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이진복
테슬라와 전기차, 자율주행에 관심이 많은 테크 칼럼니스트입니다.
샤오미도 만드는 자동차, 애플은 왜 포기했을까?
*이 글은 외부 필자인 이진복님의 기고입니다. 10년 공들인 애플카, 이제 와서 포기한다? 많은 사람들이 기대하던 애플카를 이제 볼 수 없을 것이라는 소식이 들려왔습니다. 지난 2월 28일 블룸버그의 보도에 따르면, 애플은 고심 끝에 애플카 프로젝트를 중단하기로 결정했다고 합니다. 2000여 명에 달하던 애플카 개발 인력 역시 일부는 해고, 일부는 AI 개발 부서로 재배치된다고 하는데요. 후속 보도에 따르면, 애플의 COO인 제프 윌리엄스는 'AI에 집중하기 위해' 프로젝트를 중단한다고 임직원들에게 설명했다고 합니다. 실제로 2022년 ChatGPT가 등장하며 IT 업계에는 AI 붐이 일어났지만, 애플은 이에 제대로 동참하지 못하고 있다는 평가를 받아왔습니다. 재빠르게 '코파일럿(Copilot)'을 출시한 마이크로소프트를 비롯해 구글, 메타, 삼성전자 등 많은 테크 기업들이 AI 관련 신제품을 앞다투어 출시하거나 이를 위한 개발 계획을 발표하고 있습니다. 하지만 애플은 AI와 관련하여 이렇다 할 성과물을 내놓지 못하고 있는데요. 늦게나마 올해 출시될 아이폰 16에 강화된 성능의 Siri를 출시해 경쟁자들을 뒤따라잡을 것이라는 게 업계에서 예상하는 애플의 계획입니다. 이런 상황을 감안하면, 애플카를 포기하고 AI에 집중하는 것이 일견 타당한 사업적 선택으로 보이기는 합니다. 10여년간 많은 인력과 천문학적 자금을 소모해온 애플카라는 모래주머니를 뗄 수 있다면, 애플은 조금 더 빠르게 AI라는 목표를 향해 달려나갈 수 있을 테니까요. 하지만, 찝찝함이 완전히 해소되지는 않습니다. 애플은 무려 10년 전인 2014년부터 '프로젝트 타이탄(Titan)'이란 이름으로 애플카 개발 프로젝트에 착수한 것으로 알려져 있는데요. 아무리 AI가 중요하다고 한들, 이렇게 10년을 투자해온 프로젝트를 이제 와서 엎어버릴 만한 일일까요?
이진복
테크 칼럼니스트
24일 전
전기차, 정말 살 사람은 다 샀을까요?
*이 글은 외부 필자인 이진복님의 기고입니다. 전기차 산업이 위기라는 말이 나오고 있습니다. 작년까지만 해도 없어서 못 판다던 전기차 판매량이 줄어들면서, 재고가 급격히 늘고 있다고 하죠. 실제로 미국 시장조사업체 '콕스 오토모티브'에 따르면, 2023년 2분기 기준 전기차 재고가 전년 동기 대비 약 2배 늘었습니다. 이러한 상황을 극복하기 위해 전기차 가격이 크게 하락하고 있습니다. 미국 전기차 평균 가격은 2023년 9월 기준 5만683달러(6626만원)를 기록했습니다. 1년 전보다 1만4317달러(1800만원)이나 하락한 수치입니다. 주요 전기차 제조사들은 수요 둔화에 발맞춰 공장 가동과 투자를 축소하고 있습니다. 독일의 폭스바겐은 전기차 생산 공장 일시 휴업과 함께 임시 계약직 노동자를 대거 해고한다고 발표했습니다. 미국의 포드, GM 역시 수요 부진을 이유로 전기차 사업 투자를 축소하고 신규 공장 가동을 연기하겠다고 밝혔습니다. 심지어 업계 선두 주자인 테슬라조차 비슷한 움직임을 보입니다. 일론 머스크가 2025년으로 예정했던 멕시코 공장 가동이 연기될 수 있다고 발표하면서 투자자들의 불안을 가중시켰습니다. 이렇게 전기차 시장의 수요 둔화와 관련된 우려와 대응책이 연이어 발표되면서, 전기차 시장의 미래를 걱정하는 목소리도 슬금슬금 나오고 있습니다. "전기차로의 전면 전환이 과연 가능할지 다시 검증해 봐야 합니다"
