#테슬라실적 #중국전기차BYD 2026년 1월 5일
새해가 밝았습니다. 다소 상투적인 말이지만
평범한 것이 가장 소소한 행복한 일임을,
2026년에도 계속 이어지기 바랄게요😉
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2025년 처음으로 테슬라가 중국 BYD에 전기차 판매량에서 완전히 밀렸다. 테슬라는 지난해 전기차 164만 대를 팔았고, BYD는 226만 대를 팔며 판매량이 28%나 늘었다. 글로벌 전기차 시장의 주도권이 테슬라에서 BYD로 넘어간 상징적인 순간이다.
왜 이렇게 됐어
미국과 유럽 상황이 테슬라에 불리하게 돌아갔다. 미국에서는 전기차 수요가 둔화됐고, 9월 말 7,500달러 전기차 세액공제가 사라지면서 테슬라 판매가 직격탄을 맞았다. 실제로 세액공제가 끝난 뒤 4분기 테슬라 판매는 16% 급감했다. 여기에 일론 머스크의 정치적 발언이 유럽 소비자들의 반감을 샀다는 분석도 나온다.
BYD는 어떻게 이겼나
BYD는 미국 시장에 아예 진출하지 않고도 성장했다. 중국 내수는 물론 유럽과 중남미에서 판매를 늘리며 테슬라를 앞질렀다. 반면 테슬라는 모델 라인업이 오래됐고, 가격 경쟁에서도 점점 밀리고 있다. 결과적으로 테슬라는 2년 연속 전년보다 자동차를 덜 파는 상황에 놓였다.
테슬라는 이제 전기차 회사가 아닌가
매출 구조만 보면 아직은 맞다. 테슬라 매출의 약 75%는 여전히 자동차에서 나온다. 하지만 회사가 강조하는 미래는 다르다. 머스크는 테슬라 가치의 80%가 결국 휴머노이드 로봇 ‘옵티머스’에서 나올 거라고 말하며 로봇·AI 기업으로의 전환을 강조하고 있다.
투자자들은 어떻게 보고 있어
아이러니하게도 주가는 버텼다. 자동차 판매가 줄었는데도 테슬라 주가는 2025년에 11% 올랐다. 투자자들은 전기차보다 로봇과 AI라는 ‘미래 스토리’에 베팅하고 있다. 주주들이 머스크에게 거대한 보상안을 승인한 것도, 그가 회사를 떠날 경우 주가가 무너질 수 있다는 불안 때문이다.
테슬라만의 문제는 아냐
전기차 업계 전반이 어렵다. 리비안도 판매 부진을 겪으며 스스로를 ‘AI 중심 회사’로 재포지셔닝하고 있다. 전문가들은 2026년까지 전기차 시장이 힘든 시간을 보낼 가능성이 크다고 본다. 다만 가격이 더 싼 전기차가 본격적으로 나오면 2027년 이후 반등 가능성은 남아 있다.
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월가 트레이더들의 필수 도구인 블룸버그 터미널은 1981년에 등장한 43년 된 기술이다. 그런데도 여전히 핵심 인프라로 남아 있는 이유는 계속 진화해왔기 때문. 최근 블룸버그는 생성형 AI와 대형 언어 모델을 본격적으로 터미널에 녹이고 있다.
블룸버그와 AI의 관계
블룸버그는 이미 2009년에 머신러닝 기반 시장 심리 분석 모델을 내놨다. 다만 최근 2년 사이, 생성형 AI를 실제 서비스에 적극 적용하는 단계로 넘어온 것. 블룸버그가 AI를 쓰는 이유는 명확하다. 금융 전문가들이 처리해야 할 정보량이 너무 많기 때문이다. AI를 통해 수시간, 수일 걸리던 정보 수집과 분석을 몇 분 단위로 줄이겠다는 목표.
AI가 실제로 하는 일
블룸버그의 첫 생성형 AI 기능은 실적 발표 콘퍼런스콜 요약이었다. 길고 복잡한 실적 설명 문서를 열면, 핵심만 정리된 요약을 바로 보여주는 식이다. 이후에는 리서치 질문에 대한 AI 답변 기능도 추가됐다. 단순 검색이 아니라, 블룸버그가 쌓아온 방대한 금융 데이터와 전문성을 기반으로 답을 만들어주는 방식이다.
