자동차 시장을 위한 AI 기반 모델 크기 및 공유 2026-2035

자동차용 AI 기반 모델 시장 규모

글로벌 자동차용 AI 기반 모델 시장은 2025년 기준으로 9억 달러 규모로 평가되었습니다. 이 시장은 글로벌 마켓 인사이트 Inc.의 최신 보고서에 따르면 2026년 13억 달러에서 2035년 236억 달러로 연평균 38.5%의 성장률(CAGR)을 기록할 것으로 전망됩니다.

파일럿 프로그램들이 유료 서비스로 전환되면서 그리고 ADAS 기능이 대량 생산 모델에서 표준화되면서 이 시장은 급속히 성장하고 있습니다. 해당 분야는 이미 훈련 인프라, 차량용 컴퓨팅, 데이터 운영에 대한 상당한 자본적 지출Commitments을 반영하고 있습니다.

이 예측은 승용차, 상용차, 플릿 부문 전반에 걸쳐 안전성과 가동 시간 향상이라는 측정 가능한 혜택을 바탕으로 지속적인 채택이 이루어질 것으로 시사합니다. 데이터에 따르면 규제적 요인이 소비자 수요만큼이나 중요하다는 점을 보여줍니다. 안전 당국은 지능형 속도 지원, 운전자 모니터링, 자동 비상 제동과 같은 기능을 법제화하여 차량 수명 주기 전반에 걸쳐 지속적인 모델 업데이트를 보장하고 있습니다.

자동차 등급 가속기는 이제 100와트 이하의 전력으로 수백에서 수천 TOPS의 성능을 제공하여 차량 내 저지연 인식 및 계획 기능을 과도한 BOM(원가) 영향을 미치지 않고 구현할 수 있게 되었습니다. 또한 합성 데이터 파이프라인은 실제 세계에서 구현하기 어렵거나 위험한 롱테일 시나리오에 대한 검증 비용을 절감하고 있습니다. 그 결과 모델 개발에서 인증된 배포까지의 기간이 단축되고 있으며, 특히 안전 사례를 실증적으로 입증할 수 있는 제약된 운영 영역에서 두드러지고 있습니다.

북미에서는 허용적인 테스트 프레임워크와 자본availability가 자율주행 운영 데이터를 집중화하여 모델 개선을 가속화하고 있습니다. 아시아 태평양 지역에서는 EV 인센티브를 지능형 기능과 연계하는 조정 산업 정책을 통해 대규모 배포를 촉진하고 있으며, 이는 훈련 데이터를 생성하고 차량당 AI 비용을 절감하는 데 기여하고 있습니다.

유럽의 프라이버시 관리와 안전 인증 엄격성은 준수 비용을 증가시키지만, 다국적 플랫폼을 통해 전 세계적으로 확산되는 품질 기준을 정의하기도 합니다. 지역을 막론하고 공통된 흐름은 차량 내 추론이 안전critical 작업에서 기본이 되고 있는 반면, 클라우드는 플릿 러닝, OTA 업데이트, 비실시간 최적화를 위한 핵심 역할을 유지하고 있습니다.

자동차용 AI 기반 모델 시장 트렌드

자동차 산업은 지각, 예측, 계획과 같은 모듈형 접근 방식에서 벗어나 운전 동작을 함께 최적화하는 엔드투엔드 기반 모델로 전환하고 있습니다. 이러한 트렌드의 주요 이유는 다중 에이전트 환경에서 모듈형 및 규칙 기반 접근 방식이poorly 수행되는 문제를 극복하기 위해 이러한 시나리오가 필요하기 때문입니다. 2028년까지는 검증 프로세스가 단순화되면서 더 많은 기업들이 이 기술을 채택할 것으로 예상됩니다.

자가주행 차량 훈련 및 검증을 위한 합성 데이터 사용이 확산되고 있습니다. 희귀 운전 상황 발생에 대한 실제 데이터 수집은 비용이 많이 들고 제한적이므로 시뮬레이션 소프트웨어와 세계 모델링을 활용하여 이상 기상 조건, 혼잡한 교통 상황 등과 같은 시나리오를 시뮬레이션하고 있습니다. 2026년부터 2028년까지 이 기술로 인해 검증 비용이 감소할 뿐만 아니라 시뮬레이션을 통한 인증 방법론도 변화할 것입니다.

