니다. 초기에는 고급 차량에 적용되겠지만, 컴퓨팅 비용이 하락한 이후에는 광범위한 도입이 이어질 전망입니다.

OEM은 현재 시뮬레이션, 데이터 관리, 모델 학습 및 배포를 통합하는 풀스택 시스템을 도입하고 있습니다. 이러한 시스템은 차량 플릿에서 수집한 데이터를 기반으로 지속적인 학습을 가능하게 하며, 시간이 지남에 따라 시스템 성능을 향상합니다. 또한 엔드투엔드 인공지능 파운데이션 모델 인프라를 제공할 수 있는 기업 간 경쟁도 심화되고 있습니다.

자동차용 AI 파운데이션 모델 시장 분석

모델 역량을 기준으로 자동차용 AI 파운데이션 모델 시장은 다중모달 대규모 언어 모델(MLLMs), 월드 파운데이션 모델, 비전 파운데이션 모델, 합성 데이터 생성 모델, 엔드투엔드 자율주행 모델, 3D 장면 재구성 모델 및 기타 모델로 구분됩니다. 비전 파운데이션 모델 부문은 2025년에 약 28%의 시장 점유율을 차지하며 시장을 주도했으며, 약 2억5,950만 미국 달러의 매출을 창출했습니다.

• 비전 파운데이션 모델은 역량별 시장에서 가장 큰 비중을 차지했으며, 엔드투엔드 자율주행 모델은 2025년에 22.5%를 차지했습니다. 대규모 주행 데이터 코퍼스로 사전 학습된 트랜스포머는 이제 설계된 인터페이스를 줄이면서 인지, 장면 이해 및 계획 수립을 지원하고 있으며, 이에 따라 제한된 운용 설계 영역에서 검증 주기가 단축되고 있습니다.
• 표준 환경도 함께 변화하고 있습니다. 안전성 관련 주장은 실시간 제약 조건과 추적성 요건을 충족해야 하므로, 공급업체는 규정 준수 패키지에 지연시간 예산, 양자화 방법 및 검증 근거를 체계적으로 포함하고 있습니다. 단위 경제성 측면에서는 자동차용 SOC의 와트당 TOPS가 향상되면서 열 한계를 초과하지 않고도 인지, 예측 및 제어를 100밀리초 미만의 추론 시간으로 처리할 수 있게 되었으며, 이는 대중형 세그먼트에서의 폭넓은 배포를 뒷받침하고 있습니다.
• MLLM은 차량과 콕핏에 언어 기반 추론을 도입함으로써 또 다른 가치 창출 축을 추가합니다. 여기에는 자연어 지시의 이해, 교통 상황 신호의 의미론적 해석, 운전자 감독을 위한 해석 가능한 요약이 포함됩니다. MLLM은 주행 스택을 보강하고 지능형 콕핏을 고도화하며, 특히 규제기관이 시스템 작동 방식에 대한 명확한 설명을 요구하는 환경에서 이러한 역할이 중요합니다.
• 엔드투엔드 접근 방식은 플릿 데이터가 풍부하고 다양한 시나리오 분포에서 안전성을 실증적으로 입증할 수 있는 경우에 확대되고 있습니다. 이에 따라 툴체인이 성숙해지면서 프로그램은 모듈형 파이프라인에서 부분적 또는 완전한 엔드투엔드 실행 방식으로 점진적으로 전환될 전망입니다.

라이선스 기준으로 자동차용 AI 기반 모델 시장은 오픈 소스 모델, 독점·상용 모델 및 혼합형 모델로 구분됩니다. 독점·상용 모델 부문은 2025년에 62.1%를 차지했으며, 시장 규모는 약 5억7,510만 미국 달러로 평가되었습니다.

