저자:
Preeti Wadhwani, Manish Verma
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자동차 생성형 AI 시장 규모 및 점유율 2026-2035
보고서 ID: GMI14635
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발행일: September 2026
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보고서 형식: PDF/엑셀/대시보드/플랫폼
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자동차 생성형 AI 시장
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자동차 산업 생성형 AI 시장 규모
자동차 산업 생성형 AI 시장 규모는 2025년 6억6,270만 미국 달러로 평가되었습니다. 시장 규모는 2026년 8억7,160만 미국 달러에서 2035년 76억 미국 달러로 확대될 전망이며, 이는 연평균성장률(CAGR) 27.3%에 해당합니다.
자동차 시장의 생성형 AI 주요 시사점
시장 선도 기업: NVIDIA는 2025년에 39%를 초과하는 시장 점유율로 선두를 차지했습니다.
주요 기업: 이 시장의 상위 5개 기업에는 Bosch, Google, Microsoft, NVIDIA, Siemens가 포함되며, 이들 기업은 2025년에 합산 76%의 시장 점유율을 차지했습니다.
이 시장의 범위에는 차량 엔지니어링, 자율주행 개발, 제조, 차량 내 임베디드 경험 및 판매 후 운영 전반에 배포되는 생성형 모델과 지원 소프트웨어가 포함됩니다.
자동차 산업의 수요는 소프트웨어 정의 차량의 개발이 점점 더 확대되는 가운데 개발 경제성이 변화하면서 형성되고 있습니다. 엔지니어링 조직은 안전이 중요한 프로그램 전반에서 추적성을 유지하면서 더 많은 소프트웨어, 센서, 시뮬레이션 및 요구사항 산출물을 생성하고 검증해야 합니다. NVIDIA는 2025 회계연도에 자동차 부문 매출 17억 미국 달러를 기록했으며, 이는 전년 대비 55% 증가한 수치입니다. 이는 가속 컴퓨팅과 자동차 AI 플랫폼이 독립적인 개발 도구를 넘어 상업적 인프라로 자리 잡고 있는 규모를 보여줍니다 [1]NVIDIA Investor Relations - Automotive AI and Generative AI Technologies, investor.nvidia.com.
공략 가능한 기회는 자율주행을 넘어 더 광범위하게 존재합니다. 생성형 설계는 중량을 줄이고 조립품을 통합하는 데 활용되고 있으며, 디지털 트윈과 합성 환경은 물리적 프로토타입만으로 재현하기 어려운 다양한 설계안을 테스트하는 비용을 낮춥니다. General Motors는 Autodesk 생성형 설계를 활용해 시트 브래킷의 대안 150개 이상을 제작한 후, 8개 부품으로 구성된 조립품을 하나의 스테인리스 스틸 부품으로 통합했습니다. 그 결과 해당 부품은 중량이 40% 줄고 강도는 20% 향상되었습니다 [2]Autodesk - Generative AI and Automotive Design Solutions, autodesk.com. 이러한 도입 사례는 AI 지출을 엔지니어링 주기 단축, 소재 효율성 및 검증 처리량과 연결합니다.
자율주행 프로그램은 다양한 엣지 케이스, 고충실도 시뮬레이션 및 감사 가능한 안전 관리에 개발 프로세스가 의존하기 때문에 여전히 중요한 수요처입니다. NHTSA의 상설 일반 명령 2021-01은 제조업체와 운영자가 레벨 2 첨단 운전자 보조 시스템 및 레벨 3~5 자율주행 시스템과 관련된 특정 충돌 사고를 보고하도록 요구합니다. 이에 따라 사건 포착, 재구성 및 데이터 거버넌스는 단순한 기술 기능이 아니라 상업적으로 중대한 기능이 되고 있습니다.
GMI 분석가 의견
자동차 개발 지출이 디지털 산출물을 생성하고 테스트하며 관리하는 도구로 재편되고 있음을 고려하면, 시장 규모는 2025년 6억6,270만 미국 달러에서 2035년 76억2,830만 미국 달러로 확대될 전망입니다. 단기적인 구매 결정은 일반화된 생성형 AI 도입보다는 요구사항 엔지니어링, 시뮬레이션, 차량 데이터 처리 또는 제조 계획 수립과 같은 구체적인 워크플로에 기반하는 경우가 많습니다. 따라서 모델 출력을 기존 PLM, ALM, 엔지니어링 및 검증 환경과 연결할 수 있는 공급업체가 독립형 모델 액세스만 제공하는 공급업체보다 유리한 입지를 확보할 수 있습니다.
성장은 AI 출력이 자동차 산업의 품질 보증 프로세스에 통합될 수 있는지에 따라서도 좌우될 것입니다. 합성 데이터 생성과 시뮬레이션의 경제적 가치는 물리적 테스트의 병목 현상을 줄일 때 높아지지만, 생성된 증거가 사고 조사, 기능 안전 검토 또는 규제 보고를 뒷받침하지 못하면 그 가치는 제한적입니다. 이에 따라 통합, 데이터 계보 및 검증 역량은 모델 성능과 함께 도입을 결정하는 핵심 기준이 됩니다.
주요 성장 요인
소프트웨어 정의 차량 프로그램 확대
소프트웨어 정의 차량 프로그램이 확대되면서 엔지니어링 팀이 관리해야 하는 요구사항, 코드, 테스트 사례 및 소프트웨어 구성의 규모가 커지고 있습니다. PTC, Microsoft 및 Volkswagen Group은 2024년 12월 소프트웨어 정의 차량 요구사항 엔지니어링을 위한 애플리케이션 수명주기 관리에 Azure AI를 적용하는 Codebeamer Copilot을 출시했습니다 [3]PTC - Generative AI and Automotive Product Development Solutions, ptc.com. 상업적 측면에서 중요한 점은 차량 플랫폼 전반의 요구사항을 변환하고 조정하는 수작업 부담을 줄이는 동시에 설계 결정과 검증 활동 간의 연계를 유지할 수 있다는 것입니다.