자동차용 AI 기반 모델 시장 분석

모델 능력에 따라 자동차용 AI 기반 모델 시장은 멀티모달 대형 언어 모델(MLLMs), 월드 기반 모델, 비전 기반 모델, 합성 데이터용 생성 모델, 종단간 자율주행 모델, 3D 장면 재구성 모델 등으로 나뉩니다. 비전 기반 모델 부문이 약 28%의 시장 점유율로 2025년 약 2억 5,950만 달러의 수익을 창출하며 시장을 주도하고 있습니다.

• 비전 기반 모델이 능력별로 가장 큰 점유율을 차지하는 반면, 종단간 자율주행 모델은 2025년 22.5%를 차지했습니다. 대규모 주행 코퍼스에 사전 학습된 트랜스포머는 perception(인지), 장면 이해, 계획 기능을 fewer engineered interfaces(적은 수의 엔지니어링 인터페이스)로 지원하여 제한된 운영 설계 영역(ODD)에서 검증 주기를 단축합니다.
• 표준 환경은 실시간 제약 조건과 추적 가능성 요구 사항을 충족해야 하는 안전 주장과 병행하여 발전하고 있으며, 이는 공급업체들이 지연 예산, 양자화 방법, 준수 패키지 내 검증 증거를 체계화하도록 thúc đẩy하고 있습니다. 단위 경제적 관점에서 자동차 등급 SOC의 TOPS-per-watt 증가로 인해 열적 한도를 초과하지 않으면서 perception(인지), 예측, 제어에 대한 100ms 미만의 추론이 가능해져 대량 세그먼트에서의 광범위한 배포를 지원합니다.
• MLLMs는 언어 기반 추론을 차량과 콕핏의 자연어 명령, 교통 신호의 의미론적 해석, 운전자 감독을 위한 해석 가능한 요약 등으로 제공하여 새로운 가치를 창출합니다. 주행 스택을 보완하고 인텔리전트 콕핏의 수준을 높이며, 특히 규제 당국이 시스템 동작에 대한 명확한 설명을 요구하는 경우 더욱 중요합니다.
• 플릿 데이터가 풍부하고 안전 사례를 실증적으로 입증할 수 있는 경우 종단간 접근 방식이 확장되고 있으며, 이는 모듈식 파이프라인에서 부분적 또는 완전 종단간 실행으로의 점진적인 전환을 의미합니다. 툴체인이 성숙해지면서 프로그램들이 점차 전환되고 있습니다.

라이선싱에 따라 자동차 시장을 위한 AI 기반 모델은 오픈소스 모델, 독점/상용 모델, 하이브리드 모델로 나뉩니다. 2025년에는 독점/상용 모델 부문이 약 62.1%를 차지하며, 약 5억 7,510만 달러 규모로 평가됩니다.

• 독점 플랫폼 부문은 완성차 업체(OEM)의 검증된 성능 선호, 장기 지원, 명확한 책임 프레임워크를 반영합니다. 오픈소스 모델은 2025년 22.1%를 차지하며, 제조사들이 자체 AI 엔지니어링 역량을 보유하고 벤더 종속 없이 맞춤화를 추구하는 경우 확산되고 있습니다.
• 안전 당국은 시나리오 커버리지와 성능 증거를 바탕으로 자동화 시스템을 평가하며, 이는 완전한 문서화, 툴링, 보증 지원(warranty-backed support)을 제공할 수 있는 벤더에게 유리합니다. 기능 안전 및 실시간 AI 관련 표준 활동은 요구 시 결정론적(determinism) 동작과 오류 발생 시 제한된 동작을 보여줄 수 있는 통합 스택의 가치를 더욱 높입니다.
• 그러나 오픈소스 움직임은 여전히 중요합니다. 엔지니어링 팀은 데이터 로컬 훈련 및 도메인 적응에 오픈 가중치(open weights)를 점점 더 많이 채택하는 반면, 안전 모니터링 및 진단에는 독점 래퍼(wrappers)를 사용합니다. 주권 AI 능력 또는 공공 부문 정렬을 우선시하는 관할권에서는 영국 산업 프로그램과 규제 가이드라인(예: 규제 당국에 대한 가이드) 등 조달 및 펀딩 신호가 상용 제품 alongside 오픈소스 컴포넌트를 실험하도록 장려합니다.
• 유럽연합에서는 AI Act의 고위험 시스템 및 문서화 투명성에 대한 단계적 의무가 모든 라이선스 모델의 준수 업무량을 늘릴 것으로 예상되며, 그 결과 오픈소스 커스터마이징과 상용급 검증 아티팩트를 결합한 하이브리드 전략으로의 전환이 일어날 것입니다. 전반적으로 독점 모델이 단기적으로는 우위를 점할 것이지만, AI 기반 자동차 산업의 툴체인, 테스트 하네스, 증거 생성 프레임워크가 성숙함에 따라 오픈소스의 침투율이 상승할 것입니다.

