[C-Talks] 미래 모빌리티 시장 전망 및 차봇의 경쟁력: LG경영연구원 김범준 연구위원 편

C-Talks는 차봇 모빌리티와 함께 상생하는 딜러, 파트너사들의 현장 이야기를 통해 이들의 여정 속에서 발견한 진솔한 경험과 비전을 나눕니다.

자동차 산업의 패러다임이 빠르게 전환되고 있습니다. 전장화와 자율주행, 그리고 AIDV(Artificial Intelligence Defined Vehicle)로 이어지는 혁신의 흐름 속에서, 경쟁의 중심축은 더 이상 하드웨어가 아니라 소프트웨어와 데이터로 이동하고 있죠.

LG그룹의 싱크탱크인 LG경영연구원은 이러한 변화에 발맞춰 미래 모빌리티 전략과 기술 트렌드를 심층적으로 연구하고 있습니다. 그중에서도 김범준 연구위원은 자동차·모빌리티 분야를 오랫동안 탐구해 온 전문가로, LG그룹의 전장 사업 방향과 AIDV 시대의 산업 전환을 꾸준히 분석해 왔습니다.

이번 C-Talks에서는 김범준 연구위원을 모시고 미래 모빌리티 시장의 주요 트렌드와 산업 구조 변화, 그리고 대기업과 스타트업이 함께 성장하기 위한 협력 전략에 대해 이야기를 나눴습니다.

“하드웨어에서 소프트웨어로, 변화하는 자동차 산업”

Q. 반갑습니다, 김범준 연구위원님. LG경영연구원에서 현재 어떤 업무를 담당하고 계신가요?

LG경영연구원은 LG그룹의 미래 비즈니스 발전 방향을 제시하고, 미래 트렌드와 시사점을 짚어내는 곳입니다. LG 계열사의 전략 방향성을 제시하는 업무 역시 수행하고 있고요. 쉽게 말해 일종의 사내 컨설팅이라고 할 수 있죠.

저는 그중에서도 자동차 산업의 트렌드에 관한 일을 맡고 있는데요. LG그룹 자동차 부품 사업의 규모가 성장하면서 자동차 산업 관련 연구 프로젝트들이 지속적으로 진행되고 있습니다. 저는 그런 다양한 프로젝트가 원활히 진행될 수 있도록 그룹 내 계열사와 긴밀히 협업하고, 그룹 차원의 자동차 사업 전략을 수립하는 역할을 맡고 있습니다.

Q. LG경영연구원에서는 미래 모빌리티 시장을 어떻게 전망하고 계신가요?

가장 큰 변화는 자동차가 더 이상 ‘기계’만이 아니라 ‘소프트웨어 플랫폼’이 되고 있다는 점이에요.

예전에는 엔진, 변속기처럼 하드웨어의 성능이 경쟁력이었지만, 이제는 차 안에서 어떤 경험을 제공하느냐, 그리고 데이터를 어떻게 활용하느냐가 핵심이 되었습니다. 이런 흐름을 저는 ‘SDV(Software Defined Vehicle)’로의 전환이라고 표현합니다. 차가 주행만 하는 도구에서, 업데이트와 연결을 통해 계속 진화하는 움직이는 컴퓨터로 바뀌고 있는 거죠. 최근에는 여기서 한 단계 더 나아가 SDV에 인공지능이 더해진 AIDV(AI Defined Vehicle)라는 개념도 등장하고 있고요.

AI 기반의 자율주행 기술 발전으로 이를 이용한 로봇택시 운행도 더 빠르게 증가할 것으로 보입니다. 로봇택시 뿐만 아니라 AI를 이용한 광고, 커머스 등의 차내 서비스도 더욱 빠르게 적용되리라고 봅니다.

이 두 축, 즉 소프트웨어화와 AI화가 자동차 산업의 가장 빠른 변화라고 생각합니다. 하드웨어 중심으로 움직이던 산업이 완전히 다른 언어로 재편되고 있는 셈이죠.