ADAS/AV 개발을 위한 시뮬레이션 및 합성 데이터
ADAS 및 자율주행 시스템이 직면하는 다양한 환경 및 행동 조건을 물리적 검증만으로 경제적으로 모두 다룰 수 없기 때문에 시뮬레이션은 또 다른 구조적 성장 요인으로 작용합니다. NVIDIA는 2025년 1월 로보틱스 및 자율주행차 개발을 위한 물리적 세계 데이터를 생성하는 Cosmos 세계 기반 모델 플랫폼을 출시했습니다 [4]NVIDIA Newsroom - Generative AI and Automotive Industry Developments, nvidianews.nvidia.com. 세계 모델 및 합성 데이터 도구는 시나리오 생성을 가속화할 수 있지만, 가장 중요한 기여는 물리적 증거가 여전히 필수적인 조건에 도로 테스트를 집중할 수 있도록 개발팀을 지원하는 데 있습니다.
생성형 설계 및 엔지니어링 최적화
차량 엔지니어링에서는 성능 제약 조건이 기계가 생성한 대안을 활용할 수 있을 만큼 명확하게 정의된 경우 생성형 설계의 혜택도 얻고 있습니다. Volkswagen Group은 Innovation and Engineering Center에서 Autodesk Fusion 360 생성형 설계를 활용해 전동화 Type 2 Bus 콘셉트의 휠 중량을 18% 줄였습니다. 이 사례에서 생성형 AI는 차량 주행거리, 소재 사용량 및 제조 가능성과 직접 연결되므로, 광범위하게 정의된 기업 생산성 도입 사례보다 가치 실현 효과가 더욱 분명합니다.
지능형 콕핏 및 차량 내 AI 수요
지능형 콕핏 기능에 대한 수요가 증가하면서 시장 범위가 백오피스 엔지니어링을 넘어 확대되고 있습니다. Qualcomm과 Google은 2024년 10월 Snapdragon Digital Chassis, Android Automotive OS 및 Google Cloud 기능을 결합해 생성형 AI 기반 차량 경험을 제공하는 다년간의 협력을 발표했으며, Mercedes-Benz와 Li Auto를 초기 협력 기업으로 지목했습니다. 차량 내 애플리케이션은 차량 판매 후 공급업체가 지연 시간, 개인정보 보호, 연결성 및 수명주기 지원 요건을 충족해야 하므로 개발 도구와는 다른 상용화 모델이 필요합니다.
주요 제약 요인
AI 안전 규정 및 규정 준수 요건
생성된 출력물이 드물게 발생하거나 변화하는 조건에서도 허용 가능한 방식으로 작동한다는 점을 입증하기 어려워 안전이 중요한 분야에서의 배포는 여전히 제약을 받고 있습니다. 규정(EU) 2024/1689는 안전 관련 운송 분야에서 사용되는 시스템을 포함해 고위험 AI 시스템에 대한 요건을 규정하고 있습니다. 자동차 개발 기업의 경우 이에 따라 문서화된 위험 관리, 데이터 거버넌스, 기술 문서화 및 인간의 감독이 더욱 중요해지며, 기반 기술이 개선되는 상황에서도 조달 주기가 길어질 수 있습니다.
커넥티드 차량 데이터 보호 제약
데이터 보호 요건은 모델 개발을 위한 커넥티드 차량 정보의 재사용도 제한합니다. 유럽 데이터 보호 이사회(EDPB)의 의견 28/2024는 AI 모델의 개발 및 배포와 관련된 데이터 보호 고려사항을 다루며, 커넥티드 차량 지침에서는 차량이 생성하는 개인 데이터의 민감성을 강조하고 있습니다. 따라서 자동차 기업은 생성형 AI 워크플로에 학습 데이터를 활용하기 전에 해당 데이터를 적법하게 수집하고, 최소화하며, 익명화하고, 보관 및 이전할 수 있는지 판단해야 합니다.
하이브리드·다중 아키텍처 통합 비용
배포 아키텍처도 추가적인 도입 제약 요인으로 작용합니다. 클라우드 기반 시스템은 확장 가능한 학습 및 협업 환경을 제공하기 때문에 2025년 3억1,970만 미국 달러의 매출을 기록했으며, 이는 시장 매출의 48.2%에 해당합니다. 그러나 일부 차량, 공장 및 엔지니어링 데이터 워크로드에는 로컬 제어, 낮은 지연 시간 또는 제한된 데이터 이동이 필요합니다. 온프레미스 솔루션은 2025년 1억360만 미국 달러를 차지했으며, 하이브리드 배포는 2억3,950만 미국 달러에 이르렀고 28.8%의 연평균성장률(CAGR)로 가장 빠르게 성장할 전망입니다. 이러한 모델이 공존하면서 기업은 둘 이상의 환경에서 ID, 모델 거버넌스 및 데이터 출처를 관리해야 하므로 통합 비용이 증가합니다.
