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지도 앱에서도 대화를?

2026.03.16 06:10 · 원문 보기 ↗
#구글맵 #구글제미나이
2026년 3월 16일


미국의 ‘3가지 베팅’


grok 생성



미국이 새로운 기술 패권 경쟁에 본격적으로 뛰어들었다. 워싱턴부터 각 주 정부까지 혁신 정책을 다시 짜면서 AI와 과학 기술에 대규모 투자를 하고 있다. 목표는 단순하다. 다음 250년의 기술 리더십을 잡는 것. 다만 미국의 우위가 계속될지는 아직 불확실하다는 분석도 나온다.


첫 번째 승부처: 로봇


지금까지 AI 경쟁은 주로 클라우드와 언어 모델 중심이었다. 하지만 앞으로는 실제 산업 현장에서 AI가 어떻게 쓰이느냐가 더 중요해질 가능성이 크다. 특히 공장 자동화를 이끄는 산업용 로봇이 핵심. 현재 전 세계에서 매년 새로 설치되는 로봇은 50만 대를 넘어섰다. 문제는 규모. China 공장에는 산업용 로봇이 200만 대 이상 있는데, 이는 미보다 약 5배 많은 수준이다.


두 번째 승부처: 데이터센터


로봇이 ‘몸’이라면 데이터센터는 ‘두뇌’다. AI를 돌리기 위해서는 엄청난 연산 인프라가 필요하기 때문이다. 이에 따라 트럼프 행정부는 AI 데이터센터 건설 속도를 높이기 위한 행정명령까지 내렸다. 다만 전력 사용과 생활 환경 문제 때문에 일부 지역에서는 데이터센터 건설을 막는 움직임도 나오고 있다.


세 번째 전략: 정부보다 시장


미국의 또 다른 특징은 규제를 최소화하고 시장에 맡기는 방식이다. 과거에는 정부가 연구개발을 대규모로 지원했지만 지금은 상황이 다르다. 1960년대에는 미국 연구개발의 67%가 정부 자금이었지만, 현재는 약 19% 수준으로 줄었다. 대신 벤처 투자와 빅테크 중심의 민간 자금이 연구개발의 약 75%를 차지하고 있다.


AI 시대 정책의 핵심 변수


결국 미국의 전략은 명확하다. 로봇, 데이터센터, 그리고 시장 중심 혁신이다. 다만 어떤 기술에 얼마나 베팅하느냐에 따라 향후 기술 패권의 방향이 달라질 수 있다는 점에서, 지금의 정책 선택이 장기적으로 큰 영향을 미칠 것으로 보인다.


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[AI 인프라 3대 수혜주]


AI 경쟁이 커질수록 결국 돈은 ‘AI를 돌리는 기업’으로 몰린다. 공장 자동화와 산업용 로봇 분야에서는 Rockwell AutomationABB 같은 기업이 대표적인 수혜주로 꼽힌다. 데이터센터 확장 흐름에서는 AI 칩을 공급하는 NVIDIA와 서버를 만드는 Super Micro Computer가 주목받는다. 여기에 AI 서비스를 실제로 운영하는 플랫폼 기업인 Microsoft까지, 이른바 ‘AI 인프라 기업’들이 기술 경쟁의 핵심 축이 되고 있다.




운전 안하는 시대? 온다




미래를 한번 상상해보자. 2035년이 되면 전 세계에서 새로 팔리는 자동차 대부분이 손을 떼도 되는 자율주행 기능을 갖출 전망이다. 심지어 운전자가 아예 없는 차량도 도로 위에 흔해질 수 있다. 시장조사업체 Telemetry에 따르면 완전 무인 차량은 2030년 약 250만 대, 2035년에는 1,600만 대 이상이 도로를 달릴 것으로 예상된다.


🚖 이미 시작된 로보택시


Waymo는 이미 10개 도시에서 로보택시를 운영 중이고, 올해 안에 20개 도시로 확대할 계획이다. 여기에 TeslaZoox도 로보택시 출시를 준비 중이다. 또 UberLyft는 자율주행 기업들과 협력해 자율주행 택시를 플랫폼에 올리는 전략을 추진하고 있다.


🌏 일본도 로보택시 도입


Uber일본에서 로보택시 서비스를 시작할 계획이라고 밝혔다. Nissan이 차량을 공급하고, 자율주행 기술 기업 Wayve가 자율주행 소프트웨어를 제공하는 방식. 올해 도쿄에서 시범 운행을 시작할 예정이며, 우버 앱을 통해 호출하는 방식이 될 전망이다.


📈 일본이 중요한 이유


로보택시 기업들이 일본을 주목하는 이유는 인구 구조 때문이다. 고령화와 인구 감소가 동시에 진행되면서 택시 기사 부족 문제가 커지고 있다. 이 때문에 자율주행 차량 수요가 빠르게 늘어날 가능성이 있다는 분석이 나온다.


자율주행 기업들은 최근 플랫폼 기업들과 협력 확대에 집중하고 있다. 예를 들어,
Zoox는 우버 플랫폼에 로보택시를 올릴 계획이고, Motional은 라스베이거스에서 자율주행 차량 서비스를 시작했다. 플랫폼 기업과 협력하면 고객 기반을 바로 활용할 수 있어 수년의 시간과 수십억 달러를 절약할 수 있기 때문이다.


📍 아직 남은 규제


미국 뉴욕은 여전히 차량에 인간 운전자가 탑승해야 한다는 규정을 유지하고 있어 로보택시 운행이 불가능하다. 정리하면, 로보택시는 이제 실험 단계를 넘어 글로벌 확장 단계에 들어가고 있으며 기업들은 속도 경쟁을 시작한 상황이다.