• 독점 플랫폼 부문은 검증된 성능, 장기 지원 및 명확하게 정의된 책임 체계에 대한 OEM의 선호를 반영합니다. 오픈 소스 모델은 2025년에 22.1%를 차지했으며, 제조업체가 자체 AI 엔지니어링 역량을 보유하고 공급업체 종속 없이 맞춤화를 추구하는 분야에서 도입이 확대되고 있습니다.
• 안전 기관은 시나리오 범위와 성능 증거를 기준으로 자동화 시스템을 평가하므로, 완전한 문서, 도구 및 보증이 뒷받침되는 지원을 제공할 수 있는 공급업체가 유리합니다. 기능 안전 및 실시간 AI와 관련된 표준화 활동이 확대되면서, 필요한 경우 결정성을 입증하고 장애 발생 시 제한된 동작을 보장할 수 있는 통합 스택의 가치가 더욱 높아지고 있습니다.
• 그럼에도 오픈 소스의 확산세는 상당한 수준입니다. 엔지니어링 팀은 데이터 현지 학습과 도메인 적응을 위해 공개 가중치를 점점 더 많이 도입하는 한편, 안전 모니터와 진단 기능에는 독점 래퍼 계층을 활용하고 있습니다. 주권적 AI 역량 또는 공공 부문과의 연계를 우선시하는 관할권에서는 조달 및 자금 지원 신호(예: 영국의 산업 프로그램과 규제기관을 위한 지침)가 상용 제품과 함께 오픈 소스 구성요소를 실험하도록 장려하고 있습니다.
• 유럽연합에서는 AI 법(AI Act)에 따라 고위험 시스템과 문서 투명성에 대한 의무가 단계적으로 적용될 예정이므로, 모든 라이선스 모델에서 규정 준수 업무가 증가할 것으로 예상됩니다. 이에 따라 오픈 소스 기반 맞춤화와 상용 수준의 검증 자료를 결합하는 혼합형 전략으로 전환하는 움직임이 나타나고 있습니다. 종합적으로 볼 때 독점 모델은 단기적으로 지배적인 상용 모델로 남겠지만, 자동차 산업의 AI 기반 모델 전반에서 도구 체인, 테스트 하네스 및 증거 생성 프레임워크가 성숙함에 따라 오픈 소스의 침투율은 높아질 전망입니다.

용도 기준으로 자동차용 AI 기반 모델 시장은 자율주행 차량 계획 및 운영, 지능형 콕핏 및 차량 내 AI, 소비자용 ADAS 및 기타로 구분됩니다. 지능형 콕핏 및 차량 내 AI 부문은 2026년부터 2035년까지 40.3%의 가장 빠른 연평균성장률(CAGR)로 성장할 전망입니다.

• 지능형 콕핏 및 차량 내 AI 부문은 자동차 산업에서 AI 기반 모델을 가장 빠르게 배포하고 수익화할 수 있는 분야이므로 가장 높은 성장률을 기록할 전망입니다. 반면 완전 자율주행 시스템은 규제 및 안전성 테스트에 더 많은 시간이 필요합니다.
• 지능형 콕핏에는 음성 인식 시스템, 개인화된 인포테인먼트, 운전자 모니터링 및 상황 인식형 AI 서비스가 포함됩니다. 이러한 기능은 완전 자율주행 차량에 대한 승인을 거치지 않고도 신규 차량과 기존 차량에 적용할 수 있습니다. 이에 따라 OEM은 소프트웨어를 업그레이드하고 기능 사용료를 부과함으로써 가치를 창출할 수 있습니다.
• 차량 내 AI 애플리케이션은 출시 전에 안전성 검증을 통과하고 규제기관의 승인을 받아야 하는 자율주행 차량(AV) 계획 시스템의 애플리케이션과는 상당히 다릅니다. 전자의 경우 시스템이 통제된 인간 운전 환경에서 작동하므로 AI 코파일럿 및 기타 기능의 개발과 배포가 훨씬 빠르게 이루어질 수 있습니다.