Q. SDV에서 AIDV로의 전환은 자동차 산업에서 어떤 의미를 가지나요? 또, 이를 실현하기 위해 필요한 기술적·산업적 과제는 무엇인지도 궁금합니다.

SDV가 ‘소프트웨어가 정의하는 자동차’라면, AIDV는 한 단계 더 진화한 ‘AI가 스스로 판단하고 최적화하는 자동차’라고 볼 수 있습니다. SDV에서는 소프트웨어로 제공하는 기능을 통해 운전자의 선택을 지원하는데 반해, AIDV는 차량 내 AI가 운전자의 의도와 외부 환경을 실시간으로 학습하면서 주행·에너지 관리·엔터테인먼트까지 상황에 따라 능동적으로 결정하는데요. 쉽게 말해 SDV가 ‘운전자를 지원하는 소프트웨어가 설치된 자동차’였다면, AIDV는 ‘스스로 학습하고 제안하는 자동차’인 셈이죠.

이 변화의 의미는 기능의 고도화가 아니라, 자동차가 인공지능 기반의 서비스 플랫폼으로 이동하고 있다는 데 있습니다. 앞으로는 하드웨어 성능보다 AI가 만들어내는 경험이 자동차의 경쟁력을 좌우하게 될 겁니다. 예를 들어 택시나 차량호출 서비스에서 운행 중 요금 할인과 맞바꿔 맥락형 광고나 쿠폰을 제공하는 모델이 이미 실험되고 있습니다.

다만 이를 현실화하기 위해서는 넘어야 할 과제도 많습니다. 기술적으로는 데이터의 통합과 신뢰성 확보가 핵심이죠. AIDV는 운전자 상태, 주행 패턴, 외부 환경 등 방대한 데이터를 동시에 학습해야 하기 때문에, 이를 안정적으로 수집하고 E2E(End-to-End) 방식으로 처리할 수 있는 기반이 필요합니다. 또 ‘AI 환각(hallucination)’ 문제처럼 인공지능의 판단 오류를 방지하기 위한 엄격한 검증 체계도 필수입니다.

또한, 산업 측면에서는 협력 생태계 구축이 중요합니다. AIDV는 어느 한 회사의 기술로 구현될 수 있는 영역이 아니니까요. 완성차, 반도체, 통신, 소프트웨어 기업이 함께 움직이며 데이터 표준화와 보안, 지적재산 관리 등 신뢰 기반의 산업 구조를 만들어가야 하죠.

Q. 자동차 산업의 중심이 하드웨어에서 소프트웨어·데이터로 옮겨가고 있다고 말씀하셨는데, 이런 변화 속에서 앞으로 어떤 기업들이 새로운 주도권을 쥘 것으로 보시나요?

그동안 자동차 산업의 경쟁력은 엔진, 변속기, 차체 같은 하드웨어 역량에 있었습니다. 하지만 이제는 소프트웨어와 데이터가 자동차의 기능과 경험을 결정하는 핵심 요소가 되고 있습니다. AI가 적용되면서 학습에 사용되는 데이터의 양과 품질이 성능을 좌우하게 되었죠.

실제로 글로벌 컨설팅 기관 맥킨지의 분석에 따르면 2022년에는 자동차 산업 가치의 약 47%가 하드웨어, 14%가 소프트웨어·서비스에서 나왔습니다. 하지만 2035년에는 하드웨어 비중이 45%로 줄고, 소프트웨어·서비스는 32%로 두 배 이상 확대될 것으로 전망됩니다. 2050년에는 그 격차가 더 커져 하드웨어는 29%, 소프트웨어·서비스는 52%까지 올라설 것으로 예측되고요.

이는 단순한 매출 구조의 변화가 아니라, 고객이 자동차에서 무엇을 ‘가치’로 느끼는가가 바뀌고 있다는 뜻입니다. 예전에는 엔진과 차체가 경쟁력이었다면, 이제는 소프트웨어 업데이트, 구독형 기능, 차량 내 경험 같은 서비스가 새로운 가치를 만드는 시대가 된 거죠.