자동차 산업의 긴 인증 주기
자동차 산업의 긴 인증 주기 역시 모델 시연과 실제 생산 도입 사이에 격차를 만듭니다. Aurora의 자율주행 트럭 접근 방식은 학습된 행동과 교통법규의 하드코딩된 불변 조건을 결합하며, 이는 실제 운영 환경에서 AI 기반 주행 행동을 검증 가능하게 만들기 위해 필요한 추가 엔지니어링을 보여줍니다. 설계 의사결정, 소프트웨어 출시 또는 안전과 관련된 차량 기능에 영향을 미치는 도구에도 유사한 검증 요건이 적용됩니다.
GMI 애널리스트 견해
주요 제약 요인은 생성형 AI 역량의 부족이 아니라, 생성된 콘텐츠를 자동차 엔지니어링·안전·개인정보 보호 통제를 견딜 수 있는 증거로 전환하는 데 드는 비용입니다. 고위험 AI 의무와 커넥티드 차량 데이터 제약으로 인해 지출은 거버넌스 계층, 시뮬레이션 인프라, 추적 가능성 및 통합 서비스로 이동하고 있습니다. 그 결과 시장 성장은 견조하게 유지될 수 있지만, 사용 사례에 따라 배포 일정에는 상당한 차이가 발생할 수 있습니다.
이러한 구조는 단계적 도입에 유리합니다. 엔지니어링 문서화, 코드 지원, 공장 계획 및 고객 상호작용과 같은 상대적으로 위험이 낮은 애플리케이션은 운영 경험을 축적할 수 있는 기반을 마련하는 반면, 첨단 운전자 지원 시스템(ADAS) 및 자율주행 프로그램에는 더욱 광범위한 검증과 법적 책임이 요구됩니다. 구매 기업은 신속한 모델 실험에만 최적화된 솔루션보다 데이터 통제력을 유지하고 하이브리드 아키텍처를 지원하는 플랫폼을 우선시할 가능성이 높습니다.
자동차 생성형 AI 시장 부문 분석
기술별
디지털 트윈 및 시뮬레이션 AI는 2025년 가장 큰 기술 부문으로, 1억8,840만 미국 달러의 매출을 창출하며 시장 매출의 28.4%를 차지했습니다. 이는 비용이 많이 드는 물리적 제작이나 현장 테스트를 진행하기 전에 차량 시스템, 제조 공정 및 도로 시나리오를 구현해야 할 필요성을 반영합니다. NVIDIA와 General Motors는 2025년 3월 NVIDIA Omniverse와 Cosmos를 활용해 공장 디지털 트윈을 구축하고 AI 기반 차량 개발을 발전시키기 위한 협력을 발표했습니다 [5]NVIDIA Newsroom - NVIDIA Automotive AI and Generative AI Announcements, nvidianews.nvidia.com. 상업적 가치는 단순히 시각화 소프트웨어로 활용되는 경우보다 시뮬레이션이 엔지니어링 의사결정, 공장 운영 또는 검증 계획과 연계되는 영역에 집중됩니다.
합성 데이터 생성은 2025년 1억4,670만 미국 달러의 매출을 창출했으며, 연평균성장률(CAGR) 27.4%로 성장해 2035년에는 17억1,250만 미국 달러에 이를 전망입니다. 합성 데이터 생성의 중요성은 희소하거나 위험하거나 개인정보 보호가 필요한 시나리오를 반복적으로 구현할 수 있는 첨단 운전자 보조 시스템(ADAS) 개발에서 가장 크게 나타납니다. 그러나 생성된 시나리오가 모델링 대상 운영 조건을 적절히 대표하는지 확인하기 위해 사용되는 검증 전략과 함께 해당 부문을 평가해야 합니다.
LLM 및 NLP는 주로 요구사항 관리, 기술 문서 작성, 소프트웨어 지원, 지식 검색 및 고객 상호작용에 도입되고 있습니다. 이러한 기술의 가치는 독점적인 엔지니어링 맥락에 대한 접근성과 부정확하거나 추적할 수 없는 결과가 설계 기록에 반영되는 것을 방지하는 통제 체계에 따라 달라집니다. AI 에이전트 및 코파일럿은 2025년 8,300만 미국 달러의 매출을 창출했으며, 여러 단계로 구성된 엔지니어링 및 서비스 업무 흐름을 조율할 수 있다는 점에 힘입어 연평균성장률(CAGR) 29.7%로 성장해 2035년 11억5,030만 미국 달러에 이를 전망입니다.
생성형 설계 및 컴퓨터 비전은 설계 최적화, 검사 및 시각 데이터 해석을 지원합니다. Isuzu Central Research Laboratory는 디젤 엔진 기어 구조에 Autodesk Fusion 생성형 설계를 적용했으며, 2024년 12월 발표한 프로토타입에서 중량을 43% 줄였다고 보고했습니다 [6]Autodesk - Generative Design and AI for Automotive Engineering, autodesk.com. 이러한 애플리케이션은 측정 가능한 엔지니어링 가치를 창출할 수 있지만, 결과물은 제조 제약 조건, 내구성 요건 및 공급업체 역량에 부합하는지 여전히 평가해야 합니다.
용도별
자율주행 및 ADAS 개발은 2025년 1억8,110만 미국 달러의 시장 규모로 평가되었으며, 시장의 27.3%를 차지한 선도적인 용도였습니다. 또한 연평균성장률(CAGR) 28.4%로 확대될 전망입니다. 이 부문에는 합성 데이터 생성, 시나리오 시뮬레이션, 인지 기능 개발 및 차량 내 컴퓨팅이 결합되어 있습니다. 매출 기회는 상당하지만, 다른 용도보다 안전성 보증 및 보고 요건의 영향을 더 크게 받습니다.