고객 중심 AI
블룸버그는 AI 도입에서 고객 피드백을 가장 중요하게 본다. 어떤 기능이 실제 업무에 도움이 되는지, 어디서 불편이 생기는지를 기준으로 AI를 설계한다. 이 과정에서 블룸버그는 ‘책임 있는 AI’라는 네 가지 원칙을 강조한다.
- 데이터 보호: 고객 데이터는 판매하지 않는다.
- 투명성: AI가 답변을 만들 때 원문 출처를 함께 제공한다.
- 재현성: 기술이 바뀌어도 결과 품질이 유지되도록 지속적으로 테스트한다.
- 안정성: 터미널은 언제나 작동해야 하며, AI 기능도 단일 시스템에 의존하지 않는다.
AI 환각 문제는 어떻게 막나
AI가 그럴듯한 거짓말을 하는 ‘환각’은 금융 업계에서 특히 치명적이다. 블룸버그는 사실성 검증, 출처 명시, 인간 검토 절차를 함께 둔다. 다만 채권을 15초마다 평가하는 IBVAL 같은 초고속 작업은 사람이 개입할 수 없다. 대신 시간이 지난 뒤 실제 결과와 비교해 정확도를 검증하는 방식으로 신뢰성을 관리한다.
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AI가 경찰 업무 깊숙이 들어오고 있다. 누굴 단속할지, 보고서는 어떻게 쓰는지, 어디에 순찰을 돌지, 증거는 어떻게 분석할지까지 AI가 관여한다. 문제는 이 속도가 너무 빠르다는 점. 규칙과 감시는 아직 따라오지 못하고 있다.
배경부터 정리하면
미국 경찰 조직은 만성적인 인력 부족 상태다. 경찰관 10명 중 7명 이상이 “긴급 상황에서 지원이 늦어진다”고 답했고, 절반 이상은 위험한 출동이 늘었다고 느낀다. 인력이 부족하니, 시간을 아껴주는 기술에 기대는 구조다.
지금 현장에서 쓰이는 AI
핵심은 ‘서류 작업 줄이기’와 ‘증거 분석 자동화’다. 샌프란시스코 경찰은 바디캠 음성을 바탕으로 AI가 단속 보고서 초안을 써주는 시스템을 쓰고 있다. 단순 사건 위주로, 경찰이 몇 시간씩 문서 작성에 묶이지 않게 하려는 목적.
조지아주 사우스 풀턴 경찰은 IBM과 함께 범죄 데이터를 모아 분석하는 AI 플랫폼을 도입했다. 범죄 패턴을 예측하고 인력과 비용을 아끼겠다는 취지.
오하이오주 애크런 등 12개 기관은 수감자 통화, 인터뷰, 영상 자료를 AI로 훑어 핵심 대화를 찾아주는 시스템을 테스트 중이다. 수사관이 다 보지 못하던 자료를 대신 훑어준다.
AI 시장도 커지고 있다
드론, 번호판 인식기, 총성 감지 시스템 같은 기술과 함께 경찰용 AI 시장은 계속 커지고 있다. 관련 시장 규모는 2024년 약 35억 달러에서 2033년 66억 달러 이상으로 늘어날 전망이다.
왜 경찰은 반기는가
수사관 10명 중 7명은 “수집한 디지털 증거를 다 볼 시간이 없다”고 말한다. AI는 방대한 자료에서 자백이나 핵심 단서를 표시해주는 역할을 한다. 인간이 판단하기 전에 ‘찾아주는 도구’라는 설명이다.
911에도 AI가 들어왔다
워싱턴주 스노호미시 카운티의 911 센터는 AI 비서 ‘코라’를 도입했다. 긴급 전화 내용을 실시간으로 듣고, 어떤 질문을 해야 할지, 어떤 안내를 해야 할지 화면에 제안해준다. 당황한 신고자 대응을 돕는 용도다.
우려도 크다
시민단체들은 AI가 기존의 편견을 더 굳힐 수 있다고 경고한다. 어떤 데이터를 학습했는지, 수집된 정보는 누가 관리하는지 불분명하다는 점도 문제. 실제로 텍사스 오스틴시는 공원에서 사람 행동을 분석하는 AI 카메라 도입을 시민 자유 침해 우려로 중단했다.
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2025년까지 AI 경쟁은 “누가 더 똑똑한 모델을 빨리 내놓느냐”였다. 2026년부터는 완전히 달라진다. 기업과 투자자들은 이제 하나만 묻는다. 이 AI, 실제로 돈 벌어주냐는 거다.
