에이전틱 AI와 컨텐츠 탐색이 바꾸는 차내 경험

차내 AI 경쟁의 승부처는 더 큰 모델이나 화려한 데모가 아니다. 양산차에서 안정적으로 작동하며 차량과 탑승자, 그 순간의 맥락까지 이해하는 능력이 진짜 차이를 만든다. 이반 딤코비치 Cinemo 공동창업자는 차내 경험이 앱 중심에서 의도 중심으로 이동하고 있으며, 가장 큰 AI가 아니라 가장 잘 이해하는 AI가 미래를 주도할 것이라고 말한다.





자동차 산업은 SDV 시대를 넘어 AI 에이전트의 시대로 확장되고 있습니다. 업계의 관심은 대부분 더 큰 모델과 더 뛰어난 에이전트에 쏠려 있는데요. Cinemo의 관점에서 AI 에이전트 시대의 진짜 경쟁의 핵심은 무엇이며, 업계가 오늘날 간과하고 있는 것은 무엇이라고 보십니까?
Dimkovic        모두가 더 큰 모델과 더 뛰어난 에이전트에 대해 이야기합니다. 흥미로운 주제이긴 하지만, 저희가 보는 진짜 경쟁의 지점은 거기에 있지 않습니다. 인상적인 AI 데모를 만드는 것은 오늘날 누구나 할 수 있는 일입니다. 진짜 도전은 그 기술이 양산 차량에서 완벽하게 작동해야 할 때 시작됩니다.
자동차는 스마트폰이 아닙니다. 고속도로를 주행하며 AI 비서에게 특정 차량 기능을 활성화하는 방법을 물었다면, 즉시 정확한 답을 받아야 합니다. 실수가 허용될 여지가 거의 없습니다.
그래서 품질과 신뢰성이야말로 진짜 차별화 요소가 될 것입니다. 자동차용 AI는 변화하는 네트워크 환경에서도 안정적으로 작동하고, 할루시네이션을 피하고, 차량을 정확히 이해하고, 일관된 결과를 내놓아야 합니다. 열 번 중 아홉 번을 잘 작동해도 운전자는 실패한 한 번을 기억합니다. 자동차 분야에서 신뢰는 일관성을 통해 쌓입니다.
업계는 표준화의 중요성 또한 과소평가하고 있습니다. AI 에이전트의 역량은 결국 접근할 수 있는 데이터에 달려 있습니다. 공통 인터페이스와 표준화된 차량 데이터가 없다면, 아무리 뛰어난 모델이라도 잠재력을 온전히 발휘할 수 없습니다.
AI 에이전트의 기능은 시간이 지날수록 점점 더 표준화될 가능성이 높습니다. 만약 그렇게 된다면, 고객이 특정 브랜드를 선택하고 신뢰하게 만드는 궁극적인 요인은 무엇일까요? 브랜드, 경험, 데이터, 생태계 등 여러 요소 중 무엇이 가장 중요한 경쟁 차별화 요소가 될 것이라고 보십니까?
Dimkovic        AI가 널리 보급될수록 기술 그 자체는 차별화 요소로서의 힘을 잃게 될 것입니다. 진짜 관건은 그 지능이 차량과 브랜드 경험에 얼마나 자연스럽게 녹아드는가입니다.
제가 보기에 다음 차별화 요소는 초개인화(hyper-personalization)입니다. 단순히 플레이리스트를 기억하는 수준이 아니라, 차량과 탑승자, 그리고 주변 상황을 함께 이해하는 것입니다. 일반적인 어시스턴트는 질문에 답할 수 있습니다. 하지만 뛰어난 차량 내 어시스턴트는 차량이 이미 알고 있고 할 수 있는 것들, 즉 시트 설정, 공조, 운전자 지원 기능, 탑승자 인식, 엔터테인먼트와 연결됩니다. 제가 혼자 운전 중이라면 업무 메일을 소리 내어 읽어주는 것도 괜찮습니다. 하지만 잘 알지 못하는 사람이 동승하고 있다면 차량은 기밀 정보를 공유하지 말아야 한다는 것을 알아야 합니다. 아이들이 뒷좌석에 있다면 연령에 맞는 컨텐츠를 추천해야 합니다.
차량 기능의 발견(feature discovery)도 마찬가지입니다. 오늘날의 자동차는 수많은 기술로 채워져 있고, AI는 운전자가 미처 몰랐던 유용한 기능을 찾아내는 데 도움을 줄 수 있습니다.
이는 프리미엄 차량에만 국한될 필요가 없습니다. Cinemo Bring Your AI™를 활용하면 차량, 클라우드, 개인 기기의 연산 능력을 결합해 보급형 차량에서도 프리미엄 수준의 디지털 경험을 제공할 수 있습니다.
앞으로 두각을 나타낼 브랜드가 반드시 가장 큰 AI 모델을 보유한 곳은 아닙니다. 차량과 운전자, 그리고 그 순간을 이해하는 AI를 가진 브랜드일 것입니다.