최종 용도 기준으로 자동차용 AI 기반 모델 시장은 OEM, 자율주행 차량 운영업체, 1차 자동차 부품 공급업체 및 기타로 구분됩니다. OEM 부문은 2025년에 약 35.5%로 가장 큰 점유율을 차지했습니다.

• 차량 전체 아키텍처는 완성차 업체(OEM)가 통제하므로, 자율주행차, 지능형 콕핏 및 차량용 소프트웨어 시스템 분야에서 AI 파운데이션 모델을 구현할 때 완성차 업체가 주도적인 역할을 담당합니다. 자동차가 하드웨어 기반 시스템에서 소프트웨어 중심 플랫폼으로 진화함에 따라 완성차 업체는 AI 파운데이션 모델을 차량 운영체제에 통합하고 있습니다.
• 첨단 운전자 보조 시스템(ADAS), 콕핏 기술, 커넥티드 솔루션과 같은 AI 기반 기능을 소비자에게 직접 제공하는 것도 완성차 업체의 책임입니다. 기업들은 무선으로 업데이트할 수 있고 구독 기반 비즈니스 모델과 호환되며 고객 유지율을 높일 수 있는 확장 가능한 파운데이션 모델에 투자할 유인이 큽니다. 이러한 상업적 역할은 도입 확대와 매출 창출에서 완성차 업체의 주도권을 공고히 하는 데 기여합니다.

미국 자동차용 AI 파운데이션 모델 시장 규모는 2025년 4억9,060만 미국 달러에 도달했으며, 2026~2035년에는 연평균성장률(CAGR) 38.8%로 성장할 전망입니다.

• DRIVE PILOT 기능이 미국 시장에 출시되면서 고객들은 2024년형 S-Class 및 EQS 모델 차량에서 SAE 레벨 3 기능을 처음으로 이용할 수 있게 되었습니다. 미국에서는 이미 레벨 4 차량도 운용되고 있습니다. 기술 혁신과 조기 상용화 initiatives를 통해 미국은 레벨 3 및 레벨 4 기술 도입에서 계속 선도적 위치를 유지할 전망입니다.
• 정부 및 규제 기관은 제도적 기반을 통한 안전과 혁신도 장려하고 있습니다. 교통부 산하 국가도로교통안전국(NHTSA)은 자동차 안전 혁신을 평가하고 모니터링하여 교통안전 증진을 지원하는 중요한 기관 중 하나입니다. 현재 자율주행차와 관련된 통합 연방 정책은 마련되어 있지 않지만, 안전성 검증, 사고 보고 및 시험에 관한 규정은 적용되고 있습니다.

북미 지역 시장 규모는 2025년 5억1,720만 미국 달러로 평가되었습니다. 자동차용 AI 파운데이션 모델 시장은 2026년부터 2035년까지 연평균성장률(CAGR) 38.6%로 성장할 전망입니다.

• 북미 지역은 규제 발전과 자율주행차 기술의 조기 도입에 힘입어 자율주행 기술 개발에서 가장 앞선 기술력을 보유한 지역 중 하나입니다. 예를 들어 미국에서는 NHTSA가 자동화 차량 프레임워크를 계속해서 고도화하고 있으며, 2025년을 목표로 한 업데이트를 통해 자율주행차의 안전한 상용화를 앞당길 계획입니다.
• 소비자용 레벨 2+ 및 레벨 3 차량 개발이 확대된 사례가 일부 나타났으며, 샌프란시스코와 로스앤젤레스 같은 주요 도시에서는 로보택시 개발이 빠르게 진행되고 있습니다. 또한 자동차 부문에서 AI를 위한 시뮬레이션 기반 학습 환경의 활용도 증가하고 있습니다. 이 지역에서는 AI 파운데이션 모델과 소프트웨어 정의 차량의 결합이 상당히 활발하게 구현되고 있으며, 이에 따라 실제 운행 환경에서 자율주행 시스템이 지속적으로 개선되고 있습니다.