차량 설계 및 엔지니어링은 2025년 1억2,050만 미국 달러의 매출을 창출하며 시장 매출의 18.2%를 차지했습니다. 제조 및 품질 관리는 시각 검사, 공정 시뮬레이션 및 디지털 업무 흐름 자동화에 힘입어 1억80만 미국 달러의 매출을 기록했습니다. 소프트웨어 개발 및 테스트는 9,310만 미국 달러 규모에 도달했으며, 소프트웨어 정의 차량 프로그램의 확대로 검토가 필요한 코드와 테스트 산출물의 양이 증가함에 따라 2035년에는 11억2,290만 미국 달러의 매출을 창출할 전망입니다.
차량 내 경험 및 고객 상호작용은 연평균성장률(CAGR) 29.8%로 성장해 2035년 10억3,520만 미국 달러에 이를 전망입니다.
해당 부문은 콕핏 보조 시스템과 맥락 기반 서비스가 성장을 견인하지만, 제품 차별화는 완성차 기업이 운전자 주의력, 개인정보 보호에 대한 기대, 브랜드별 사용자 경험에 맞춰 상호작용을 유지할 수 있는지에 달려 있습니다. 공급망 및 조달 부문은 2025년에 4,260만 미국 달러의 매출을 기록했으며, 공급업체 네트워크 전반에서 데이터 품질과 상호운용성이 여전히 고르지 않아 22.2%의 연평균성장률(CAGR)로 더 느리게 성장합니다. 예측 유지보수 및 진단 부문은 5,130만 미국 달러의 매출을 기록했으며, 차량 운용사, 서비스 업체 및 애프터마켓 사용자가 더 신속한 고장 감지와 더욱 정밀한 수리 지침을 요구함에 따라 26.4%의 연평균성장률로 성장할 전망입니다.차량 유형별
승용차는 2025년 시장 매출에서 4억7,800만 미국 달러, 72.1%를 차지했으며 26.9%의 연평균성장률로 성장할 전망입니다. 높은 생산량, 커넥티드 콕핏 도입, 운전자 지원 기능에 대한 소비자 수요가 이러한 규모를 뒷받침합니다. 상용차는 1억8,470만 미국 달러, 27.9%의 매출을 기록했으며, 28.1%의 연평균성장률로 더 빠르게 성장할 전망입니다. 상용차 도입은 화물 운송 경로 성과, 운전자 가용성, 차량 가동 시간, 유지보수 비용 효율성 등 측정 가능한 운영 성과와 더욱 밀접하게 연계되어 있습니다.
Aurora는 2025년 4월 댈러스와 휴스턴 간 상업용 무인 화물 운송을 시작했으며, 중대형 트럭 운용을 중심으로 Driver as a Service 모델을 정립했습니다. 이는 상용차용 생성형 AI 및 자율주행 AI 수요가 소비자 기능 도입만으로 발전하는 것이 아니라 차량 운용 경제성과 운영 준비도를 통해서도 확대될 수 있음을 보여줍니다.
배포 방식별
2025년에는 대규모 학습, 협업 및 데이터 처리가 중앙 관리형 컴퓨팅 환경에 적합하기 때문에 클라우드 기반 배포가 시장을 주도했습니다. 그러나 자동차 기업이 민감한 설계, 생산 및 차량 데이터를 통제된 환경에 보관하는 동시에 일부 워크로드에는 확장 가능한 외부 컴퓨팅 리소스를 활용함에 따라 하이브리드 배포는 클라우드 기반 모델과 온프레미스 모델을 모두 앞설 전망입니다. 이에 따라 통합 아키텍처는 플랫폼 제공업체와 시스템 통합업체가 반복적으로 가치를 창출하는 원천이 되고 있습니다.
최종 용도별
자동차 OEM은 2025년에 2억5,290만 미국 달러의 매출을 기록했으며, 이는 시장 매출의 38.2%에 해당합니다. OEM은 차량 아키텍처, 고객 경험, AI를 대규모로 배포하는 데 필요한 여러 데이터 흐름을 통제하지만, 도입은 공급업체 통합과 긴 차량 개발 주기에 좌우되는 경우가 많습니다. 1차 및 2차 공급업체는 부품 엔지니어링, 임베디드 소프트웨어, 제조 및 검증 프로그램을 통해 참여합니다. 자동차 소프트웨어 및 기술 제공업체는 재사용 가능한 툴, 컴퓨팅 플랫폼, 미들웨어 및 모델 개발 환경을 공급함에 따라 29.0%의 연평균성장률로 성장할 전망입니다. 차량 운용사와 애프터마켓 서비스 제공업체는 진단, 유지보수, 경로 또는 자산 수준의 의사결정에 초점을 둔 별도의 수요 기반을 형성합니다.
GMI 분석가 견해
가치 창출은 생성형 AI의 결과물을 측정 가능한 자동차 관련 의사결정과 연결할 수 있는 워크플로로 이동하고 있습니다. 여기에는 시뮬레이션된 ADAS 시나리오, 경량화된 설계 부품, 추적 가능한 소프트웨어 요구사항 또는 유지보수 조치가 포함됩니다. 디지털 트윈, 합성 데이터 및 AI 코파일럿은 상호 대체 관계가 아니라 상호 보완 관계에 있습니다. 시뮬레이션 및 합성 데이터 플랫폼은 테스트 환경을 조성하고, 코파일럿은 해당 환경에서 수행되는 엔지니어링 작업을 가속합니다.