AI 에이전트, 컨텐츠 플랫폼, 안드로이드 오토모티브 OS, 애플 카플레이가 모두 차량 내 경험의 일부가 되어가고 있습니다. 이런 환경에서 OEM이 직접 통제권을 유지해야 할 영역과 파트너와의 협업이 더 나은 전략이 되는 영역은 각각 어디라고 보십니까? 
Dimkovic        저는 이것을 양자택일의 문제로 보지 않습니다. 고객마다 기대하는 경험이 다르기 때문입니다. 어떤 운전자는 아이폰을 연결해 카플레이를 실행하고 그 안에 머무릅니다. 반면 어떤 운전자는 차량 자체가 브랜드의 일부처럼 느껴지는 완전히 통합된 디지털 경험을 기대합니다. 두 방식 모두 계속 공존할 것입니다.
OEM은 차량을 특별하게 만드는 데이터와 지능에 대한 통제권만큼은 반드시 유지해야 합니다. 이는 개인화되고, 맥락을 인식하며, 안전한 AI 경험의 기반이 됩니다. 데이터를 소유한다는 것은 곧 책임을 진다는 의미이기도 합니다. 고객은 자신의 정보가 안전하고 투명하게 다뤄지기를 기대하기 때문입니다.
동시에, 소프트웨어 스택의 모든 계층을 자체 개발할 필요는 없습니다. 데모나 프로토타입을 만드는 것은 그 어느 때보다 쉬워졌습니다. 하지만 수백만 대의 차량에서 수년간 안정적으로 작동하는 양산 수준의 솔루션을 만드는 것은 전혀 다른 차원의 도전입니다.
바로 여기서 전문 파트너의 가치가 발휘됩니다. OEM은 자사 브랜드를 차별화하는 부분에 집중하고, 이미 검증된 기술에 대해서는 전문가에게 맡기는 것이 좋습니다. 그래야 품질, 안전, 브랜드 정체성을 희생하지 않으면서 혁신 속도를 높일 수 있습니다.







두 시스템이 동일한 기능을 제공하더라도, 하나는 그저 하나의 기능으로 남고 다른 하나는 사용자에게 "이 차는 나를 이해한다"는 느낌을 줄 수 있습니다. 예를 들어 동승자가 무심코 "피곤한데 뭐 좀 틀어줘"라고 말했을 때, 정확한 추천을 내놓는 것과 자연스럽고 의미 있게 느껴지는 추천을 내놓는 것 사이에는 차이가 있습니다. 이 차이를 만드는 것은 무엇이라고 보십니까?  
Dimkovic        바로 개인화입니다! 저희는 이를 흔히 단순히 반응하는 AI와 상황을 진정으로 이해하는 AI의 차이로 설명합니다.
일반적인 AI도 정확한 답을 내놓을 수 있습니다. 하지만 진정으로 지능적인 자동차 경험을 위해서는 맥락이 필요합니다. AI 시스템이 운전자의 취향, 습관, 환경을 더 깊이 이해할수록 상호작용은 더 자연스럽고 가치 있게 느껴집니다.
AI는 선호하는 음악, 컨텐츠 취향, 운전 습관 등의 행동 패턴을 학습해 정말로 개인적으로 느껴지는, 일반적이지 않은 추천을 제공할 수 있습니다. 저희 AI 프로토타입을 테스트하면서 실제로 이런 경험을 했습니다. 제 취향에 대해 더 많은 맥락을 제공한 뒤 받은 추천을 보고 '그래, 오늘 딱 이걸 보고 싶었어'라고 생각한 적이 있습니다. AI가 차량과 탑승자를 함께 이해할 때, 그것은 더 이상 하나의 기능으로 느껴지지 않고 진정으로 지능적인 어시스턴트처럼 느껴지기 시작합니다.