왜 이게 중요한데
OpenAI, 구글, 앤트로픽 같은 회사들은 2025년 내내 성능 경쟁과 가격 인하 경쟁을 했다. 문제는 그다음. 인간이 일하는 복잡한 조직에 AI를 넣었을 때, 비용만 늘고 성과는 없으면 신뢰가 바로 무너진다.
AI가 잘 먹히는 곳, 안 먹히는 곳
코딩 분야는 AI의 대표적인 성공 사례다. 코드 작업은 텍스트 중심이고, 사람과 기계가 빠르게 주고받는 구조라 자동화가 쉽다. 반면 일반적인 사무·지식 노동은 다르다. 이메일, 회의, 보고서, 사람 간 조율까지 얽혀 있어서 훨씬 지저분하다. AI를 넣는 순간 예상 못 한 문제가 튀어나온다.
달라질 AI의 역할
앞으로 AI는 질문에 답하는 존재가 핵심이 아니다. 그건 기본 기능이다. 대신 AI는 배경에서 계속 돌아가며 일을 처리하는 조력자가 된다. 사용자가 시키기 전에 필요한 일을 예측하고, 웹과 현실 세계에서 직접 행동하는 형태다. 일정 정리, 문서 처리, 후속 조치까지 맡는 쪽으로 간다.
하지만 함정도
2026년은 ‘외로운 에이전트의 해’가 될 수 있다. 회사마다 직원 한 명당 수십, 수백 개의 AI 에이전트를 만들어놓지만, 실제로는 거의 쓰이지 않는 상황이기 때문. 라이선스만 사놓고 안 쓰는 소프트웨어처럼, 있어 보이지만 성과는 없는 상태다.
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할리우드용 영상 AI로 이름을 알린 런웨이(Runway)가 새로운 승부수를 던졌다. 영화 장면을 만드는 수준을 넘어, 실제 세계처럼 움직이고 반응하는 ‘월드 모델’을 내놓은 것. 이제 고객도 영화 스튜디오뿐 아니라 로봇 회사, 게임사까지 넓힌다.
월드 모델이 뭐냐면
말 그대로 ‘세상을 이해하는 AI’다. 물체와 물체의 관계, 움직임, 시간에 따른 변화까지 함께 학습한다. 예를 들어, 어떤 물체를 밀면 넘어질지, 부딪힐지, 멈출지를 예측하는 식이다. 단순히 문장을 잘 이어 붙이는 AI가 아니라, 물리 법칙이 있는 가상 세계를 머릿속에 그리는 AI에 가깝다.
왜 갑자기 주목받는지
AI 업계에서는 이제 “모델을 더 키우는 방식은 한계에 다다랐다”는 말이 나온다. 그래서 다음 단계로 주목받는 게 월드 모델이다. 메타의 전 최고과학자, 구글·엔비디아·메타, 그리고 페이페이 리가 만든 스타트업까지 모두 이 방향으로 움직이고 있다. 앞으로 3~5년 안에 지금의 LLM 중심 구조가 바뀔 거라는 주장도 나온다.
런웨이가 노리는 것
기존 영상 생성 기술을 기반으로 세 가지를 만든다. 첫째, 1인칭 시점으로 이동 가능한 가상 세계. 둘째, 로봇 훈련용 시뮬레이션 환경. 셋째, 대화가 가능한 아바타가 있는 세계다.
특히 로봇 분야에서는 실제 데이터를 모으는 데 시간이 너무 오래 걸리기 때문에, 가상 세계에서 먼저 충분히 학습시키는 게 큰 장점이 된다.
아직 남은 숙제
쓸 만한 영상 데이터가 많지 않고, 카메라 움직임과 물리 변화를 동시에 이해시키는 것도 어렵다. 연산량도 어마어마하다. 문장 하나 만드는 것보다, 세계 하나를 시뮬레이션하는 게 훨씬 복잡하기 때문이다.
그럼에도 업계가 들썩이는 이유는 분명하다. 이게 풀리면 AI는 화면 속 도우미를 넘어 현실 세계와 직접 상호작용하는 단계로 간다. 로봇, 자율주행, 게임, 시뮬레이션까지 연결되는 순간이다. 다만 언제쯤 성숙 단계에 도달할지는 아직 아무도 모른다. 지금은 막 문을 열고 들어가는 단계.
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벌써 수백명의 찐톡님들이 스벅을 받아가셨어요~
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