이진복
테크 칼럼니스트
2023-12-11
전기차 배터리 산업.. 잘나가는 듯하지만 어려운 과제가 눈앞에 있습니다
*이 글은 외부 필자인 이진복님의 기고입니다. 이 글을 읽는 여러분은 2020년대 한국 주식 시장을 가장 크게 뒤흔든 업종이 무엇이라고 생각하시나요? 반도체, 바이오, 로봇 등 다양한 업종을 연상하실 듯한데요. 제 머릿속엔 '배터리'가 떠올랐습니다. 2022년 상반기에는 셀 제조사인 LG에너지솔루션이 LG화학에서 분사한 뒤, 코스피에 독립 상장하면서 단숨에 SK하이닉스를 제치고 시총 2위에 올라서는 일이 있었고요. 올해 2023년 상반기에는 양극재 업체들의 주가가 급등하며 코스닥 시장을 뒤흔들었습니다. 그중 에코프로는 2022년 종가 대비 무려 8배, 9배 이상 상승하는 기염을 토해내고 지금까지도 화제입니다. 그런데 혹시 이렇게 화제인 배터리가 몇 년 전까지만 해도 적자 신세를 면치 못하는 '만년 유망주' 신세였던 사실을 기억하시나요? LG에너지솔루션의 경우, 2020년까지만 해도 기껏해야 1~3% 수준의 흑자를 기록하거나 툭하면 적자로 전환하기 일쑤였습니다. 투자 비용은 많이 들어가면서 실적은 갉아먹는 미운오리새끼 신세를 면치 못했던 겁니다. 그런데 아래 도표처럼 2021년, 2022년이 되면서 영업이익률이 점점 상승합니다. 심지어 2023년에는 다수의 증권사에서 6~8% 수준의 영업이익률을 기록할 거라고 예측하고 있습니다. 과연 몇 년 새 무슨 변화가 있었을까요?
이진복
테크 칼럼니스트
2023-07-28
일론 머스크가 만들겠다는 '범용 인공지능', 언제쯤 현실이 될까
*이 글은 외부필자인 이진복님의 기고입니다. 테슬라가 예고한 범용 인공지능의 도래 얼마 전인 4월 7일, 테슬라의 새로운 자동차 공장 '기가 텍사스'의 개장식이 열렸습니다. CEO인 일론 머스크가 텍사스의 상징인 카우보이모자를 쓰고 나타나, 테슬라와 자신이 꿈꾸는 계획에 대해 연설했는데요. 재미있는 점은, 작년 AI데이 행사에서 예고했던 테슬라봇의 프로토타입 생산이 내년 시작할 것이라고 다시 한번 약속했다는 겁니다. 사실 인간과 유사한 형태의 휴머노이드형 로봇이 인간의 삶을 돕고 편리하게 만든다는 상상은 인류의 오랜 꿈이었습니다. 때문에 'AI', '아이, 로봇', '알리타, 배틀 엔젤', '채피' 등 다양한 SF영화에서 단골 소재로 묘사되기도 했는데요. 이런 상상 속에나 나올 로봇을 당장 내년에 생산하겠다고 발표했기에, 작년 진행된 AI 데이 행사에서 대중의 이목은 자율주행보다 테슬라봇에 집중됐습니다. 비록 인간 형태의 로봇 하드웨어가 생산된다는 점에 많은 관심이 쏠렸지만, 우리가 진짜 주목해야 하는 포인트는 하드웨어가 아닌 소프트웨어입니다. 이 글을 읽으시는 분들의 대부분이 인터넷 커뮤니티, 혹은 뉴스 기사에서 한 번쯤은 보스턴 다이내믹스의 로봇이 공중제비를 돌고 장애물 사이를 뛰어다니는 영상을 보셨으리라 생각됩니다. 때문에 내년에 당장 이런 로봇 기체가 공장에서 생산된다 해도 그리 놀라운 일은 아닐 겁니다. 문제는 소프트웨어인데요. 테슬라에서 계획 중인 로봇은, 단순히 공장에서 제품을 만들거나 물건을 나르는 용도가 아닙니다.