하이브리드 배포와 상용차 활용 사례가 빠르게 확대되고 있다는 점은 구매자가 모델 규모만을 기준으로 아키텍처를 선택하지 않을 것임을 시사합니다. 구매자는 데이터 레지던시, 검증 부담, 차량 또는 제품 경제성, 기존 자동차 도구와의 통합 수준을 기준으로 아키텍처를 선택할 것입니다. 고성능 컴퓨팅과 엔지니어링 시스템 연결성을 결합할 수 있는 공급업체는 단일 생성형 모델 계층에만 국한된 공급업체보다 구현 가치에서 더 큰 비중을 확보할 수 있는 위치에 있습니다.
자동차 시장의 생성형 AI 지역별 분석
북미
북미는 2025년 지역별 시장 중 가장 큰 시장으로, 2억3,600만 미국 달러의 매출을 창출하며 전 세계 매출의 35.6%를 차지했습니다. 북미 시장은 2035년까지 연평균성장률(CAGR) 26.3%로 성장해 25억2,650만 미국 달러에 이를 전망입니다. 미국은 자동차 소프트웨어 투자, 고성능 컴퓨팅 공급업체, 자율주행 개발 및 상업용 화물 운송 파일럿 프로젝트에 힘입어 2025년 1억9,880만 미국 달러의 매출을 기록했습니다. 캐나다는 3,720만 미국 달러의 매출을 창출했으며, 엔지니어링, AI 연구 및 자동차 공급망 활동과 연계된 기회를 확보하고 있습니다.
북미 시장의 발전은 대규모 차량 기반과 기술 생태계의 뒷받침을 받고 있지만, 상용 배포는 안전성 보고와 운영 검토의 영향을 받습니다. Aurora의 텍사스 출시 사례는 자율주행 기술을 화물 운송 서비스에 도입할 수 있는 이 지역의 역량을 보여주며, NHTSA 보고 요건은 배포 데이터가 규제 및 공공 책임성 검토에서 계속 핵심적인 역할을 하도록 합니다 [7]NHTSA - Artificial Intelligence and Automated Driving Safety, nhtsa.gov, .
유럽
유럽은 2025년 1억9,060만 미국 달러의 매출을 창출했으며, 2035년까지 연평균성장률(CAGR) 25.6%로 성장해 19억2,160만 미국 달러에 이를 전망입니다. 독일은 4,010만 미국 달러 규모로 이 지역에서 가장 큰 국가 시장을 형성했으며, OEM, 산업용 소프트웨어 공급업체, 엔지니어링 운영 및 자동차 공급업체가 집중되어 있다는 점을 반영합니다. 영국, 프랑스, 이탈리아, 스페인, 러시아, 네덜란드, 노르웨이 및 스웨덴은 차량 생산, 프리미엄 차량 엔지니어링, 산업 디지털화 및 커넥티드 모빌리티 프로그램을 통해 시장에 기여하고 있습니다.
이 지역의 도입 양상은 산업용 소프트웨어와 규제의 영향을 크게 받습니다. EU 승용차 등록 대수는 2024년 1,060만 대에 달했으며, EU 차량 생산량은 총 1,140만 대를 기록했습니다. 현지 제조 규모와 운행 차량 기반 기회의 규모를 평가할 때 두 수치를 구분하는 것이 중요합니다 [8]ACEA - European Automobile Manufacturers’ Association: AI and Automotive Industry, acea.auto. EU AI 법과 데이터 보호 요건을 준수해야 하므로 감사 가능한 모델 거버넌스의 중요성이 커지고 있으며, 특히 AI가 안전 관련 시스템이나 커넥티드 차량 데이터 환경에 사용되는 경우 더욱 그렇습니다.
아시아 태평양
아시아 태평양은 2025년 1억7,770만 미국 달러의 매출을 창출했으며, 가장 빠르게 성장하는 지역이 되어 2035년에는 연평균성장률(CAGR) 29.8%로 성장한 25억1,300만 미국 달러 규모에 이를 전망입니다. 중국은 2025년 5,730만 미국 달러의 매출을 창출했으며, 2035년까지 연평균성장률(CAGR) 31.1%로 성장해 8억9,220만 미국 달러에 이를 전망입니다. 전기차, 지능형 주행 시스템, 모빌리티 플랫폼 및 현지화된 소프트웨어 생태계에서 중국이 보유한 규모는 차량 개발과 모빌리티 서비스 모두에 생성형 AI를 배포할 수 있는 강력한 기반을 제공합니다.
Baidu의 Apollo Go는 2025년 3월 로보택시 도입을 위해 두바이 도로교통청과 전략적 협력 계약을 체결했으며, Hesai는 자사의 라이다가 Baidu Apollo Go가 두바이에서 계획한 1,000대 이상의 레벨 4 자율주행 차량 도입을 지원할 것이라고 밝혔습니다. 이러한 움직임은 중국 자율주행 플랫폼이 국내 생태계 개발과 함께 해외 진출 경로를 구축하고 있음을 보여줍니다. 일본, 한국, 인도, 호주, 태국, 인도네시아, 싱가포르, 말레이시아는 OEM 설계, 전자제품 공급망, 소프트웨어 서비스 및 신흥 모빌리티 수요를 통해 기여하고 있습니다.
라틴 아메리카
라틴 아메리카 시장은 2025년에 3,820만 미국 달러의 매출을 기록했으며, 2035년까지 연평균성장률(CAGR) 26.8%로 성장해 4억2,490만 미국 달러에 이를 전망입니다. 브라질, 멕시코, 아르헨티나는 주로 제조 현대화, 역내 공급망 통합, 커넥티드 차량 및 차량 관리 기능의 점진적 도입에 힘입어 성장할 것으로 예상됩니다. 시장 발전은 현지 기반 모델 개발보다 OEM 및 공급업체의 도입 결정에 더 크게 좌우될 가능성이 높습니다.