용도에 따라 자동차 시장을 위한 AI 기반 모델은 자율 주행 차량 플래닝 및 운영, 인텔리전트 콕핏 및 차량 내 AI, 소비자 ADAS 등으로 나뉩니다. 인텔리전트 콕핏 및 차량 내 AI 부문은 2026년부터 2035년까지 연평균 성장률(CAGR) 40.3%로 가장 빠르게 성장할 것으로 예상됩니다.

• 인텔리전트 콕핏 및 차량 내 AI 카테고리는 완전 자율 주행 시스템에 비해 규제 및 안전 테스트에 더 많은 시간이 필요한 반면, 자동차 산업에서 AI 기반 모델을 가장 빠르게 배포하고 수익화할 수 있는 카테고리이기 때문에 가장 높은 성장률을 보일 것입니다.
• 인텔리전트 콕핏은 음성 인식 시스템, 개인화된 인포테인먼트, 운전자 모니터링, 맥락 AI 서비스 등을 포함하며, 완전 자율 주행 차량 승인 절차를 거치지 않고도 기존 및 신규 차량에 적용할 수 있습니다. 이는 완성차 업체(OEM)에게 소프트웨어 업그레이드와 기능별 과금으로 가치를 창출할 수 있는 기회를 제공합니다.
• 자동차 내 AI 애플리케이션은 완전 자율 주행 시스템과 달리 안전 검증 및 규제 승인을 거쳐야 하는 AV 플래닝 시스템과는 다릅니다. 전자의 경우, AI 코파일럿 및 기타 기능은 통제된有人 주행 공간에서 훨씬 빠르게 개발 및 배포될 수 있습니다.

최종 용도에 따라 자동차 시장을 위한 AI 기반 모델은 완성차 업체(OEM), 자율 주행 차량 운영자, Tier-1 자동차 부품 공급업체 등으로 나뉩니다. 2025년에는 OEM 부문이 약 35.5%의 가장 큰 점유율을 차지합니다.

• 완전차의 아키텍처는 OEM이 통제하며, 이는 자율주행차, 인포테인먼트 시스템, 차량 소프트웨어 시스템 등에서 AI 기반 모델을 구현할 때 OEM을 주된 주체로Position them as the principal agents로 삼습니다. 자동차가 하드웨어 기반 시스템에서 소프트웨어 중심 플랫폼으로 진화함에 따라 OEM은 AI 기반 모델을 차량 운영 시스템에 통합하고 있습니다.
• ADAS, 인포테인먼트 기술, 커넥티드 솔루션 등 AI 기반 기능을 소비자에게 직접 제공하는 것도 OEM의 책임입니다. 기업들이 공기 업데이트가 가능하고 구독형 비즈니스 모델과 호환되며 고객 retention을 높이는 확장 가능한 기반 모델에 투자할 수 있는 큰 인센티브가 있습니다. 이러한 상업적 역할은 채택과 수익 창출에서 리더십을 공고히하는 데 도움이 됩니다.

미국 AI 기반 자동차 시장은 2025년 4억 9,060만 달러에 달했으며, 2026~2035년 연평균 성장률(CAGR) 38.8%로 성장할 전망입니다.