전쟁도 AI 시대




미래 전쟁에서는 최전선에 서는 인간 병사가 크게 줄어들 수 있다. 대신 작은 병력 부대가 수많은 지능형 기계와 함께 작전을 수행하는 방식이 될 가능성이 크다.


⚡ 달라지는 전쟁 방식


AI와 로봇이 위험하고 더러운 임무를 대신 수행하면서 지휘관의 역할도 바뀔 전망이다. 로봇 수십 대를 잃는 것보다 병사 한 명을 잃는 것이 훨씬 큰 손실이기 때문이다.


AI 전쟁의 초기 모습은 이미 나타나고 있다. 러시아-우크라이나 전쟁에서는 드론이 드론을 요격하는 전투가 벌어지고 있고, 이란과의 기술 중심 충돌에서도 비슷한 문제들이 등장하고 있다.


🚁 미군도 로봇 전력 확대


미국 방산업체들도 AI 군사 기술 개발에 속도를 내고 있다. Lockheed Martin은 조종석이 없는 블랙호크 기반 헬기 U-Hawk를 공개했는데, 드론과 지상 로봇을 투입할 수 있는 무인 헬기다. 또 Oshkosh Defense는 자율주행 차량 X-MAV를 공개했는데, 토마호크 미사일을 탑재할 수 있는 무인 전투 차량이다.


⚠ 남는 질문


로봇이 인간을 대신해 전투에 투입되면 병사 생명은 보호할 수 있다. 하지만 인간 통제가 거의 없는 자율 전쟁이 현실이 되는 것 아니냐는 우려도 커지고 있다.




지도 앱에서도 대화를?




알파벳이 Google Maps에 AI 기능을 대거 넣기 시작했다. 이제 지도 앱에서도 챗봇처럼 질문을 던지면 장소를 추천받을 수 있게 된다.


🤖 “Ask Maps” 기능 등장


새 기능은 Gemini 기반 대화형 검색이다. 예를 들어

  • 줄이 짧고 휴대폰 충전할 수 있는 카페

  • 그랜드캐니언 가는 길에 들를 만한 곳

같은 질문을 하면 지도 앱이 추천을 해준다.


이 답변은 전 세계 5억 명 이상 이용자가 남긴 리뷰 데이터를 기반으로 만들어진다.


🎯 취향까지 반영


추천 결과는 개인화된다. 예를 들어 사용자가 채식 위주로 검색해왔다면 스테이크 식당 대신 다른 음식점을 추천하는 식이다.


새로운 Immersive Navigation 기능은 건물/고가도로/나무/주변 환경을 3D로 보여준다. 또 목적지 입구 위치나 근처 주차장도 안내해 주는데 Apple Maps이 2021년에 선보였던 방식과 비슷하다.


이 기능이 확산되면, Yelp, Tripadvisor 같은 리뷰 기반 플랫폼의 입지가 더 줄어들 수 있다는 분석도 나온다.




메타, AI칩 직접 만든다




메타가 자체 AI 칩 개발에 본격적으로 뛰어들었다. 2027년까지 새로운 AI 프로세서 4종을 출시하겠다는 계획. AI 연산 비용이 급증하면서 빅테크들이 하드웨어까지 직접 통제하려는 흐름이 강해지고 있다.


⚙ MTIA 칩 시리즈


메타는 ‘Meta Training and Inference Accelerator(MTIA)’라는 AI 칩을 개발 중이다. 이 칩은 Taiwan Semiconductor Manufacturing Company의 생산 지원을 받아 만들어진다.


  • MTIA 300: 이미 배치

  • MTIA 400, 450, 500: 6개월 간격 출시 예정


외부 판매용이 아니라 내부 AI 시스템에만 사용된다.


🤖 추천 알고리즘 최적화


MTIA 칩은 모델을 학습시키는 용도보다는 추론(inference) 작업에 집중한다. 즉,

  • 콘텐츠 추천

  • AI 챗봇 답변

  • 앱 내 AI 기능

같이 이미 학습된 모델을 실제 서비스에 사용하는 단계에 최적화된 칩이다.


메타는 특히 인스타, 페북 같은 서비스에서 사용하는 추천 시스템을 효율적으로 돌리는 데 초점을 맞추고 있다.


⚡ 빅테크들의 공통 전략


자체 AI 칩 개발은 이미 업계 흐름이다.

  • Google → TPU 개발

  • Microsoft → 자체 AI 칩 발표

  • Amazon → Trainium 칩 개발


메타는 2023년에 칩 개발 계획을 공개하면서 비교적 늦게 합류한 케이스다.


📉 그래도 GPU는 계속 필요


자체 칩을 만들더라도 메타의 AI 연산 수요를 모두 해결하기는 어렵다. 그래서 최근에도, NVIDIA/Advanced Micro Devices/구글 TPU 같은 외부 칩 공급 계약을 대규모로 체결했다.


이 프로젝트에서 칩 설계를 돕는 파트너는 Broadcom이다. 업계에서는 커스텀 AI 칩을 개발하는 기업들이 가장 많이 선택하는 파트너 중 하나로 평가된다.


📊 핵심 포인트


AI 데이터센터는 앞으로 모델 학습보다 실제 서비스 운영(추론) 비중이 더 커질 전망이다. 메타의 자체 칩 전략도 결국 이 비용을 줄이고 AI 경쟁력을 확보하기 위한 움직임이다.




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