이런 흐름 속에서 기존 완성차나 부품 기업들은 아직 충분한 소프트웨어·AI 역량을 갖추지 못한 반면, 빅테크 기업들은 발빠르게 모빌리티 산업으로 빠르게 진입하고 있습니다. 미국의 테슬라, 구글, 애플, 아마존이 대표적입니다. 테슬라는 이미 자동차 기업이라기보다 AI와 데이터를 다루는 기술 회사에 가깝고, 구글은 웨이모(Waymo)를 통해 자율주행 기술을 선도하고 있습니다. 애플은 CarPlay와 생태계 확장 전략으로 차량 내부 경험을 장악하려 하고, 아마존은 물류·클라우드 역량을 기반으로 커넥티드카 서비스를 강화하고 있죠.

Q. 지난 9월 독일 뮌헨에서 열린 ‘IAA 모빌리티 2025(International Motor Show)’ 현장에서 직접 보신 가장 인상적인 흐름이나 변화는 무엇이었나요?

IAA 현장에서 가장 크게 느낀 점은, 자동차 산업의 무게중심이 이제 확실히 하드웨어에서 소프트웨어와 AI 기반의 ‘경험’으로 옮겨가고 있다는 것이었습니다. 그리고 그 변화를 가장 빠르고 강렬하게 보여준 것은 다름 아닌 중국 기업들이었습니다.

과거 같으면 유럽 브랜드들이 주 무대를 차지했을 텐데, 이번 IAA에서는 중국 기업들의 활약이 두드러졌죠. BYD, 샤오펑 등 중국 기업들은 전기차(EV)를 넘어 AIDV, 대형 디스플레이, App 기반의 인포테인먼트 등으로 관람객의 시선을 사로잡았습니다. 중국 기업들의 발전 속도와 실행력은 정말 인상적이에요.머지않아 이들이 유럽 시장에 본격 진출하게 되면, 유럽은 물론 한국 기업들 역시 피할 수 없는 정면 승부에 직면하게 될 것이라 느꼈습니다.

특히 눈에 띄었던 점은 중국 기업들이 제시하는 ‘기술의 방향성’이었습니다. 유럽이 여전히 주행 성능과 디자인 중심의 혁신을 추구하고 있다면, 중국은 이미 ‘차 안의 경험(In-Car Experience)’ 경쟁으로 전환한 모습이었습니다. 대형 스크린, AR 내비게이션, AI Agnet 등, 자동차를 하나의 ‘모바일 리빙 스페이스(Mobile Living Space)’로 재해석하는 접근은 단순한 기술이 아니라 ‘미래의 사용자 경험’을 제시하고 있었죠.

“국내 모빌리티 생태계의 현주소와 미래 경쟁력은?”

Q. 현재 국내 모빌리티 시장의 경쟁력은 어느 수준이라고 평가하시나요? 글로벌 시장과 비교했을 때 강점과 보완이 필요한 부분이 있다면 무엇인지 궁금합니다.

하드웨어만 놓고 보면 우리 기업들의 경쟁력은 상당히 높습니다. 전기차, 배터리, 전장 부품 같은 분야에서는 이미 글로벌 톱티어 수준이라고 해도 과언이 아니죠.

문제는 그 이후입니다. 자동차 산업이 소프트웨어와 AI 중심으로 재편되면서 우리가 상대적으로 약한 부분이 드러나고 있습니다. 특히 소프트웨어·AI·서비스 역량은 아직 3~5년 정도 뒤처져 있다고 봅니다.

단순히 기술력의 문제가 아니라 이 영역은 다양한 기업이 데이터를 공유하고 서비스를 함께 설계해야 하는데 그런 협업 생태계나 플랫폼 구조가 아직 약한 편이에요. 현대차·기아처럼 뛰어난 제조 역량이 있는 기업들도 서비스나 인포테인먼트, 데이터 활용 측면에서는 아직 글로벌 빅테크와 같은 속도를 내지 못하고 있습니다.

결국 한국의 과제는 ‘기술 그 자체’보다도 이 기술들을 유기적으로 엮어주는 구조를 만드는 일이라고 생각합니다. 하드웨어는 이미 충분히 올라왔기 때문에, 이제는 소프트웨어와 서비스가 그 위에 올라탈 수 있는 토양을 만들어야 할 시점이라고 생각합니다.