유럽 지역은 2025년 자동차용 AI 파운데이션 모델 시장의 15%를 차지했으며, 2026~2035년에는 연평균성장률(CAGR) 35.3%로 성장할 전망입니다.

• 유럽은 안전 조치에 기반한 규제에 중점을 둔 자율주행차 규제 체계 도입을 향해 나아가고 있습니다. 이는 유럽연합 내에서 정책이 높은 수준으로 조율되어 있기 때문에 더욱 수월하게 진행되고 있습니다. 유럽은 자율주행차의 형식 승인 및 안전을 위한 체계적인 법률 체계를 마련했으며, 이는 인공지능 기반 모빌리티 솔루션 도입의 발판으로 활용될 수 있습니다. 현재 자동화 또는 자율주행 기능이 탑재된 차량의 형식 승인 및 안전 요건을 다루는 입법 체계가 잘 구축되어 있습니다.
• 유엔 유럽경제위원회(UNECE) 자동화·자율주행·커넥티드 차량 작업반(GRVA)은 2026년 1월 자율주행 시스템(ADS)이 설치된 차량에 대한 표준화된 안전 요건과 시험 절차를 제시하는 제안을 채택했습니다. 이 체계는 신뢰할 수 있는 연구개발 절차로 뒷받침되는 안전성 입증 개념을 기반으로 하며, 모든 회원국에서 자율주행 시스템이 안전하고 일정한 안전 기준을 충족하도록 하는 데 목적이 있습니다. GRVA는 레벨 2, 레벨 3 및 레벨 4의 자동화 주행 기능을 규율하는 규정도 마련하고 있습니다.

유럽의 자동차용 인공지능 기반 모델 시장에서 독일은 빠르게 성장하고 있으며, 2026년부터 2035년까지 연평균성장률(CAGR)은 36.2%에 이를 전망입니다.

• 독일은 자율주행차 관련 법률 분야에서 유럽의 주요 시장 중 하나입니다. 독일은 2025~2026년에 레벨 3 및 레벨 4 기술에 대한 승인 체계를 마련하면서 자율주행 및 자동화 주행 관련 법제화에서 상당한 진전을 이루었습니다. 또한 독일은 원격 운전(원격 제어 주행)을 공식적으로 법제화한 몇 안 되는 국가 중 하나로, 도로에서 모빌리티 차량의 자율주행을 시험할 수 있도록 허용하고 있습니다.
• 독일에는 Mercedes-Benz, BMW 및 Volkswagen을 비롯한 자동차 주문자상표부착생산(OEM) 기업이 진출해 있으며, 이들 기업은 인공지능 기반 모델과 자율주행 시스템에 상당한 투자를 진행하고 있어 기술 개발을 적극적으로 뒷받침하고 있습니다. 안전을 최우선으로 고려하고 엄격한 검증 절차를 준수한다는 방침에 따라, 이 기술은 느리지만 꾸준히 도입될 수 있는 명확한 경로를 확보하고 있습니다.

아시아 태평양 지역의 자동차용 인공지능 기반 모델 시장은 2026년부터 2035년까지 연평균성장률(CAGR) 40.2%로 가장 빠르게 성장할 전망입니다.

• 이 지역에서는 일본, 한국 및 싱가포르와 같은 국가들이 레벨 3 및 레벨 4 자율주행과 관련된 규정 마련을 추진하고 있습니다. 아시아 태평양 지역은 자율주행차를 상용화하기 전에 지정 구역에 배치하는 시범 운영 중심의 접근 방식을 채택하고 있습니다.
• 일본 정부는 레벨 4 자율주행 개발과 관련된 규정 및 시범 사업을 적극적으로 시행해 왔습니다. 일본 국토교통성(MLIT)은 제한된 경로와 원격 운행 등 특정 상황에서 레벨 4 자율주행을 허용할 수 있는 규정 마련을 장려하고 있습니다.
• 한국에서는 국토교통부(MOLIT)가 자율주행차 상용화를 위한 기반을 마련하기 위해 관련 규정을 적극적으로 시행하고 있습니다. 2025년에 이루어진 자율주행자동차법 및 시행규칙 개정으로 자율주행차의 성능 인증, 안전성 검증 및 운행 승인에 관한 규정이 더욱 구체화되었습니다.

