BMW·현대차 車 AI 투자 늘려도 수익모델은 아직 안갯속

글로벌 완성차 업체들이 생성형 AI, 차량용 AI 비서, 자율주행 소프트웨어, OTA 업데이트 등에 투자를 확대하고 있지만 이를 통한 안정적인 수익 구조는 아직 만들어지지 않았다는 지적이 나온다. 자동차를 지속적으로 기능이 업데이트되는 디지털 플랫폼으로 바꾸고 판매 이후에도 반복 매출을 만들겠다는 전략은 방향성이 뚜렷하지만 실제 시장 성과는 기대에 못 미치는 상황이다.

테슬라는 FSD(Full Self-Driving)로 업계에서 가장 현실적인 소프트웨어 수익 모델을 만든 것으로 꼽히지만 높은 판매 가격과 지역별 규제, 기능 신뢰성 문제로 완전한 대중화 단계에는 이르지 못했다는 평가다. BMW, 메르세데스 벤츠, 현대자동차, GM, 포드 등도 생성형 AI 기반 음성 비서와 디지털 생태계 구축에 나서고 있지만 소비자가 실제로 추가 비용을 지불할 만한 서비스가 무엇인지에 대한 답은 아직 명확하지 않다.

구독 모델 반발 경험이 발목

업계는 이미 구독 모델의 한계를 겪은 바 있다. BMW가 일부 시장에서 시트 열선 기능을 구독형으로 운영했다가 소비자 반발에 부딪힌 사례가 대표적이다. 이미 장착된 하드웨어 기능을 다시 돈을 내고 써야 한다는 인식이 강했기 때문이다. 생성형 AI 비서 역시 같은 문제를 마주하고 있다. 대화형 비서, 일정 추천, 차량 기능 제어, 개인화 서비스가 편의성을 높이는 것은 분명하지만 이것이 월 구독료를 낼 만큼의 가치인지는 아직 시장에서 검증되지 않았다.

리비안은 최근 AI 음성 비서를 차량에 본격 적용했고 현대차는 차세대 인포테인먼트 플랫폼을 통해 생성형 AI 기반 경험 확대를 예고했다. 메르세데스 벤츠도 챗GPT 기반 음성 서비스를 실험하고 있지만 현재까지는 브랜드 경쟁력 강화 성격이 강하고 직접적인 수익 모델로 이어졌다고 보기는 어렵다.

데이터 활용도 신뢰 문제와 맞물려

차량 데이터 활용 역시 잠재적 수익원으로 거론되지만 GM 온스타 사례처럼 개인정보 활용과 소비자 신뢰 문제가 함께 따라붙는 민감한 영역이다. 데이터를 자산으로 보려는 업계 시각과 소비자의 프라이버시 보호 요구 사이에서 균형을 찾는 것이 핵심 과제로 떠오르고 있다.

결국 자동차 업계의 AI 경쟁은 기술력 경쟁보다 비즈니스 모델 경쟁의 성격이 강해지고 있다. 누가 더 똑똑한 AI를 먼저 탑재하느냐보다, 소비자가 실제로 비용을 지불할 만한 서비스를 설계할 수 있느냐가 더 중요한 질문으로 남아 있다.