Q. 국내에서도 모빌리티 시장 경쟁력을 높이기 위한 여러 시도가 이어지고 있는데요. 예를 들어 현대차그룹의 경우 최근 42dot이나 Motional 등 여러 투자를 통해 소프트웨어 역량 강화를 추진하고 있습니다. 이런 시도를 어떻게 평가하시나요?

굉장히 의미 있는 방향이라고 생각합니다. 자동차 산업이 소프트웨어 중심으로 이동하고 있다는 점을 인식하고, 그 부분을 내재화하려는 시도라는 점에서 높이 평가할 만해요.

다만 소프트웨어는 하드웨어처럼 일정 기간 집중 투자로 끝나는 분야가 아닙니다. 지속적으로 업데이트하고, 생태계와 함께 진화해야 하는 영역이에요. 그래서 단순히 자회사를 설립하거나 투자를 늘리는 것만으로는 한계가 있습니다. 중요한 건 ‘그 조직이 그룹 전체의 R&D, 데이터, 서비스 역량과 얼마나 유기적으로 연결되는가’이죠.

그런 의미에서 국내 자동차 시장에서 대표 주자인 현대차그룹의 시도는 시작점으로서 매우 긍정적이라고 생각합니다. 이제는 42dot이나 Motional이 가진 기술을 외부 파트너나 스타트업과 어떻게 확장·공유하느냐가 다음 단계의 과제가 될 겁니다. 소프트웨어 경쟁력은 ‘규모’보다 ‘연결성’에서 나오니까요.

Q. LG그룹은 배터리, 전장부품 등 모빌리티 분야에서 다양한 사업을 전개하고 있습니다. 그룹 차원에서 미래 모빌리티 시장을 어떻게 준비하고 계신가요?

LG그룹은 전자, 화학, 에너지솔루션, 디스플레이, 이노텍 등 여러 계열사가 각자의 강점을 바탕으로 모빌리티 밸류체인 전반에 걸친 사업을 하고 있습니다. 특히 인포테인먼트, 배터리, 전기차 전장 부품처럼 현재 산업의 핵심 축이 되는 분야에 집중하고 있죠.

지금은 SDV(Software Defined Vehicle) 와 전기차를 중심으로 사업을 강화하고 있고, 앞으로는 AIDV(AI Defined Vehicle) 등 새로운 패러다임에도 대응할 수 있도록 기술·사업 역량을 확장해 나가고 있습니다. 아직은 주요 고객이 글로벌 완성차 기업들이라 모빌리티 스타트업과의 직접적인 협업은 많지 않습니다. 하지만 산업 변화의 속도가 워낙 빠르고, 그 과정에서 새로운 기술이나 비즈니스 모델을 가진 스타트업이 계속 등장하고 있습니다. LG는 이런 기업들과의 개방적 협력(Open Collaboration) 가능성을 항상 열어두고 있습니다. 서로의 강점을 결합해 시너지를 낼 수 있다면, 그게 대기업이든 스타트업이든 LG에게는 모두 중요한 파트너가 될 수 있다고 생각합니다.

Q. LG가 모빌리티 스타트업과의 협업에서 추구하는 방향은 무엇인가요?

LG는 그룹의 규모와 체계가 큰 만큼, 빠르게 변화하는 시장의 감도나 민첩성 측면에서는 스타트업이 가진 강점을 높이 평가하고 있습니다. 스타트업의 진정한 힘은 속도, 실험 정신, 그리고 문제를 바라보는 새로운 시각에 있습니다. LG가 스타트업과의 협업에서 기대하는 것은 바로 이러한 신선한 관점과 추진력이 기존 조직 내부로 스며들어 기술과 비즈니스 모델의 혁신을 촉진해 주는 것입니다.

무엇보다 핵심은 기술의 독창성과 실현 가능성입니다. 새로운 아이디어라고 해서 모두 의미 있는 것은 아니며, LG의 밸류체인 안에서 실제로 적용되고 확장될 수 있는 기술이나 서비스인가가 우선 기준이 될 수 있을 것입니다.