아시아 태평양 자동차용 인공지능 기반 모델 시장에서 중국은 2026년부터 2035년까지의 전망 기간 동안 연평균성장률(CAGR) 39.5%로 성장할 것으로 추정됩니다.

• 중국은 지방자치단체 차원에서 자율주행을 규율하는 시범 사업과 규정을 통해 혁신을 도입하는 데 앞장서고 있습니다.

브라질의 자동차용 AI 파운데이션 모델 시장은 2026년부터 2035년까지 연평균성장률(CAGR) 34.4%로 성장할 것으로 추정됩니다.

• 브라질은 라틴아메리카 지역에서 확고한 자동차 제조 산업 기반을 보유하고 있습니다. 그러나 자율주행차 도입은 시험 프로그램과 연구 중심 접근 방식에 국한되어 있습니다. 브라질은 별도의 자율주행차 규정을 제정하기보다 차량 도로 운송 안전 규정을 다른 국가의 규정과 통합하기 시작하면서 규제 환경을 점진적으로 변화시키고 있습니다.
• 브라질에서는 상용 차량에 커넥티드 차량 기술이 점점 더 많이 도입되고 있으며, 차량 관제 시스템과 AI 기반 물류 최적화, 반자율주행 기술 시험도 확대되고 있습니다. 브라질에서 사업을 운영하는 글로벌 자동차 제조업체들은 AI 기반 시스템을 점진적으로 도입하고 있지만, 아직은 주로 자율주행보다는 효율성과 안전성 향상을 목적으로 활용하고 있습니다.

UAE의 자동차용 AI 파운데이션 모델 시장은 2025년 중동 및 아프리카 지역에서 상당한 성장을 보일 전망입니다.

• 자율주행 모빌리티는 UAE 정부의 스마트시티 및 디지털 전환 전략에서 핵심 요소로 지정되었습니다. 두바이의 Roads & Transport Authority는 에미리트 내 자율주행차의 운행, 인증, 면허 발급 및 안전 조치를 규정하는 2023년 법률 제9호에 따라 세부적인 입법 체계를 마련했습니다.
• 또한 UAE는 자율주행 모빌리티를 상용화 규모로 구현하기 위해 상당한 진전을 이어가고 있습니다. 아부다비에서는 Smart and Autonomous Systems Council과 Integrated Transport Centre의 주도 아래 2025년 말 레벨 4 자율주행이 도입되었으며, 이는 이 지역에서 자율주행 모빌리티 시스템을 조기에 구현한 사례 중 하나입니다.

자동차용 AI 파운데이션 모델 시장 점유율

2025년 자동차용 AI 파운데이션 모델 산업의 상위 7개 기업인 Aurora Innovation, Baidu, Mobileye, Momenta, NVIDIA, Scale AI 및 Waymo가 시장의 79.9%를 차지했습니다.

