리샹은 항상 “차에 올라타고” 싶어 했다.
AI라는 차에 올라타는 것이다.
다만 이 차를 따라잡는 과정에서 리샹은 그리 여유로워 보이지 않았고, 항상 “조금 모자란다”는 느낌을 준다.
이 ‘조금 모자람’ 때문에 리샹과 리샹(이샹)이 AI를 이야기할 때면, 항상 어딘가 모르게 ‘설득’과 ‘자기 증명’하는 듯한 뉘앙스가 섞여 있다.
리샹, 슈퍼 프로덕트 매니저의 ‘직업 전환’
이러한 자기 증명과 설득은 2024년 말부터 시작되었다.
당시 연말이 다가오던 시점, 리샹은 초장시간 인터뷰를 진행하며 “리샹은 자동차 회사가 아니라 인공지능 기업”이라고 끊임없이 역설했다.
‘인공지능 회사’가 되겠다는 약속을 최대한 빨리 지키기 위해, 리샹은 2025년 한 해 내내 바쁘게 움직였다: 조직 구조에서 ‘화웨이’ 탈피, 스타오스(星环OS) 오픈소스화, 칩 자체 개발 추진, 첫 AI 글래스 출시 등.
하지만 이것만으로는 충분하지 않아 보였다.
시간은 올해 초로 흘러, 리샹은 사전 통보 없이 전 직원 전체 회의를 긴급 소집했다. 이 회의는 약 2시간 가까이 진행되었다. 대부분의 시간 동안 리샹은 여전히 AI 트렌드에 대한 자신의 견해를 공유하고, AI와 관련된 몇 가지 중요한 시간적 마일스톤을 강조했다.
하지만 회의 후 직원들은 “사장님이 무슨 말씀을 하시는지 모르겠다”는 혼란스러운 반응만 남겼다.
그리고 이러한 목소리는 적지 않았다. 당시 많은 리샹 내부 직원들은 사내 소셜 미디어 플랫폼에서 ‘이해할 수 없다’거나 회의의 의미에 의문을 표하는 의견을 일제히 표출했다.
즉, 적어도 당시 리샹 내부에서는 리샹이 직원들에게 ‘리샹은 인공지능 기업’이라는 사실을 완전히 설득하지 못했다는 뜻이다.
왜일까?
“리샹의 팀은 항상 단기 목표에 치우쳐 있었다.” 한 자동차 업계 분석가가 지적했다. 따라서 리샹이 갑자기 장기 목표를 이야기하기 시작했을 때, 직원들의 첫 반응은 이전의 ‘실용적’인 이미지와 맞지 않는다는 것이었다.
리샹은 확실히 매우 실용적이다.
2024년 이전까지만 해도 ‘최고의 히트상품 제조기’와 같은 프로덕트 매니저로서 리샹의 결정은 항상 시장의 ‘급소’를 정확히 찔렀고, 최단 시간 내에 수익으로 전환되었다.
이것이 바로 ‘프로덕트 매니저’의 실용성이다.
하지만 모두가 AI를 이야기하는 시대에, 트렌드와 개념이 모두 표면에 드러났을 때, 리샹의 프로덕트 매니저로서의 정체성은 변화해야 했고, 그는 시장이 신뢰하는 기술을 아는 CTO가 되어야 했다.
리샹의 CTO와 같은 새로운 정체성은 Livis Day 리샹 자동차 소프트웨어 및 임베디드 인텔리전스(Embodied Intelligence) 발표회에서 여실히 드러났다.
6월 15일, 베이징.
리샹은 무대 위에 서서 리샹 자동차의 향후 10년을 위한 방향을 제시했다. 그는 지난 10년간 리샹이 ‘움직이는 집’을 창조했다면, 두 번째 10년은 차와 집에 ‘생명을 불어넣겠다’고 말했다.
‘집 짓기’에서 ‘고급 인테리어’로, 리샹 본인의 정체성 변화가 인정받아야 할 뿐만 아니라, 리샹 자동차에 생명을 불어넣는 도구인 AI의 능력도 인정받아야 한다.