“차봇을 통해 모빌리티 산업의 변화를 보다”

Q. 차봇을 처음 알게 되신 계기가 궁금한데요.

연구원에서 모빌리티 관련 프로젝트를 진행하던 중이었습니다. 변화하는 시장 환경 속에서, 기존 완성차 기업과는 다른 방식으로 움직이는 플레이어들을 살펴볼 필요가 있었죠.

그 과정에서 국내에서는 차봇이 고객 관점에서 자동차 구매부터 정비·보험까지 고객 여정을 하나로 연결하고 있다는 점을 알게 됐습니다. 자동차 산업은 워낙 보수적인 영역이라 새로운 기업이 진입하기 쉽지 않은데, 차봇은 기술과 서비스 혁신을 통해 그 벽을 과감하게 넘어서고 있었어요. 그게 가장 인상 깊었습니다.

또, 차봇 블로그에 발행된 콘텐츠를 통해 대표님을 비롯한 젊은 팀원들이 한 가지 목표에 몰입해서 움직이는 모습을 감지 할 수 있었어요. 에너지와 실행력이 느껴지는 팀이라는 생각이 들었죠.

Q. 연구위원님께서 보시기에 차봇의 서비스나 솔루션이 갖는 차별화된 경쟁력은 무엇이라고 생각하시나요?

가장 큰 강점은 고객 관점에서 모빌리티 경험 전체를 하나의 흐름으로 연결하고 있다는 점입니다. 차를 사는 순간부터 정비·보험·중고차 거래까지, 대부분의 기업들이 그중 한 부분만 맡고 있지만 차봇은 End-to-End 솔루션으로 고객의 전체 여정을 통합하고 있죠.

자동차는 집 다음으로 큰 구매 결정이기 때문에 소비자 입장에서는 언제나 조심스럽고, 정보의 양도 많지만 정확한 정보를 얻기 어렵다는 불안이 있습니다. 차봇은 ‘정보의 비대칭성과 낮은 신뢰도’라는 시장의 구조적인 문제를 기술로 해소하려는 시도를 하고 있다고 봅니다.

또 신차나 중고차 사업자 입장에서도 신뢰할 수 있는 정보를 기반으로 거래할 수 있다면 자연스럽게 거래 비용이 줄고 효율이 높아집니다. 결국 차봇의 서비스는 소비자에게는 ‘안심할 수 있는 선택’을, 사업자에게는 ‘비용을 줄이는 효율성’을 주는 모델이라고 생각합니다.

다만 이런 모델이 안정적으로 성장하기 위해서는 무엇보다 데이터 축적과 신뢰 관리가 중요하죠. 자동차는 단순한 상품이 아니라 고객의 신뢰로 움직이는 산업입니다. 초기에는 정보의 투명성과 편의성으로 차별화할 수 있지만, 장기적으로는 축적된 데이터가 얼마나 정확하고 일관된 경험을 제공하느냐가 핵심 경쟁력이 될 겁니다. 그러니 차봇은 데이터 품질·투명성·고객과의 소통 일관성을 지속적으로 관리하는 데 집중해야 하는 거죠.

Q. 차봇과 같은 모빌리티 플랫폼이 향후 3년 내 달성해야 할 핵심 마일스톤은 무엇이라고 보시나요?

초기 3년 동안은 단순한 규모보다 ‘신뢰를 바탕으로 한 데이터 자산’을 쌓는 게 더 중요하다고 생각해요. 회원 수나 거래액보다, 고객이 플랫폼 안에서 얼마나 오래 머무르고, 다시 찾아오는지가 진정한 지표라 할 수 있죠.

차봇의 경우 거래 과정에서 축적되는 차량 정보, 고객 행동 데이터, 서비스 이용 이력이 핵심 자산이 될 겁니다. 이 데이터를 정확하게 분석하고 고객에게 정교한 맞춤형 서비스로 되돌려주는 역량이 차봇의 지속 성장 동력이 되겠죠.