• Aurora는 화물 운송 및 물류를 위한 자율주행 스택을 개발하며, 고속도로 및 허브 간 운송 운영을 위한 다양한 시나리오 대응 역량을 중점적으로 강화하고 있습니다.
• Baidu는 중국의 자율주행 스택 개발을 주도하고 있으며, 중국 내 교통 규범과 규제 요건에 최적화된 대규모 지도, 시뮬레이션 및 파운데이션 모델을 기반으로 합니다.
• Mobileye는 글로벌 주문자상표부착생산(OEM) 업체에 인식 및 자율주행 스택을 공급합니다. 대규모 차량 설치 기반, REM 매핑, 모델 업데이트와 결합된 자동차용 등급의 반도체를 통해 규모의 이점을 확보하고 있습니다.
• Momenta전 과정 주행 모델을 구축하여 승용 및 상용 프로그램을 지원하며, 차량 운행 데이터와 시뮬레이션 데이터를 결합해 검증을 가속화합니다.
• NVIDIA는 학습, 시뮬레이션 및 차량 내 추론을 아우르는 자동차용 등급의 가속기와 소프트웨어 스택을 제공합니다. 이 플랫폼 전략은 사전 검증된 모델 라이브러리, 안전성 도구 및 최적화 파이프라인을 중심으로 하며, 자동차용 AI 기반 모델 시장에서 AI 기반 모델 개발 일정을 단축합니다.
• Scale AI는 데이터 라벨링, 큐레이션 및 평가를 포함하는 데이터 운영 인프라를 제공하며, 이를 통해 업계 전반의 인지 모델과 전 과정 모델에 대한 학습 및 검증을 지원합니다.
• Waymo는 상용 자율주행 모빌리티 서비스에 주력하며, 여러 도시에서의 운영을 통해 구축한 견고한 안전성 사례와 인지 및 예측 모델을 결합합니다. 완성차 기업 및 물류 제공업체와의 파트너십은 프로그램 확장을 뒷받침합니다.

자동차용 AI 기반 모델 시장의 주요 기업

자동차용 AI 기반 모델 산업에서 활동하는 주요 기업은 다음과 같습니다.

• Aurora Innovation
• Baidu
• Bosch
• Mobileye
• Momenta
• NVIDIA
• Scale AI
• Tesla
• Waymo
• Xpeng Motors

• NVIDIA는 Drive Orin(254 TOPS) 및 출시 예정인 Drive Thor(2,000+ TOPS) 플랫폼을 비롯한 자동차용 AI 가속기를 통해 시장의 기반 인프라 제공업체 역할을 합니다. 이러한 플랫폼은 양산 차량에 정교한 기반 모델을 배포할 수 있도록 지원합니다.
• Waymo의 기반 모델은 실제 주행에서 2,000만 마일 이상의 자율주행 경험과 시뮬레이션에서의 수십억 마일 데이터를 결합해 발전해 왔으며, 이를 통해 정교한 인지, 예측 및 경로 계획 기능을 구현할 수 있는 데이터세트를 구축합니다.
• Baidu는 중국 자동차 제조업체와 자율주행차(AV) 운영업체에 기반 모델, 시뮬레이션 도구 및 배포 인프라를 제공하는 Apollo 자율주행 플랫폼을 통해 중국 시장에서 지배적인 위치를 차지하고 있습니다.
• Mobileye(Intel의 자회사)는 전 세계 자동차 제조업체에 비전 기반 첨단 운전자 지원 시스템(ADAS)과 자율주행 시스템을 공급합니다. 이 회사는 광범위한 시스템 배포 기반을 바탕으로 도로 경험 관리(REM) 시스템을 통해 대규모 크라우드소싱 데이터를 생성하며, 이를 통해 인지 기반 모델과 고정밀 지도 데이터를 지속적으로 개선합니다.
• Scale AI는 데이터 라벨링, 큐레이션 및 평가 서비스를 통해 자동차용 AI 개발을 지원하는 핵심 데이터 인프라를 제공합니다. 이 회사는 기반 모델에 필요한 고품질 학습 데이터세트를 구축하기 위해 수십억 개의 주행 이미지 프레임, 라이다(LiDAR) 스캔 및 센서 데이터를 처리합니다.

자동차용 AI 기반 모델 산업 뉴스

• 2026년 4월, Mercedes Benz는 3세대 및 4세대 MBUX를 탑재한 북미 판매 모델의 임베디드 지능을 개선하기 위해 Liquid AI와 다년간의 파트너십을 발표했습니다. 이번 파트너십은 차량 내 서비스에 실시간 프라이빗 AI를 적용해 차량 내 지능을 한 단계 향상하는 것을 목표로 합니다. Liquid의 임베디드 기반 모델(LFM)은 클라우드에 의존하지 않고 빠르고 독립적인 AI를 제공합니다. 이번 업그레이드는 음성 제어, 차량 기능 및 상황 이해를 결합해 MBUX 가상 비서(MVA)를 개선하고 차량 내 사용자 경험을 향상합니다.