• 미국 시장에서 DRIVE PILOT 기능이 출시되어 2024년형 S클래스와 EQS 모델에서 고객들이 SAE 레벨 3 기능을 최초로 이용할 수 있게 되었습니다. 미국에서는 이미 레벨 4 차량이 활용되고 있습니다. 미국은 기술 혁신과 조기 상업화 initiatives를 통해 레벨 3와 4 채택에서 리더십을 지속할 것으로 전망됩니다.
• 정부 및 규제 기관에서도 구조적 안전과 혁신을 장려하고 있습니다. 교통부 산하 미국 고속도로교통안전청(NHTSA)은 자동차 안전 혁신의 평가와 모니터링을 통해 교통 안전 facilitation에서 중요한 역할을 하고 있습니다. 현재 자율주행차에 대한 연방 차원의 통합 정책은 없지만, 안전 검증, 사고 보고, 테스트 관련 규정이 있습니다.

북미 지역은 2025년 5억 1,720만 달러의 가치를 지녔으며, AI 기반 자동차 시장은 2026~2035년 연평균 성장률(CAGR) 38.6%로 성장할 것으로 예상됩니다.

• 북미 지역은 규제 advancement와 자율주행차 기술의 조기 adoption으로 인해 자율주행 기술 개발에서 가장 기술적으로 진보한 지역 중 하나입니다. 예를 들어 미국에서는 NHTSA가 2025년 목표 업데이트를 통해 자율주행차의 안전한 상업적 adoption을 가속화하기 위한 자율주행차 프레임워크를 지속적으로 개선하고 있습니다.
• 소비자를 위한 레벨 2+ 및 레벨 3 차량 개발이 증가하고 있으며, 샌프란시스코와 로스앤젤레스 등 주요 도시에서 로봇택시 개발이 급속히 진행되고 있습니다. 또한 자동차 분야에서 AI 기반 모델과 소프트웨어 정의 차량의 결합이 활발히 구현되면서 실시간 상황에서의 자율 시스템 개선이 지속되고 있습니다.

유럽 지역은 2025년 AI 기반 자동차 시장의 15%를 차지하며, 2026~2035년 연평균 성장률(CAGR) 35.3%로 성장할 것으로 예상됩니다.

• 유럽은 안전 조치를 기반으로 한 규제를 중시하는 자율주행차 규제 체계로 나아가고 있으며, 이는 유럽연합 내의 높은 정책 정렬 수준 덕분에 가능합니다. 유럽은 자율주행차의 형식 승인 및 안전과 관련된 명확한 법적 체계를 채택했으며, 이는 AI 모빌리티 솔루션 도입의 디딤돌로 활용될 수 있습니다. 현재는 자동화 또는 자율 주행 기능을 탑재한 차량의 형식 승인 및 안전 요건을 다루는 잘 정비된 입법 프레임워크가 존재합니다.
• UNECE 자율주행/연결차량 작업반(GRVA)은 2026년 1월에 표준화된 안전 요건과 ADS 장착 차량 테스트를 위한 표준화된 절차를 제공하는 제안을 채택했습니다. 이 프레임워크는 신뢰할 수 있는 연구 개발 절차를 바탕으로 한 안전 케이스 개념에 의존하며, 모든 회원국에서 자율 시스템이 안전하고 특정 안전 기준을 충족하도록 보장합니다. 또한 GRVA는 레벨 2, 레벨 3, 레벨 4의 자동화 주행 능력과 관련된 규정을 제정하고 있습니다.

독일의 AI 자동차용Foundation 모델 시장은 유럽에서 급속히 성장하고 있으며, 2026년부터 2035년까지 연평균 성장률(CAGR)이 36.2%에 달합니다.

• 독일은 자율주행차 관련 입법에서 유럽의 선도 시장으로 꼽힙니다. 2025~2036년에는 레벨 3 및 레벨 4 기술에 대한 승인 구조를 마련하는 등 자율 및 자동화 주행 관련 입법에서 괄목할 만한 진전을 보였습니다. 독일은 또한 도로에서 모빌리티 차량의 자율성을 테스트할 수 있도록 원격 조작(원격 운전) 제도를 공식적으로 법제화한 몇 안 되는 국가 중 하나입니다.
• 메르세데스-벤츠, BMW, 폭스바겐을 포함한 독일 내 자동차 OEM 업체들은 AI Foundation 모델과 자율주행 시스템에 상당한 투자를 하고 있으며, 이러한 기술 개발을 적극 지원하고 있습니다. 안전 우선과 엄격한 검증 과정을 거치는 만큼, 기술 도입은 느리지만 꾸준히 진행될 전망입니다.