이진복
테크 칼럼니스트
2022-05-04
'올버즈'의 친환경 신발을 쉽게 모방하기 어려운 이유
*이 글은 외부필자인 이진복님의 기고입니다. 올버즈를 아시나요? "세상에서 가장 편한 신발" - 비즈니스인사이더 "실리콘밸리에서 적응하려면, 일단 이 신발을 신어야 한다" - 뉴욕타임즈 "충격적이게 평안하고, 지속 가능하고, 아름답다" - 포브스 "터무니없이 편안하다" - CNN "올버즈(Allbirds)"라는 이름을 들어보셨나요? 포브스, CNN 등 각종 미디어에서 찬사를 늘어놓은 이 신발은, "실리콘밸리가 사랑하는 신발"로도 유명합니다. 올버즈는 실리콘밸리에서 일하는 개발자, 디자이너, 벤처투자자들이 마치 유니폼처럼 신기 시작하면서 처음 유행을 타기 시작했는데요. 이후, 구글의 공동 창업자 래리 페이지, 트위터의 전 CEO 딕 코스톨로, 버락 오바마 전 대통령 등 각종 셀럽들이 신으면서 전 세계로 이름을 알리게 됩니다. 배우 레오나르도 디카프리오는 자기 돈을 직접 올버즈에 투자하고 제품 홍보 모델로 나서기까지 했습니다. 이렇게 확실한 팬층을 확보해서인지, 올버즈는 창립 다음 해인 2017년에는 백만 켤레, 2018년에는 2백만 켤레의 신발 판매고를 올리고요. 이 기세를 이어 올버즈는 2021년 11월, 창립한 지 불과 5년 만에 나스닥에 상장합니다. 올버즈는 도대체 어떤 신발을 만들길래, 이렇게 화제가 됐고, 사랑받게 될 수 있었을까요? (참조 - Sustainable shoe maker Allbirds files for IPO and reveals continued losses)
이진복
테크 칼럼니스트
2022-02-23
전기도 자급자족하는 시대가 오고 있습니다
*이 글은 외부필자인 이진복님의 기고입니다. 전기는 원래 사치재였다? 전기는 원래 사치재였다는 걸 아시나요? 지금은 플러그만 꽂으면 누구나 쓸 수 있는 것으로 생각하지만, 사실 전기는 약 100년 전까지만 해도 미국에선 일부 부유층만이 누릴 수 있는 사치품에 가까웠습니다. 미국 시카고는 영화 속에서 배트맨이 반짝이는 고층빌딩 사이로 활강하던 고담 시티의 모델로 유명하죠. 이런 대도시였던 시카고에서조차, 1892년에는 인구 100만명 중 단 5000명만이 전기를 사용했다고 합니다. 당시 대부분의 사람들은 생활용 에너지로 전기보다 가스를 더 많이 썼다고 하는데요. 가스로 등불을 켜는 사람들이 전기보다 약 20배나 많았다고 합니다. 당시 생활상을 묘사한 '그리드'라는 책의 표현을 빌리면, "가스는 대중을, 전기는 소수를 위한 것이었다"라고 합니다. 전기가 대중화되지 못했던 이유는 단순합니다. 일단 대도시인 시카고에서조차 전기가 들어오지 않는 지역이 많았습니다. 1890년대 당시까지만 해도 시카고에는 교류 대신 직류 발전기가 많았다고 하는데요. 직류 발전기는 전기를 원거리까지 보내지 못한다는 치명적인 단점을 갖고 있었습니다. 때문에 전기 공급을 위해선 여러 지역을 아우르는 하나의 대형 발전기를 설치하는 대신, 각 지역마다 여러 개의 소규모 발전기를 설치해야 했습니다. 만약 어떤 지역의 인구가 적어 발전기를 설치할 충분한 수요가 보장되지 않는다면, 사업자 입장에선 설치를 꺼릴 수밖에 없겠죠.
