리비안의 AI 자율주행 도전, 블록체인처럼 ‘데이터 네트워크 효과’를 노리다

얼마 전 한 스타트업 오피스에서 로봇이 카페테리아를 유유히 돌아다니다가 벽에 걸려 멈춰버리는 걸 봤어요. 화면에는 “I’m stuck”이라는 글씨만 깜빡이고 있었죠. 그 자리에서 뭔가 복잡한 기술의 현실을 보는 기분이 들더라고요. 그게 바로 리비안의 ‘자율주행 & AI 데이’ 행사장에서 벌어진 일이었습니다.

솔직히 말하면, 자율주행 기술은 정말 어려운 분야죠. 리비안이 그날 선보인 ‘라지 드라이빙 모델(LDM)’ 데모에서도 그 점을 실감할 수 있었어요. 15분짜리 시승 동안 한 번은 옆차선의 차를 인식하는 데 살짝 늦어 브레이킹이 거칠었고, 도로 공사 구간에서는 안전을 위해 운전자가 직접 제어를 맡았거든요. 완벽하진 않았지만, 중요한 건 접근 방식이 완전히 바뀌었다는 점이에요.

리비안의 RJ 스카린지 CEO는 인터뷰에서 예전 시스템은 “모두 결정론적이고 구조화되어, 인간이 작성한 규칙에 따라 움직였다”고 말했죠. 그러다 2021년 트랜스포머 기반 AI의 발전을 보고 팀을 완전히 재편성해 ‘AI 중심 세계’를 위한 플랫폼을 1부터 다시 설계했다고 합니다. 이건 마치 어떤 레거시 블록체인 프로젝트가 기존 코드베이스를 버리고, 이더리움 가상 머신(EVM) 호환성 같은 현대적 아키텍처로 완전히 새로 짜는 것과 비슷한 과감한 결정이죠.

결국 핵심은 ‘데이터’입니다. 리비안은 이 AI 모델을 자사 차량 플릿에서 쏟아지는 데이터로 빠르게 훈련시켜, 이번 달 말께 미국과 캐나다의 350만 마일 도로에서 ‘핸즈프리’ 기능을 출시할 계획이라고 해요. 2026년 말에는 더 저렴한 R2 SUV에 맞춤형 자율주행 컴퓨터와 라이다 센서를 탑재해 ‘눈 떼기’ 주행까지 목표로 하고 있죠.

개인적으로 이 과정에서 리비안이 맞닥뜨리는 딜레마가 흥미롭더라고요. 고성능 자율주행 하드웨어가 준비되기 전에 R2를 출시해야 하는 ‘타이밍 리스크’가 있거든요. 최신 기술을 원하는 고객은 출시를 기다려야 할 수도 있다는 거죠. 이건 마치 레이어2 솔루션이 이더리움의 완전한 샤딩 업그레이드 전에 출시되어, 장기적 비전과 단기적 실행 사이에서 줄타기를 하는 것과 느낌이 비슷합니다.

결론적으로, 리비안의 성공은 이 AI 모델을 얼마나 빠르고 효과적으로 훈련시킬 수 있는지, 즉 ‘데이터 네트워크 효과’를 일으킬 수 있는지에 달려 있어요. 차량이 많아질수록 데이터가 늘고, 데이터가 늘수록 모델이 정교해지며, 이는 다시 제품 경쟁력으로 이어지는 선순환이죠. 이는 성공적인 암호화폐 프로토콜이 사용자와 유동성이 늘수록 생태계 가치가 폭발적으로 상승하는 ‘네트워크 효과’와 본질적으로 유사한 패턴입니다.

기술의 진보는 항상 예측보다 느리고 복잡하죠. 하지만 리비안이 규칙 기반 시스템에서 데이터 기반 AI 모델로의 패러다임 전환을 시도하는 것 자체는, 중앙화된 금융 시스템에서 탈중앙화 프로토콜로의 전환만큼이나 의미 있는 도전이라고 생각합니다. 결과는 시간이 말해줄 테지만, 그 과정에서 나오는 기술적 교훈들은 분명 우리가 사는 이 ‘AI 중심 세계’를 이해하는 데 큰 도움이 될 거예요.

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