아시아태평양 지역은 2026년부터 2035년까지 AI 자동차용 Foundation 모델 시장에서 연평균 성장률(CAGR) 40.2%로 가장 빠른 성장이 예상됩니다.

• 이 지역에서는 일본, 한국, 싱가포르 등에서 레벨 3 및 레벨 4 자율주행 관련 규정을 마련하기 위한 노력을 하고 있습니다. 이 지역은 상업화에 앞서 지정된 지역에서 자율주행차를 우선적으로 도입하는 파일럿 접근 방식을 채택하고 있습니다.
• 일본 정부는 레벨 4 자율주행 개발과 관련된 규제 및 파일럿 프로젝트를 적극 추진해 왔습니다. 국토교통성(MLIT)은 제한된 노선이나 원격 조작 등 특정 상황에서 레벨 4 자율주행을 허용할 수 있는 규제 마련을 추진하고 있습니다.
• 한국에서는 국토교통부가 자율주행차 상용화를 위한 규제 마련에 적극 나서고 있습니다. 2025년 개정된 자율주행차법 및 시행규칙은 자율주행차의 성능 인증, 안전 검증, 운영 승인에 대한 더 자세한 규정을 담고 있습니다.

중국은 아시아태평양 AI 자동차용 Foundation 모델 시장에서 2026년부터 2035년까지 연평균 성장률(CAGR) 39.5%로 성장할 것으로 추정됩니다.

• 중국은 자율주행과 관련된 혁신을 발전시키는 데 있어 시범 사업과 규제를 통해 선도적인 역할을 해왔습니다. 특히 시 단위에서 자율주행 규제를 도입해 자율주행 차량 개발의 핵심 주자로 자리매김하고 있습니다. 자동차 제조사와 IT 기업 간의 협력이 자율주행 솔루션 개발에 큰 역할을 하고 있습니다.
• 2025년 4월, 베이징은 최신 자율주행 차량 규정을 채택해 공식적으로 자율주행 시범 사업 신청 가이드라인을 제시했습니다. 이 규정은 일반적으로 자율주행 시범 사업을 단계적으로 수행할 수 있도록 안내하며, 기술의 상용화를 점진적으로 허용하면서 안전 관리 과정을 엄격히 통제합니다. 이 규정은 도시별로 규제된 시범 사업을 통해 혁신을 촉진하는 중국식 접근법을 보여줍니다.

브라질은 2026년부터 2035년까지 라틴아메리카 AI 기반 자동차 시장이 연평균 34.4%의 성장률(CAGR)을 보일 것으로 예상됩니다.

• 브라질은 라틴아메리카에서 잘 정착된 자동차 제조업을 보유하고 있지만, 자율주행 차량의 상용화는 아직 테스트 프로그램과 연구 기반 접근에 머물고 있습니다. 규제 환경은 점차 변화하고 있으며, 브라질은 별도의 자율주행 규정을 제정하기보다는 타국과의 도로 교통 안전 규정을 통합하는 방향으로 나아가고 있습니다.
• 국내에서는 상업용 차량의 커넥티드 차량 기술, 텔레매틱스 시스템, AI 기반 물류 최적화, 그리고 준자율주행 기술 테스트가 increasingly increasing adoption을 보이고 있습니다. 글로벌 자동차 제조사들도 브라질에서 AI 기반 시스템을 점차 도입하고 있지만, 주로 효율성과 안전성 개선을 위한 목적으로 사용되고 있으며, 아직 자율주행에는 이르지 못하고 있습니다.

UAE는 2025년 중동 및 아프리카 AI 기반 자동차 시장에서 상당한 성장을 경험할 것으로 전망됩니다.

• 자율주행 이동성은 UAE의 스마트 도시 및 디지털 전환 전략의 핵심 요소로 자리매김하고 있습니다. 두바이 도로교통청은 2023년 제9호 법률에 따라 자율주행 차량의 운영, 인증, 면허 및 안전 조치를 규정한 세부 법제도 틀을 마련했습니다.
• 또한 UAE는 상업적 규모의 자율주행 이동 실현을 위해 지속적인 진전을 보이고 있습니다. 아부다비에서는 2025년 말 스마트 및 자율 시스템 위원회와 통합교통센터의 주관 아래 레벨 4 자율주행이 도입되어, 이 지역 초기 자율주행 시스템 구현 사례 중 하나로 주목받고 있습니다.