 
생성형 AI와 에이전틱 AI는 사람들이 컨텐츠를 발견하고 소비하는 방식을 바꾸고 있습니다. 오늘날의 앱 중심 모델을 넘어 차량 내 디지털 경험이 앞으로 어떻게 진화할 것으로 보십니까?
Dimkovic        저는 우리가 앱 중심 인터페이스에서 의도(intent) 중심 경험으로 이동하고 있다고 봅니다.
오늘날의 차량은 이미 수백 가지 기능을 제공하고 있고, 자동차 소프트웨어 업계에서 일하는 저조차도 몰랐던 기능을 발견할 때가 있습니다. 운전자가 점점 더 복잡해지는 메뉴나 수십 개의 앱을 탐색하도록 기대하는 방식은 더 이상 지속 가능하지 않습니다.
대신 AI가 주요 인터페이스가 될 것입니다. 운전자는 메뉴를 뒤지는 대신 원하는 바를 그저 말로 설명하고, AI는 그 의도를 이해해 알맞은 차량 기능에 접근하고 필요한 서비스를 백그라운드에서 조율합니다.
흥미로운 점은 AI가 사용자가 미처 몰랐던 기능을 발견하도록 돕는다는 것입니다. 어시스턴트는 유용한 차량 기능을 먼저 제안하거나, 현재 주행 상황에서 사용 가능한 기능을 설명하거나, 경험을 향상시킬 새로운 서비스를 추천할 수도 있습니다.
미래는 차량에 더 많은 앱을 추가하는 것이 아니라, 기술 자체가 배경 속으로 사라지도록 만드는 것입니다. 가장 좋은 인터페이스는 운전자가 원하는 바를 표현하기만 하면 차량이 나머지를 알아서 처리하는 인터페이스입니다.


AI 에이전트가 차량 내 의사결정에서 더 큰 역할을 맡게 되면서, 사용자들은 실제로 어느 정도의 자동화를 원할까요? 사용자 통제와 자동화 사이의 균형에 대해 Cinemo는 어떻게 보고 있습니까?     
Dimkovic        정답은 하나가 아닙니다. 사람마다 기대치가 다르기 때문입니다. 어떤 사용자는 더 많은 작업을 기꺼이 AI에 위임하지만, 어떤 사용자는 확실히 직접 통제하기를 원합니다. 이는 지역, 고객군, OEM 브랜드에 따라서도 달라집니다.
간단한 예로 여행 계획을 들어보겠습니다. AI 어시스턴트는 경로상의 적당한 호텔을 찾고, 옵션을 비교하고, 예약까지 준비할 수 있습니다. 하지만 사용자에게 묻지 않고 예약을 확정하고 신용카드로 결제까지 진행해야 할까요? 어떤 사용자에게는 편리하겠지만, 어떤 사용자는 항상 최종 확인을 직접 하고 싶어 할 것입니다.
Cinemo는 AI가 사용자를 대체하는 것이 아니라 힘을 실어주어야 한다고 믿습니다. 그래서 저희 기술은 매우 유연하게 설정할 수 있도록 설계돼 있습니다. OEM은 AI에 얼마만큼의 자율성을 부여할지, 그리고 어느 지점에서 사람이 개입해야 할지를 직접 결정할 수 있습니다.
결국 자동화는 신뢰를 쌓는 문제입니다. 훌륭한 AI는 운전자에게서 통제권을 빼앗지 않습니다. 반복적인 작업은 대신 처리하되, 중요한 결정은 사용자가 원하는 시점에 직접 내릴 수 있도록 남겨둘 것입니다.


최근 Cinemo는 에이전틱 AI와 BYOD(Bring Your Own Device)의 융합을 강조해왔습니다. 이는 차량 내 경험의 중심이 차량 자체에서 사용자의 더 넓은 디지털 생태계로 옮겨가고 있다는 신호일까요? Cinemo는 이러한 전환을 어떻게 바라보고 있습니까? 
Dimkovic       경험의 중심이 차량에서 멀어지고 있다고 표현하지는 않겠습니다. 오히려 그 중심이 더 넓어지고 있다고 보는 것이 맞습니다.
소비자용 기기의 성능은 놀라울 정도로 발전했습니다. 최신 태블릿과 5년 된 차량의 인포테인먼트 하드웨어를 비교해보면, 태블릿의 연산 능력이 더 뛰어날 가능성이 큽니다. 동시에 차량은 도로 위에서 수년간 사용되는 반면, 스마트폰과 태블릿은 훨씬 자주 교체됩니다. 
바로 여기에서 Cinemo Bring Your AI™가 힘을 발휘합니다. 이는 통합된 자동차 경험을 희생하지 않으면서도 이러한 추가적인 연산 능력을 제조사가 활용할 수 있게 해줍니다. 이는 임베디드 하드웨어가 제한적일 수 있는 보급형 차량에 특히 유용하지만, 프리미엄 차량에도 시간이 지남에 따라 그 성능을 확장할 수 있다는 이점을 제공합니다. 목표는 차량의 연산 능력을 스마트폰으로 대체하는 것이 아니라, 이 모든 기기가 매끄럽게 함께 작동하도록 만드는 것입니다.