MEA
MEA 시장은 2025년에 2,020만 미국 달러의 매출을 기록했으며, 2035년까지 연평균성장률(CAGR) 28.4%로 성장해 2억5,400만 미국 달러에 이를 전망입니다. 남아프리카공화국, 사우디아라비아, 아랍에미리트가 주요 국가 시장을 형성합니다. 이 지역의 성장 전망은 스마트 모빌리티 투자, 차량 디지털화, 선별적인 자율주행 모빌리티 도입에 힘입고 있습니다. Baidu 및 Pony.ai와 두바이 간 로보택시 계약은 광범위한 자동차 제조 기반이 상대적으로 작더라도 도시 단위 모빌리티 프로그램이 집중적인 수요를 창출할 수 있음을 보여줍니다.
GMI 분석가 견해
북미는 컴퓨팅 공급업체, 소프트웨어 정의 차량 프로그램, 상용 자율주행 차량 활동을 모두 갖추고 있기 때문에 2025년 기준 가장 큰 매출 기반을 유지하고 있습니다. 그러나 아시아 태평양은 29.8%의 연평균성장률(CAGR), 중국의 31.1% 성장 전망, 전동화·지능형 주행 개발·현지화된 기술 플랫폼이 결합된 차량 생태계를 바탕으로 격차를 상당 부분 좁힐 수 있는 입지를 확보하고 있습니다. 따라서 지역 간 경쟁은 단순히 시장 규모를 둘러싼 경쟁이 아니라 서로 다른 상용화 시스템 간의 경쟁입니다.
유럽의 수요는 산업용 소프트웨어 역량과 규정을 준수하는 AI 도입을 결합하는 능력에 따라 좌우될 것이며, MEA의 성장은 광범위한 자동차 생산보다는 집중적인 모빌리티 프로젝트를 통해 나타날 가능성이 높습니다. 지역 규모 확대를 모색하는 공급업체는 제공 제품과 서비스를 조정해야 합니다. 북미 고객은 검증 역량과 차량 운용 신뢰성을 요구하고, 유럽 고객은 거버넌스와 엔지니어링 시스템 통합을 요구하며, 아시아 태평양 고객은 빠르게 변화하는 차량 및 소프트웨어 생태계 내 현지화를 점점 더 요구하고 있습니다.
자동차 시장의 생성형 AI 시장 점유율 및 경쟁 구도
NVIDIA는 2025년 약 2억5,800만 미국 달러에 해당하는 38.9%의 추정 매출 점유율로 시장을 선도했습니다. Microsoft가 13.6%로 뒤를 이었으며, Siemens는 9.8%, Google은 7.2%, Bosch는 6.8%, Baidu는 5.7%를 차지했습니다. 상위 5개 기업은 전체 시장 매출의 76.3%를 합산해 차지했습니다. 이러한 집중도는 대규모 컴퓨팅, 클라우드 플랫폼, 산업용 소프트웨어 및 확립된 자동차 통합 역량의 중요성을 반영합니다.
Autodesk는 Fusion 360을 통해 생성형 설계를 적용하여 정해진 소재, 제조 및 성능 제약 조건에 부합하는 엔지니어링 대안을 개발합니다. 자동차 부문에서의 입지는 GM, Toyota, Volkswagen Group, Isuzu에서 입증된 부품 최적화 사례를 통해 강화되고 있으며, 이 기술은 중량 감소와 설계 통합에 활용되고 있습니다[9]Autodesk - AI-Powered Automotive Design and Engineering, autodesk.com.
Bosch는 자동차 시스템에 대한 지식과 AI 개발 역량을 결합해 안전과 직결되는 차량 기능을 개발합니다. Bosch와 Microsoft는 2024년 협력을 발표하고, 생성형 AI가 자동주행의 맥락적으로 복잡한 상황 판단을 어떻게 개선할 수 있는지 검토했습니다. Bosch의 경쟁 우위는 자동차 분야의 인증 요건을 충족해야 하는 센서, 소프트웨어 및 차량 시스템 환경에 모델 역량을 적용하는 데 있습니다.
Google은 차량 내 경험과 자동차 데이터 처리를 지원하는 클라우드, 커넥티드 차량 및 Android Automotive 역량을 제공합니다. Qualcomm과의 협력은 Google Cloud의 생성형 AI 서비스를 Snapdragon 기반 디지털 콕핏과 결합할 수 있는 경로를 마련합니다. Google은 단일 자동차 애플리케이션이 아니라 플랫폼 입지를 기반으로 2025년 약 7.2%의 시장 점유율을 기록했습니다.
Microsoft는 Azure AI, 클라우드 인프라 및 개발 도구 통합을 통해 시장에 참여합니다. PTC 및 Volkswagen과의 Codebeamer Copilot 협력은 요구사항 중심의 소프트웨어 정의 차량 개발에서 Microsoft의 역할을 보여줍니다. Microsoft의 약 13.6% 시장 점유율은 생성형 서비스를 기업 엔지니어링 및 수명주기 관리 환경과 연결하는 상업적 가치를 반영합니다.
Mobileye는 운전자 지원 기술의 대규모 기존 설치 기반을 생성형 AI 생태계에 제공합니다. 2024년 말까지 2억 대 이상의 차량에 Mobileye EyeQ 기술이 탑재되었습니다. 이러한 설치 기반은 자동차 인식 및 첨단 운전자 보조 시스템(ADAS) 개발 전문성에 대한 접근성을 제공하지만, 안전이 중요한 생성형 애플리케이션은 여전히 엄격한 검증 기준을 충족해야 합니다.
