로보택시 10만 대 시대를 향하여: NVIDIA×Uber가 그리는 '세계 최대' 자율주행 네트워크

10월 28일(현지 시간), NVIDIA는 워싱턴 D.C.에서 개최된 GTC에서 Uber와 협력하여 레벨 4(특정 조건 하에서 무인 주행 가능) 로보택시의 세계적 전개를 가속화한다고 발표했습니다. 핵심 기술은 새로운 차량 탑재 및 센서 기준 "DRIVE AGX Hyperion 10"과 자율 주행 소프트웨어 그룹입니다. Uber는 "인간 드라이버 + 로보 드라이버"를 동일 네트워크에서 묶어 2027년부터 단계적으로 스케일링하여, 궁극적으로는 10만 대 규모를 염두에 두고 있습니다. 또한 양사는 NVIDIA의 Cosmos 플랫폼을 중심으로 한 AI 데이터 팩토리 구상도 함께 발표했습니다. 모델 개발부터 운영 최적화까지, 데이터 자본으로 승리를 노리는 청사진입니다.GlobeNewswire

무엇이 새로운가: Hyperion 10이라는 "공통 기반"
Hyperion 10은 카메라 14, 레이더 9, 라이더 1, 초음파 12의 구성과 Blackwell 세대를 기반으로 한 DRIVE AGX Thor×2라는 강력한 차량 탑재 컴퓨터를 중심으로 한 "참조 아키텍처"입니다. 요컨대 "이 규격에 준수하면 L4 대응의 안전 및 계산 요건을 충족하기 쉽다"는 공통 기반을 공급하여 각사의 소프트웨어나 차체에 수평 전개하기 쉽게 하는 목표입니다. 공통화는 비용 절감이나 업데이트성(OTA)에도 효과적입니다.GlobeNewswire

연합의 확장: 완성차・공급자・운영의 삼위일체
NVIDIA의 발표문에서는 승용・상용의 양쪽에서 Stellantis, Lucid, Mercedes-Benz 등이 지목되었으며, 트럭 분야에서는 Aurora, Volvo Autonomous Solutions, Waabi가 나열되었습니다. 배차 플랫폼 측의 Uber는 "인간과 로보의 단일 운영망"을 강조했습니다. 이를 통해 도시나 시간대, 수요 피크에 따라 인차와 로보차의 최적 믹스를 실현하기 쉬워집니다. 안전 측면에서는 새로운 "NVIDIA Halos" 인증・검사 체계도 제시되었습니다.GlobeNewswire

숫자의 해석: 10만 대의 충격과 현실적 해결
목표는 "궁극적으로 10만 대". 로드맵상의 첫 번째 고비는 2027년의 스케일 시작이지만, 제3자 보도에서는 "Stellantis의 양산 시작은 2028년", "초기 배치는 5,000대 규모"라는 견해도 있습니다. 다시 말해, 2027년은 "운영 시작의 해"이며, 본격적인 볼륨화는 그 이후로 보는 것이 타당합니다. 이는 기존 플레이어의 대열(Waymo는 약 2,000대라는 추정)과 비교해도 야심적이지만, 공급・인증・도시 측의 수용 능력이 병목이 될 가능성은 높습니다.Reuters

SNS의 초기 반응: 열광・회의・현장 시선의 삼층 구조

・마켓 계정은 "NVIDIA×Uber로 최대급 자율 주행망으로"라는 헤드라인으로 속보를 전했습니다. NVDA와 UBER의 양 티커를 섞은 "기대 톤"이 타임라인을 휩쓸었습니다.X (formerly Twitter)
・테크 미디어는 "100,000대", "2027년 시작"의 큰 틀을 소개하면서, "타겟"임을, 달성 시기는 미확정임을 냉정하게 지적했습니다. 과거 자율 주행의 약속이 지연된 역사에 대한 학습 효과가 드러납니다.Gizmodo
・개별 종목 커뮤니티에서는, Lucid의 이름이 언급된 것에서 주가 드라이버 시점의 긍정적 게시물도 보입니다. 반면, "양산 캐파", "플릿의 자산 보유 주체", "메인터넌스 망"의 현실론도 나란히 있습니다.Facebook
・LinkedIn에서는 GTC 참가자 등이 "타겟 10만 대/2027년 스케일 시작/Hyperion 10의 참조 설계"라는 "요점 메모"를 공유했습니다. 업계 내에서는 기술・조달의 표준화 이점에 주목이 모입니다.LinkedIn