이진복
테크 칼럼니스트
2021-12-29
NASA, 이 딥테크 스타트업은 어떻게 뒷방으로 밀려났나
*이 글은 외부필자인 이진복님의 기고입니다. NASA라는 이름이 더 이상 흥분되지 않는 시대 민간 우주산업의 시대가 열렸습니다. 스페이스X, 블루 오리진을 필두로 수많은 민간 기업들이 앞다투어 우주 개발에 활발히 뛰어들면서, 연일 우리 귀에도 우주 관련 뉴스가 들려오고 있는데요. 그런데, 가만 생각해보면 얼마 전까지만 해도 우주는 민간 기업이 감히 꿈꿀 수 없는 '국가'의 영역이었습니다. 미국과 소련 두 거인이 누가 먼저 달에 가냐, 누가 먼저 더 많은 위성을 쏘아올리냐를 두고 치열하게 경쟁해왔죠. 이렇게 미지의 영역을 개척하는 우주선을 만들고 쏘아올리던 NASA라는 미국 국가기관은, 한편으론 호기심의 대상이었고, 또 한편으로는 막연한 두려움의 대상이었습니다. NASA가 외계인의 존재를 숨기고 있다거나, 과학자로 위장한 특수부대 단체라는 음모론적인 이야기도 많았죠. 그런데 언젠가부터, NASA가 언제 다음 우주선을 쏘아올릴지, 언제 다시 사람을 달에 보낼지 기다리고 주목하는 이들이 눈에 잘 띄지 않습니다. 2000년대 이후, 우주 개발의 주도권이 국가에서 민간으로 넘어가면서, NASA는 더 이상 무대의 주인공으로 주목받지 못하게 됐는데요. 40년 전만 해도 NASA는 SF영화의 거대한 흑막으로 나와도 어색함이 없었죠. 하지만 당장 2021년 현재 그런 영화가 나온다면 관객들은 김 빠진 사이다처럼 긴장감을 잃을 겁니다. 우주 개척의 표상이자, 호기심의 대상이었던 NASA에 무슨 일이 일어난 걸까요? 저는 "NASA가 거대한 딥테크(Deep tech) 스타트업이다"라는 관점에서, 그 쇠락의 역사를 살펴보려 합니다. 딥테크 기업들이 실패하는 이유 '딥테크(Deep Tech)'라는 단어를 들어보셨나요?
이진복
테크 칼럼니스트
2021-11-23
지금 오마카세에 주목해야 하는 이유
*이 글은 외부필자인 이진복님의 기고입니다. 몇 년 전, 처음 스시 오마카세를 접했던 날이 아직도 생생하게 기억납니다. 문을 열고 예약자 이름을 말하니, 직원분이 직접 자리까지 안내를 해주셨는데요. 그렇게 따라가 앉게 된 자리는 흔히 방문하던 식당들과는 달리, 2인/4인이 앉는 사각 테이블이 아닌 나무로 된 바(bar) 테이블이었습니다. 엉덩이를 붙이니, 기역(ㄱ)자 바 테이블 가운데에서 셰프님이 코스에 사용할 생선을 미리 손질하는 모습이 한눈에 들어왔는데요. 우리가 방문하는 대부분의 식당들은 식재료를 준비하고 요리를 만드는 과정을 손님들에게 공개하지 않습니다. 분리된 주방에서 셰프분들이 만든 요리를 서버들이 손님들의 공간으로 서빙하니까요. 물론 주방의 칸막이를 투명한 유리로 만들어 둔 '오픈 키친' 식당들도 가끔 찾아볼 수 있습니다. 그렇다고 해서 손님들이 요리가 만들어지는 과정을 가까이서 주의 깊게 지켜볼 수 있는 구조는 아닙니다. 하지만 그날 방문한 스시 오마카세 업장에서는 셰프님이 재료를 손질하고 초밥을 만들어 직접 손님 한 명 한 명의 접시에 서빙해주시는 모습이 굉장히 신선한 경험이었습니다. 누군가가 나를 위해 음식을 준비해 내 접시에 손수 올려주기까지의 과정을 모두 지켜볼 수 있었으니까요. 신기한 건 이것뿐이 아니었습니다. 여느 식당처럼 메뉴판을 보고 메뉴를 고르는 과정이 생략되고, 런치오마카세 코스가 바로 시작되었는데요. 처음에는 차완무시(일식 계란찜)을 에피타이저로 시작해, 간단한 사시미 몇 점을 맛볼 수 있었습니다. 그리고 본격적으로 스시가 나오기 시작했는데요. 광어, 참돔 같은 흰살생선과 고등어, 전갱이 같은 등푸른생선은 물론이고, 우니, 단새우, 아귀간 같은 다양한 해산물로 만들어진 스시가 접시에 올랐습니다.