NVIDIA는 가속 컴퓨팅, DRIVE 플랫폼, 시뮬레이션 인프라 및 물리적 AI 도구를 제공합니다. NVIDIA의 자동차 부문 매출은 2025 회계연도 4분기에 5억7,000만 미국 달러에 도달해 전년 동기 대비 103% 증가했으며, Cosmos와 Omniverse 제품은 자율주행차 개발 및 공장 디지털 트윈에 적용되고 있습니다. NVIDIA의 약 38.9% 시장 점유율은 고부가가치 자동차 AI 프로그램에서 컴퓨팅 및 시뮬레이션이 수행하는 전략적 역할을 반영합니다.
PTC는 제품 수명주기 관리, 애플리케이션 수명주기 관리, 사물인터넷(IoT), CAD 및 증강현실 제품에 생성형 AI를 통합합니다. PTC의 Codebeamer Copilot 이니셔티브는 소프트웨어 정의 차량의 요구사항을 다루며, Schaeffler의 2025년 4월 Windchill+ 도입은 AI 기반 제품 개발을 지원할 수 있는 클라우드 기반 제품 수명주기 관리(PLM) 환경에 대한 수요를 보여줍니다.
Qualcomm은 차량 컴퓨팅, 콕핏 시스템 및 클라우드 연결형 AI 서비스가 만나는 지점에 자리하고 있습니다. Qualcomm은 Google과 협력해 Snapdragon Digital Chassis를 Android Automotive OS 및 Google Cloud와 결합하고, 생성형 AI를 지원하는 콕핏 경험을 구현하고 있습니다. 자동차 제조업체들이 차량 내 처리와 클라우드 지원 서비스 간의 균형을 모색하면서 Qualcomm의 중요성은 더욱 커지고 있습니다.
Siemens는 산업용 소프트웨어, 디지털 트윈, 제품 수명주기 및 공장 자동화 역량을 통해 자동차 제조업체를 지원합니다. Siemens의 Industrial Copilot은 Siemens Xcelerator 환경 내에 배치되어 있으며 Teamcenter 및 NX와 같은 소프트웨어를 보완합니다. 이를 통해 Siemens는 엔지니어링 및 제조 워크플로에 진입할 수 있는 확립된 경로를 확보하고 있습니다. Siemens는 2025년 약 9.8%의 시장 점유율을 기록했습니다.
Tesla는 Full Self-Driving, Autopilot, 신경망 학습 및 차량 데이터 파이프라인 전반에 걸쳐 AI 역량을 개발합니다. Tesla의 AI 플랫폼은 Dojo를 학습 인프라의 일부로 제시하며, 실제 주행 동영상 데이터를 자율주행 개발의 핵심 입력 데이터로 활용합니다. Tesla는 차량과 소프트웨어를 수직적으로 통합하는 방식으로, 여러 주문자상표부착생산(OEM) 업체에 도구를 판매하는 공급업체들과 차별화된 접근 방식을 취합니다.
Baidu는 Apollo Go를 통해 지능형 주행 및 로보택시 역량을 개발합니다. 두바이에서 체결한 협약과 이에 따른 1,000대 이상의 레벨 4 자율주행 차량 운용 계획은 모빌리티 플랫폼을 국제적으로 상용화하려는 노력을 보여줍니다. Baidu는 2025년 약 5.7%의 시장 점유율을 기록했으며, 중국 주도의 자율 모빌리티 생태계에서 특히 중요한 기업입니다.
BYD는 DiPilot 시스템을 통해 차량 포트폴리오 전반으로 지능형 주행 보조 기능을 확대하고 있습니다. 수직 통합형 전기차 제조 모델을 기반으로 대규모 생산 기반 안에서 차량 하드웨어, 소프트웨어 및 데이터 수집을 결합할 수 있지만, 가치 창출은 모델과 시장 전반에서 기능이 일관되게 배포되는지에 따라 달라집니다.
Huawei는 ADS 및 Mobile Data Center 플랫폼을 통해 지능형 주행, 컴퓨팅 및 차량용 콕핏 기능을 제공합니다. 중국 자동차 제조업체들과의 파트너십을 통해 Huawei는 기존 자동차 제조업체가 아닌 기술 공급업체로 자리매김하고 있으며, 여러 OEM 프로그램에 참여할 수 있습니다.
KPIT Technologies는 자동차 및 모빌리티 소프트웨어에만 집중하고 있습니다. 2025년 4월, KPIT와 Mercedes-Benz Research and Development India는 소프트웨어 정의 차량 기술 개발을 가속화하기 위한 협력을 발표했습니다. KPIT의 역할은 소프트웨어 통합, 미들웨어 및 엔지니어링 서비스에 집중되어 있으며, 이 분야에서 생성형 AI는 개발 주기의 마찰을 줄일 수 있지만 OEM 아키텍처와의 호환성을 유지해야 합니다.
Pony.ai는 레벨 4 자율주행 모빌리티 기술을 운영하며, 2025년 11월 광저우, 선전 및 베이징에서 Gen-7 차량을 활용한 완전 무인 상용 로보택시 서비스를 출시했습니다. Pony.ai의 상용화 방식은 로보택시 운영, OEM 공동 개발 및 Tencent Cloud 통합을 포함한 플랫폼 파트너십을 결합해 소비자 서비스에 접근할 수 있도록 합니다.
Xpeng은 XNGP 시스템과 차량 전기·전자 아키텍처를 통해 자체 지능형 주행 기능을 개발하고 있습니다. AI 우선 차량 전략을 통해 차량 하드웨어, 소프트웨어 업데이트 및 주행 보조 데이터 간 관계를 직접 관리할 수 있으며, 이는 중국 OEM들이 지능형 주행 기능을 중심으로 경쟁하는 상황에서 점점 더 중요해지고 있습니다.