중국 OEM들은 빠른 개발 주기와 새로운 사용자 경험으로 업계의 판도를 바꾸고 있습니다. Cinemo가 가장 주목하는 중국 OEM의 접근 방식의 변화는 무엇이며, 글로벌 OEM이 여기서 배울 만한 교훈이 있다면 무엇입니까?
Dimkovic    많은 중국 OEM이 가진 강점 중 하나는 비교적 백지 상태에서 출발했다는 점입니다. 수십 년간 이어져 온 레거시 소프트웨어 플랫폼에 얽매이지 않았기에, 현대적인 아키텍처를 채택하고 매우 빠르게 움직일 수 있었습니다. 기존 글로벌 OEM들은 다른 도전에 직면해 있습니다. 이들은 기존 차량 플랫폼을 지원하는 동시에 차세대 SDV·AI 정의 차량을 개발해야 합니다. 혁신과 연속성 사이의 균형을 맞추는 일은 결코 쉽지 않습니다.
소프트웨어 기업으로서 저희가 얻은 핵심 교훈은 아키텍처의 유연성입니다. 저희는 항상 기술을 크로스플랫폼으로 설계해, 고객사가 처음부터 다시 시작하지 않고도 새로운 하드웨어 플랫폼과 소프트웨어 아키텍처를 도입할 수 있도록 해왔습니다. AI 역량이 이토록 빠르게 진화하는 상황에서 이러한 유연성은 더욱 중요해지고 있습니다.
성공은 단순히 더 빠르게 개발하는 데서 오지 않습니다. 지속적으로 진화할 수 있는 소프트웨어 플랫폼을 구축해, OEM이 차량의 전체 수명 주기 동안 신뢰성과 미래 대응력을 유지하면서 새로운 기능을 제공할 수 있게 하는 데서 옵니다.






 
오늘날 OEM은 더 빠른 개발, 더 높은 비용 효율성, 차별화된 사용자 경험이라는 세 가지 과제를 동시에 해결해야 합니다. 고객사들이 오늘날 직면한 가장 큰 고민은 무엇이며, Cinemo는 이를 어떻게 해결하고 있습니까? 
Dimkovic        저희 고객사들이 오늘날 직면한 가장 큰 과제 중 하나는 기술 변화의 속도입니다. 자동차 산업의 개발 주기는 수년에 걸쳐 있습니다.
예를 들어, 현재 설계 중인 많은 차량들은 2028년, 심지어 2029년이 되어야 고객에게 전달됩니다. 그때쯤이면 AI 모델과 연산 능력은 지금과 비교할 수 없을 만큼 발전해 있을 것입니다. 이는 OEM에게 어려운 계획상의 딜레마를 안깁니다. 지금부터 하드웨어를 과도하게 갖춰 비용을 높일 것인가, 아니면 불과 몇 년 뒤 최신 AI 경험을 지원하지 못하는 차량을 출시할 위험을 감수할 것인가.
Cinemo는 답이 단순히 하드웨어를 더 많이 추가하는 데 있지 않다고 믿습니다. 답은 차량의 수명 주기 동안 유연하게 유지되는 소프트웨어를 구축하는 데 있습니다. 저희의 Bring Your AI™와 같은 접근 방식은 제조사가 수년 전에 사양이 정해진 임베디드 하드웨어에만 의존하지 않고도 시간이 지남에 따라 새로운 기능을 제공할 수 있게 해줍니다. 저희의 목표는 단순합니다. 차량이 공장을 떠나는 그날뿐 아니라 수명 주기 전체에 걸쳐 관련성을 유지하도록 돕는 것입니다.