• 2026년 4월, Toyota Motor와 Woven by Toyota Inc.는 Toyota Woven City에서 혁신을 촉진하고 ‘Kakezan’을 지원하기 위한 신기술을 선보였습니다. Woven by Toyota(WbyT)는 Woven City에서 첨단 자체 개발 AI 모델을 활용해 삶의 질을 향상하는 제품과 서비스를 개발하고 있습니다. Woven by Toyota는 AI가 인간의 직관을 대체하는 것이 아니라 인간의 직관과 협력해야 한다고 보고 있습니다. 한 가지 사례로 ‘AI Vision Engine’을 들 수 있습니다. 이는 도시가 현실 세계의 상황을 실시간으로 이해하고 대응할 수 있도록 지원하는 대규모 AI 모델입니다.

• 2026년 1월, Mobileye는 Mentee Robotics를 인수하기 위한 계약을 체결했다고 발표했습니다. 이번 거래를 통해 Mobileye의 첨단 AI 기술 및 생산 전문성과 Mentee Robotics의 휴머노이드 플랫폼 및 AI 인재 역량이 결합됩니다. 양사는 자율주행 및 휴머노이드 로봇 분야를 선도하는 것을 목표로 합니다.
• 2026년 1월, Valeo와 NATIX Network는 대규모 오픈소스 멀티카메라 세계 기반 모델(World Foundation Model, WFM)을 개발하기 위해 파트너십을 체결했습니다. 자율주행 및 로봇공학의 빠른 성장으로 고품질 현실 세계 데이터에 대한 수요가 증가하고 있습니다. Valeo의 세계 모델 전문성과 NATIX의 360° 현실 세계 데이터 네트워크를 결합해, 현실 세계의 움직임과 상호작용을 학습하고 예측하며 이해할 수 있는 모델을 구축할 계획입니다.
• 2026년 1월, NVIDIA는 안전하고 추론 기반인 자율주행 차량의 개발을 가속화하기 위해 Alpamayo 오픈소스 AI 모델 및 도구 제품군을 선보였습니다. Alpamayo를 활용하면 JLR, Lucid, Uber와 같은 기업 및 Berkeley DeepDrive와 같은 연구 그룹이 레벨 4 자율주행 차량의 배치를 더욱 신속하게 추진할 수 있습니다.

자동차용 AI 기반 모델 시장 조사 보고서는 다음 부문을 대상으로 2022년부터 2035년까지 매출(백만/십억 미국 달러) 기준의 추정 및 전망을 포함한 산업에 대한 심층 분석을 제공합니다.

모델 기능별 시장

• 멀티모달 대규모 언어 모델(MLLM)
• 세계 기반 모델
• 비전 기반 모델
• 합성 데이터 생성 모델
• 엔드투엔드 자율주행 모델
• 3D 장면 재구성 모델
• 기타

라이선스별 시장

• 오픈소스 모델
• 독점/상용 모델
• 하이브리드

배포 방식별 시장

• 클라우드 기반 모델
• 엣지/차량 탑재형 모델
• 하이브리드 모델

용도별 시장

• 자율주행 차량 계획 및 운영
  • 로보택시 서비스
  • 자율주행 배송 및 화물 운송
• 지능형 콕핏 및 차량 내 AI
• 소비자용 첨단 운전자 지원 시스템(ADAS)
• 기타 

최종 용도별 시장

• OEM
• 자율주행 차량 운영 기업
• 1차 자동차 부품 공급업체
• 기타

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• 북미
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  • 스웨덴
  • 스위스
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  • 남아프리카공화국
  • 사우디아라비아
  • UAE