Uber 측의 이점: 플랫폼의 "재고 가시화"
Uber에게는, 인간 드라이버와 로보의 재고(차량)를 동일 UI・동일 가격 체계(또는 차별화)로 묶을 수 있는 것이 최대의 무기입니다. 도시나 시간대에 따라 로보 비율을 최적화하여, 가동률이나 승차 대기 시간을 평준화할 수 있습니다. 과거, Uber는 자체 AV 개발(ATG)에서 철수했으며, 이번에는 기술을 수평 분업으로 도입하는 "플랫폼 전략"에 집중하고 있는 점이 구현상의 현실적 해결입니다. 이 점은 Uber 측의 발표에서도 "NVIDIA 아키텍처로 차세대 플릿을 가속"으로 정리되어 있습니다.FT 마켓

NVIDIA 측의 목표: 바퀴 달린 AI 데이터 센터
NVIDIA는 생성 AI나 VLA(Vision-Language-Action) 모델을 차량에 탑재하여 작동하는 전제를 제시하고, 센서・추론・클라우드 학습의 루프를 "물리 AI(physical AI)"로 묶습니다. Hyperion 10은 부품의 집합체가 아니라,안전 인증・사이버 보안・OTA 운영까지 포함한 "시스템 공급"입니다. 이 "안전의 패키지화"가 보급 속도를 좌우합니다. Halos와 같은 검사 랩/인증 제도를 제시한 것도 이 맥락에서,"표준"과 "증명"을 세트로 보급시키는것이 NVIDIA의 승리 전략입니다.GlobeNewswire

다른 진영과의 비교: Waymo, Cruise, Tesla
・Waymo: 제한된 지역의 완전 무인 운행을 선행하고, Uber 앱과도 연계 완료. NVIDIA×Uber의 10만 대 구상은 "스케일에서 이긴다"는 선언이지만, 지도・운행 실적의 두께로 Waymo는 여전히 선배격입니다.Gizmodo
・Cruise: 2023년의 도로 정지・사고 문제로 일시 철수・재건 중. NVIDIA 연합의 "안전 인증 패키지"는, 이륙이나 재확장을 노리는 타사에도 수평 전개할 수 있습니다.
・Tesla: 독자 FSD 노선으로 로보택시를 표방. 하지만 하드웨어/인증의 공통 기반을 널리 외판・연계하는 NVIDIA 방식은 "다사 연합의 고속도로"를 만드는 전략입니다.

우려와 크리티컬 패스

1. 인증・법규: 도시・주마다 요건이 달라, Halos 인증이 어디까지 당국 평가에 영향을 미칠지는 실증 대기 중입니다.

2. 공급망: 센서, 라이더, 차량 탑재 SoC의 수율이나 비용. Stellantis 등의 양산 타임라인(2028년으로 하는 보도) 다음에 초기 대수가 제약됩니다.Reuters

3. 운영: 유지보수, 청소, 원격 대응(텔레오퍼) 체제의 스케일.

4. 경제성: 차량 CAPEX의 부담 주체(Uber 본체나 플릿 사업자), 가동률・운임 설정, 보험.

5. 사회 수용: 사고 시의 설명 책임, 드라이버 고용에 미치는 영향, 도시의 교통 정책.

단기〜중기의 체크포인트
・2026년: 파일럿 도시의 확대, 무인 운행의 지리적 확장, 차량 비용 곡선의 기울기.
・2027년: 스케일 시작의 수준(수백 대〜수천 대?)과,인×로보의 혼재 운행 UI의 완성도.
・2028년: Stellantis 등의 양산 시작 보도대로인지, 초기 5,000대의 실현 여부.The Verge

미디어의 온도감: 과도하지도 과소하지도 않은 "신중한 기대"
The Verge와 Reuters는, 제휴의 틀과 목표치를 전하면서, 실배치까지의 거리감을 명확히 했습니다. Gizmodo는 "100,000은 어디까지나 타겟이며 달성 시기는 불명"이라고 냉정하게 주의를 환기했습니다. 시장의 열광을 적절히 식히는 균형이 작용하고 있습니다.The Verge

결론: 표준과 증명을 쥔 자가 이긴다
이번의 핵심은, Uber의 배차 수요와 NVIDIA의 표준화 플랫폼이 직결된 것입니다. 자율 주행은 개별사의 "단독 필승"보다,규격과 인증＋데이터 순환을 장악한 연합이 면을 차지합니다. 10만 대라는 숫자는,"언젠가 그곳에 도달 가능한 설계"를 지금 여기서 확정했다는 선언입니다. 달성까지의 우여곡절은 있을 것입니다. 하지만,공통 기반의 제시→양산→운행→데이터 환원의 순환에 들어간 플레이어는, 늦게 설계를 다시 하는 플레이어에 대해, 연 단위의 어드밴티지를 가지게 됩니다.GlobeNewswire

출처・참고(주요)

• NVIDIA 공식 릴리스／GTC DC(2025년 10월 28일): 제휴 개요, Hyperion 10, Halos, 10만 대 목표, 2027년 스케일 시작 등. ##HTML_TAG_