Cinemo는 미디어 솔루션 기업으로 출발해 이후 AI, 클라우드 서비스, 멀티스크린 경험, 컨텐츠 오케스트레이션으로 사업을 확장해 왔습니다. 앞으로 Cinemo는 어떤 기업으로 진화하고자 합니까? 
Dimkovic        Cinemo는 업계와 함께 진화해 왔습니다. 저희가 처음 시작했을 때는 대화의 대부분이 미디어 재생에 관한 것이었습니다. "이 코덱을 지원하나요?", "이 포맷을 스트리밍할 수 있나요?" 같은 질문들이었죠. 오늘날 이런 질문들은 훨씬 더 큰 그림의 일부에 불과합니다.
차량, 스마트폰, 클라우드 서비스, 스마트홈은 점점 더 긴밀히 연결되고 있고, 여기에 AI가 모든 것에 걸쳐 또 하나의 지능 층을 더하고 있습니다. 저희가 주목하는 것은 이들 영역을 하나로 연결해, 사용자가 그 이면의 기술을 전혀 의식하지 않을 만큼 매끄럽게 작동하도록 만드는 일입니다. 지능이 차량 안에서 작동하든, 개인 기기에서 작동하든, 클라우드에서 작동하든 그것은 중요하지 않아야 합니다. 경험은 그저 자연스럽게 느껴져야 합니다.
AI가 디지털 경험을 더욱 정교하게 만들수록 그 이면의 복잡성도 계속 커지고 있습니다. 바로 여기서 Cinemo가 가치를 만든다고 믿습니다. 저희는 항상 확장 가능한 소프트웨어 플랫폼과 지식재산을 구축해 업계 전반의 과제를 해결하는 데 집중해 왔습니다. 검증된 기술을 제공함으로써 고객사가 더 빠르게 혁신하고, 더 효율적으로 뛰어난 사용자 경험을 만들 수 있도록 돕는 것이 저희의 목표입니다.


앞으로 5년을 내다볼 때, 차량 내 경험의 미래를 형성할 단 하나의 가장 큰 힘은 무엇이라고 보십니까? AI 에이전트, 컨텐츠 생태계, 클라우드 서비스, BYOD, 차세대 디스플레이 기술 등 여러 트렌드 중 하나를 꼽는다면 무엇이며, 그 이유는 무엇입니까? 
Dimkovic        하나를 꼽아야 한다면 인공지능입니다. 단지 AI 모델의 성능이 더욱 향상될 것이기 때문만이 아니라, 오늘날 여전히 사일로로 분리돼 작동하는 여러 시스템을 마침내 하나로 연결할 수 있기 때문입니다.
5년은 AI에게 긴 시간입니다. 2021년을 돌아보면, 대형 언어 모델이 일상의 일부가 될 것이라고 믿었던 사람은 상대적으로 소수였습니다. 오늘날 그것은 어디에나 있습니다. 5년 후 정확히 어디에 도달해 있을지 예측하는 것은 불가능하지만, AI가 놀라운 속도로 계속 진화하리라는 것만은 분명합니다.
가장 기대되는 부분은 AI가 디지털 생태계의 여러 부분을 하나로 엮어낼 수 있다는 점입니다. 차량은 소프트웨어 정의화되고 점점 더 연결되고 있지만, 여전히 여러 독립적인 시스템으로 구성되어 있습니다. AI가 차량, 개인 기기, 클라우드 서비스로부터 더 풍부한 맥락 정보에 접근하게 되면서, 사용자가 요청하는 것뿐 아니라 특정 상황에서 실제로 필요로 하는 것까지 이해할 수 있게 될 것입니다.
궁극적인 목표는 운전자가 차량을 배우는 데 들이는 시간을 줄이고, 그저 즐기는 시간을 늘리는 것입니다. 차량은 사용자의 취향을 이해하고, 필요를 예측하고, 시간이 지남에 따라 자연스럽게 적응해야 합니다. 새 차로 바꾸더라도 그 개인화된 설정들 상당수는 자동으로 따라와야 합니다. 저는 여전히 직접 운전하는 것을 즐깁니다. 확실히 저는 자동차 애호가입니다. 하지만 교통 정체 속에 갇혀 있을 때는요? 차량이 대신 운전을 맡아준다면, 저는 기꺼이 다른 일에 집중하겠습니다.

AEM(오토모티브일렉트로닉스매거진)

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