Aurora Innovation은 자율주행 화물 운송에 집중하고 있습니다. 텍사스에서 상용 무인 트럭 운송을 시작하고 검증 중심의 AI 아키텍처를 활용함으로써 장거리 트럭 운송에서 차별화된 입지를 구축하고 있으며, 이 시장에서 도입 가치는 노선 경제성, 운송업체 파트너십 및 안전성 검증에 따라 달라집니다.
Waabi는 생성형 AI 기반 자율주행 트럭 운송 기술을 개발하고 있습니다. 2025년 2월 Volvo Autonomous Solutions와 체결한 파트너십은 자율주행 운송 솔루션을 공동 개발하고 배포하기 위한 것으로, Waabi의 AI 시스템을 확립된 트럭 제조 및 차량 운영 생태계와 연계합니다.
Wayve는 자동화 주행을 위한 임바디드 AI를 개발하고 있으며, 2025년 3월 주행 데이터용 생성형 월드 모델인 GAIA-2를 공개했습니다. 2026년 4월 Wayve는 AMD, Arm 및 Qualcomm이 참여한 6,000만 미국 달러 규모의 Series D 연장 투자를 발표했으며, 이는 엔드투엔드 주행 모델을 확장하는 데 컴퓨팅 및 반도체 파트너십이 중요하다는 점을 뒷받침합니다.
최근 산업 동향
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자주 묻는 질문(FAQ):
연구 방법론, 데이터 소스 및 검증 프로세스
이 보고서는 직접적인 산업 대화, 독자적인 모델링, 엄격한 교차 검증을 기반으로 한 구조화된 연구 프로세스에 기반하며, 단순한 데스크 리서치가 아닙니다.
6단계 연구 프로세스
1. 연구 설계 및 애널리스트 감독
GMI에서 우리의 연구 방법론은 인간 전문 지식, 엄격한 검증, 그리고 완전한 투명성의 기반 위에 구축되었습니다. 우리 보고서의 모든 통찰, 트렌드 분석 및 예측은 고객의 시장 뉴앙스를 이해하는 경험 있는 애널리스트에 의해 개발됩니다.
우리의 접근 방식은 업계 참여자 및 전문가와의 직접적인 교류를 통한 광범위한 1차 연구를 통합하고, 검증된 글로볌 출처의 포괄적인 2차 연구로 보완합니다. 원본 데이터 소스에서 최종 인사이트까지 완전한 추적성을 유지하면서 신뢰할 수 있는 예측을 제공하기 위해 정량화된 영향 분석을 적용합니다.
2. 1차 연구
1차 연구는 우리 방법론의 추출이며, 전체 인사이트의 약 80%를 기여합니다. 분석의 정확성과 깊이를 보장하기 위해 업계 참여자와의 직접적인 교류가 포함됩니다. 우리의 구조화된 인터뷰 프로그램은 C-suite 임원, 이사 및 주제 전문가들의 입력을 받아 지역 및 글로볌 시장을 다룹니다. 이러한 상호 작용은 전략적, 운영적, 기술적 관점을 제공하여 종합적인 인사이트와 신뢰할 수 있는 시장 예측을 가능하게 합니다.
3. 데이터 마이닝 및 시장 분석
데이터 마이닝은 우리 연구 프로세스의 핵심 부분으로, 전체 방법론의 약 20%를 기여합니다. 주요 플레이어의 수익 점유율 분석을 통해 시장 구조 분석, 업계 트렌드 식별, 거시경제 요인 평가가 포함됩니다. 관련 데이터는 유료 및 무료 출처에서 수집되어 신뢰할 수 있는 데이터베이스를 구축합니다. 이 정보는 유통업체, 제조업체, 협회 등 주요 이해관계자의 검증을 받아 1차 연구와 시장 규모 산정을 지원하기 위해 통합됩니다.
4. 시장 규모 산정
우리의 시장 규모 산정은 상향식 접근 방식에 기반하며, 1차 인터뷰를 통해 직접 수집된 기업 수익 데이터와 함께 제조업체의 생산량 수치 및 설치 또는 배포 통계를 활용합니다. 이러한 입력값들을 지역 시장 전반에 걸쳐 종합하여 실제 산업 활동에 기반한 글로벌 추정치를 도출합니다.
5. 예측 모델 및 주요 가정
모든 예측에는 다음 사항에 대한 명시적인 문서화가 포함됩니다:
✓ 핵심 성장 원동력 및 가정된 영향
✓ 저해 요인 및 완화 시나리오
✓ 규제 가정 및 정책 변화 리스크
✓ 기술 수용 곡선 매개변수
✓ 거시경제 가정 (GDP 성장률, 인플레이션, 통화)
✓ 경쟁 역학 및 시장 진입/이탈 예상
6. 검증 및 품질 보증
마지막 단계에서는 도메인 전문가들이 필터링된 데이터를 수동으로 검토하여 자동화 시스템이 놀칠 수 있는 뉘앙스와 맥락적 오류를 식별하는 인간 검증이 포함됩니다. 이 전문가 검토는 품질 보증의 중요한 층을 추가하여 데이터가 연구 목표 및 도메인별 기준에 부합하는지 확인합니다.
당사의 3단계 검증 프로세스는 데이터 신뢰성을 최대화합니다:
✓ 통계적 검증
✓ 전문가 검증
✓ 시장 현실 검토
신뢰와 신용
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