리비안의 자율주행 야심: AI 대형 모델이 가져올 변화와 도전

리비안 팔로알토 사무실 카페테리아에서 한 로봇이 좌충우돌했습니다. 선반에 진열된 캔커피를 피해 비틀거리다 결국 걸려 버렸고, 직원이 수습해야 했죠. 화면에는 “I’m stuck”이라는 노란 글씨가 반짝였습니다. 이는 리비안이 ‘자율주행과 AI의 날’을 맞아 공개한 야심찬 계획의 서막이었습니다. 그 로봇은 리비안 제품이 아니었지만, 그 모습에서 익숙한 교훈을 읽을 수 있었습니다. 이 기술은 정말로 어렵습니다.

몇 시간 후, 저는 2025년형 R1S SUV에 탑승해 리비안의 새 ‘대형 운전 모델(Large Driving Model, LDM)’을 15분간 체험했습니다. 테슬라 엔지니어링 사무실 앞을 지나갈 때였습니다. 앞서 가던 테슬라 모델 S가 갑자기 감속하며 진입로로 들어서자, 리비안 SUV도 이를 간신히 인지하고 급제동을 걸었습니다. 동승한 엔지니어가 거의 개입할 뻔한 순간이었죠.

전체 시승 동안 실제 ‘개입(disengagement)’은 한 번 발생했습니다. 도로 보수 공구로 인해 일시적으로 차선이 하나로 줄어든 구간을 지날 때, 운전석에 앉은 직원이 핸들을 잡았습니다. 사소한 상황이었지만, 저는 다른 시승 차량에서도 비슷한 개입이 여러 번 일어나는 것을 목격했습니다. 그럼에도 이 소프트웨어는 아직 출시 준비가 되지 않았다는 점을 감안하면 괜찮은 성능이었습니다. 특히 리비안이 기존의 규칙 기반 운전 보조 시스템을 완전히 버리고 ‘엔드투엔드(End-to-End)’ 접근법을 채택했다는 점에서 더 그렇습니다. 이는 테슬라가 ‘완전 자율 주행(감독 모드)’을 개발한 방식과 유사합니다. 신호등에 멈추고, 커브를 돌고, 방지턱에서 감속하는 모든 행동이 사전 프로그래밍된 규칙 없이 이루어졌습니다.

리비안의 RJ 스카린지 CEO는 인터뷰에서 이렇게 설명했습니다. “기존 시스템은 모든 것이 결정론적이고 구조화되어 있었습니다. 차량이 하는 모든 행동은 인간이 작성한 규정된 제어 전략의 결과였죠.” 그는 2021년 트랜스포머 기반 인공지능이 부상하는 것을 보고, 비밀리에 팀을 재편성하고 백지 상태에서 새 출발을 알렸다고 고백합니다. “AI 중심의 세계를 위한 자율주행 플랫폼을 설계하자”는 명제와 함께 말이죠.

“오랜 시간 지하실에 머물며” 개발한 끝에, 리비안은 2024년 엔비디아 오린 프로세서를 탑재한 2세대 R1 차량에 이 새로운 주행 소프트웨어를 선보였습니다. 스카린지 CEO에 따르면, “데이터가 본격적으로 쏟아지기 시작하자” 최근에서야 극적인 진전이 보이기 시작했다고 합니다.

리비안의 도박은 여기에 있습니다. 차량 군단(fleet)에서 수집한 데이터로 대형 운전 모델(LDM)을 빠르게 훈련시켜, 이번 달 말께 ‘유니버설 핸즈프리(Universal Hands-Free)’ 기능을 출시하겠다는 것입니다. 이는 미국과 캐나다의 350만 마일 도로(표시선이 보이는 구간)에서 핸들에서 손을 뗄 수 있게 해줍니다. 그리고 2026년 하반기에는, 제가 체험한 데모 버전의 소비자용인 ‘지점 간(point-to-point)’ 주행을 허용할 계획입니다.

더 중요한 것은 2026년 말께입니다. 더 작고 저렴한 R2 SUV의 출시를 시작한 리비안은 엔비디아 칩을 버리고, 이번에 공개한 새로운 자체 설계 자율주행 컴퓨터를 탑재할 예정입니다. 이 컴퓨터와 라이다 센서의 조합은 궁극적으로 운전자가 손과 눈을 도로에서 떼는 것을 가능하게 할 것입니다. 그러나 운전자가 차량 제어를 다시 인수할 걱정을 전혀 하지 않는 진정한 ‘자율주행’은 그 너머에 있으며, 이는 리비안이 LDM을 얼마나 빠르게 훈련시킬 수 있는지에 크게 좌우될 것입니다.

여기서 리비안은 단기적인 도전에 직면합니다. 새로운 자율주행 컴퓨터와 라이다는 R2가 출시된 후 몇 달이 지나야 준비될 예정입니다. 눈을 떼고 운전할 수 있는(혹은 그 이상의) 차량을 원하는 고객은 기다려야 합니다. 하지만 R2는 리비안에게 핵심 제품이며, 특히 1세대 차량 판매가 감소하는 와중에 이 모델은 반드시 잘 팔려야 합니다.

기술이 이렇게 빠르게 발전할 때, 하드웨어와 소프트웨어의 발맞춤은 항상 까다로운 문제입니다. 리비안이 AI에 모든 것을 건 선택이 옳았을까요? 엔드투엔드 접근법이 복잡한 현실 세계의 모든 변수를 처리할 수 있을 만큼 충분히 빠르게 학습할 수 있을까요? 그리고 고객들은 아직 준비되지 않은 하드웨어를 위해 기꺼이 기다릴 용의가 있을까요?

역사적으로 보면, 자율주행 기술은 지나친 낙관론과 예상치 못한 난관의 반복이었습니다. 리비안의 접근법은 확실히 최신 트렌드를 따르고 있으며, 데이터 규모의 중요성을 잘 이해하고 있습니다. 그러나 카페테리아에서 걸려 넘어졌던 그 로봇이 상기시켜주듯, 이 길은 순탄치 않을 것입니다. 리비안의 AI 도박이 성공할지, 아니면 또 하나의 야심찬 계획으로 남을지, 그 답은 결국 데이터의 바다와 현실 세계의 복잡성 속에 있을 것입니다.

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원문: [TechCrunch](https://techcrunch.com/2025/12/12/inside-rivians-big-et-on-ai-powered-self-driving/)