이 과정에서 ‘신뢰를 유지하며 확장하는 것’이 큰 도전과제가 되리라 생각합니다. 플랫폼이 커질수록 고객·파트너·데이터가 폭발적으로 늘어나면서 데이터의 정확성과 서비스 품질을 일관되게 유지하는 일이 점점 어려워집니다. 즉 데이터 검증 체계와 고객 피드백 구조를 지속적으로 강화해야 할 필요가 있죠.

파트너십 확장의 속도와 방향 조절도 쉽지 않은 과제가 될 겁니다. 보험, 정비, 금융 등 협력사가 늘어날수록 이해관계가 복잡해지기 때문에 핵심 서비스부터 단계적으로 확장하는 전략이 필요하다고 생각해요. 그리고 규제와 보안 환경의 변화에 대한 선제적 대응도 중요하죠. 데이터를 다루는 기업에게 개인정보 보호나 AI 윤리 기준은 새로운 리스크이자 동시에 신뢰를 증명할 기회이기 때문이에요. 이 영역에서 투명하고 책임감 있는 대응 체계를 갖춘다면, 차봇은 산업 전반의 신뢰 수준을 높이는 선도 기업으로 자리 잡을 수 있을 거라고 봅니다.

Q. 만약, 연구위원님께서 차봇의 경영진이라면 향후 1~2년 내 가장 우선적으로 투자하고 싶은 영역은 무엇인가요?

저라면 데이터 인프라와 AI 역량 강화에 가장 먼저 투자할 것 같습니다. 차봇의 핵심 경쟁력은 결국 ‘고객과 차량 데이터를 얼마나 깊이 이해하고 활용하느냐’인데, 이게 제대로 갖춰져야 다른 모든 서비스의 품질도 함께 올라가거든요.

특히 다양한 차량 데이터를 정확히 수집·분석할 수 있는 체계를 만들고, 그걸 기반으로 고객에게 더 정교한 맞춤형 서비스를 제공한다면 차봇은 단순한 거래 플랫폼을 넘어 데이터 기반 모빌리티 솔루션 기업으로 성장할 수 있을 겁니다.

그리고 차봇은 서비스 완성도에 비해 아직 대외적인 인지도와 사용자 접점이 충분히 확보되지 않은 단계라고 생각합니다. 좋은 서비스를 제공하고 있음에도 많은 소비자들이 존재를 모르고 있는 거죠.

그래서 앞으로는 브랜드 인지도 확대와 사용자 기반 확장을 위한 마케팅 투자가 꼭 필요하다고 봅니다. 광고, 캠페인, 협업 등 다양한 방식으로 ‘차봇’이라는 이름과 철학을 시장에 각인시키는 노력이 병행된다면 데이터·AI 역량 강화와 더불어 플랫폼의 성장 속도를 크게 높일 수 있으리라 생각합니다.

Q. 마지막으로, 차봇팀과 더불어 모빌리티 업계에 종사하거나 창업을 준비 중인 분들을 위한 조언도 함께 들려주세요.

지금 모빌리티 산업은 하드웨어 중심에서 소프트웨어·데이터 중심으로 이동하는 전환기에 있습니다. 이 변화는 단순히 기술의 문제가 아니라 산업의 언어와 사고방식이 바뀌고 있다는 신호입니다. 이런 시기에는 완벽한 답보다 빠른 실행과 학습이 더 큰 가치가 있다고 생각합니다.

모빌리티 업계에서 일하고 있거나 창업을 준비 중인 분들은 기술보다 먼저 고객의 불편을 깊이 이해하는 감각을 잃지 않았으면 합니다. AI나 SDV 같은 기술은 그 문제를 해결하기 위한 도구일 뿐, 실질적인 경쟁력은 ‘누가 고객의 시간을 더 잘 이해하는가’에서 나올 겁니다.

차봇 팀에게도 그런 의미에서 기대가 큽니다. 고객의 여정을 처음부터 끝까지 연결하려는 시도, 그리고 그 과정에서 신뢰를 쌓아가는 자세가 산업 전체의 기준점을 높이는 역할을 할 거라고 믿습니다. 앞으로도 기술의 혁신보다 ‘신뢰의 기술’에 집중하는 모빌리티 플랫폼으로 성장해 주시길 바랍니다.