이진복
테크 칼럼니스트
2021-10-20
AI는 '빅데이터(Big Data)'보다 '굿데이터(Good Data)'를 좋아합니다
*이 글은 외부필자인 이진복님의 기고입니다. AI에도 김나박이가 있다? 우리는 흔히 한 분야에서 입지전적인 공로를 세웠거나 선구자격인 지위를 가진 이들을 묶어, '4대 천왕'이라 부릅니다. 가요계 4대 천왕에는 김범수, 나얼, 박효신, 이수가 있고, 예능 MC계 4대 천왕에는 유재석, 강호동, 신동엽, 이경규가 있다고 하죠. 그런데, 혹시 인공지능에도 4대 천왕이 있다는 이야기를 들어보셨나요? 제프리 힌튼, 얀 르쿤, 요수아 벤지오, 그리고 앤드류 응. 이렇게 4명을 묶어 인공지능 4대 천왕이라고들 부르는데요. 한 명씩 간단히 소개해보자면, 캐나다 토론토대 교수 제프리 힌튼은, 현대 인공지능의 초석을 다진 "딥러닝의 아버지"로 불리는 인물입니다. 인공지능이 그야말로 도시 전설 혹은 신기루 취급을 받던 1980년대부터 인공신경망 연구에 몰두해, 딥러닝이란 개념을 창시해냈습니다. 그의 제자였던 얀 르쿤은 여기서 한 걸음 나아가 딥러닝의 한 갈래인 컨볼루셔널 뉴럴 네트워크 (Convolution Neural Network), CNN이란 개념을 만들었습니다. 현재는 페이스북의 AI 연구를 이끌고 있다고 하죠. 요수아 벤지오 역시 제프리 힌튼의 뒤를 이어 딥러닝 알고리즘을 설계하고 개발한 선구자적 인물입니다. 그 공로를 인정받아 앞의 두 사람과 함께 2018년 "컴퓨터 사이언스계의 노벨상"이라 불리는 튜링상을 공동 수상합니다.
이진복
테크 칼럼니스트
2021-09-16
이 기업이 테슬라와 웨이모를 잡을지도 모릅니다
*이 글은 외부 필자인 이진복님의 기고입니다. 카메라 vs. 라이다의 대결 영화 '커런트 워(Current War)'를 보셨나요? 마블 히어로로 유명한 베네딕트 컴버배치, 니콜라스 홀트, 톰 홀랜드 등이 출연한 이 영화는 히어로물이 아니라 실화를 바탕으로 한 드라마입니다. 19세기 미국, 전기가 본격적으로 대중에 보급되면서 그 송전 방식의 표준을 두고 벌어진 두 세력 간의 대결을 그린 영화인데요. 에디슨을 필두로 하는 '직류' 진영과 웨스팅하우스가 이끄는 '교류' 진영이 치열하게 다투는 모습을 그립니다. 이렇게 인류 역사 이래 혁신적인 발명이 이뤄질 때마다, 그 상용화 방안을 두고 분파가 나뉘어 주도권 경쟁이 벌어지곤 했습니다. 전기가 인류의 삶을 근본적으로 바꿔 놓았듯, 유전자 가위, 블록체인, 양자컴퓨팅 등 많은 기술이 앞으로 10년 안에 인류의 삶을 혁신할 것으로 기대를 받고 있습니다. 그리고 이런 '넥스트 빅 띵'중 하나가 '자율주행'이라는 데 이견을 제기할 사람은 아마 찾아보기 힘들 겁니다. 하지만 전기의 상용화 과정과 마찬가지로, 아직 완성되지 못한 자율주행 기술의 구현 방법을 두고 두 진영이 치열하게 경쟁하고 있습니다. 먼저 테슬라를 필두로 하는 카메라 진영입니다. 인간 운전자는 두 눈만을 가지고 주변 사물을 탐지하고 올바른 방향으로 자동차를 제어하죠. 카메라 진영은 이렇게 인간의 운전 방식을 모방해 시각 데이터에 기반한 자율주행 솔루션을 만들고자 합니다. 달리는 자동차의 사방에 달린 카메라가 인간의 눈처럼 주변 환경을 이미지로 읽어냅니다. 이렇게 수집한 막대한 양의 이미지 데이터를 중앙 서버로 전송해 인공신경망을 학습시킴으로써 인간의 두뇌를 대체하려는 겁니다.
이진복
테크 칼럼니스트
2021-08-10
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