이번 발표회는 정보 밀도가 매우 높았다: 자체 개발 칩 마하 M100, 대규모 언어 모델 마하 Mind, 지능형 주행 시스템 마하 VLA, 연간 OTA 로드맵, 그리고 ‘안전과 효율성에서 인간을 능가’하겠다는 약속, 그리고 인상적인 업그레이드 경로: 3분기 신규 버전 출시, 4분기 테슬라 FSD V14 수준의 성능 목표.
대략적으로 보면, 이러한 능력들은 지능형 주행 능력을 갖춘 자동차 회사들 사이에서 비교해도 그리 특별해 보이지 않는다.
그렇다면, 이번 발표회의 의미는 무엇일까?
리샹이 발표회 개최 기준을 정의하기를: “이 발표회를 열지 않으면 사용자가 중요한 한 가지를 덜 알게 될 것 같다면 열어야 하고, 열었는데도 사용자에게 더 가치 있는 정보를 주지 못한다면 존재해서는 안 된다”고 했다.
이 기준으로 6월 16일의 Livis Day를 평가해보면, 이러한 기술적 요소들을 설명하는 것만으로는 충분히 매력적이지 않아 보인다. 왜냐하면 리샹에게는 ‘리샹은 냉장고, TV, 소파만 만들 줄 안다’는 외부의 고정관념을 깨뜨릴 ‘기술 하드코어 쇼’가 절실히 필요했기 때문이다.
그렇다면, 리샹의 이번 임베디드 인텔리전스 발표회는 과연 누구를 대상으로 한 것일까? 리샹이 원하는 효과를 거두었을까?
어느 정도는 효과를 거두었지만, 많지는 않다.
이 발표회의 첫 번째 청중은 리샹 차주였고, 두 번째 청중은 증권시장의 기관 투자자와 핵심 알고리즘 팀이었다. 동시에 이는 인재와 자본을 대상으로 한 ‘이직 방지’ 및 ‘공매도 방지’ 로드쇼이기도 했다.
리샹 L8과 i6의 더블 퍼스트 배치 차주 중 한 명은 발표회를 본 후 “지능형 주행 분야에서 리샹은 압도적으로 앞서 있다”고 말했다. 또한 세 번째 차량도 여전히 리샹을 선택할 것이라고 확신했다.
분명히, 이번 발표회는 적어도 한 명의 리샹 차주를 설득했다. ‘많지 않다’는 의미는 주가에 반영되었다: 6월 16일 종가 기준 리샹 자동차 주가는 1.5% 하락했고, 6월 17일 종가 기준 3.75% 하락했다.
이러한 의미는 더 말할 필요가 없다.
충분히 ‘매력적’이지 않은 임베디드 인텔리전스, ‘새 포장’에 ‘묵은 술’을 담다?
하지만 이는 어쩔 수 없는 일이기도 하다. 히트상품을 만드는 것과 달리 기술의 수익화 주기는 길고, 단기간에 수익을 얻는 데 익숙한 리샹은 필연적으로 외로운 시간을 견뎌야 하기 때문이다.
문제는 현재 시장에서 리샹의 이러한 기술들로 구성된 ‘임베디드 인텔리전스’ 개념이 정말 그렇게 매력적이냐는 것이다.
이 질문에 대한 답을 찾기 전에, 먼저 리샹의 임베디드 인텔리전스가 정확히 무엇인지 명확히 해야 한다.
발표회 전날인 6월 15일, 리샹은 웨이보에 글을 올렸다: 많은 사람들이 ‘냉장고, TV, 큰 소파’로 리샹을 알게 되었다. 오늘은 이 사진 하나를 기억해 달라.
리샹은 말했다: “임베디드 인텔리전스 자동차와 기존 지능형 자동차의 핵심 차이점: 인간의 안전을 보호하고, 독립적으로 임무를 완수하며, 인간보다 더 효율적이다. 이것이 우리가 임베디드 인텔리전스 자동차를 정의하는 방식이며, 리샹 자동차가 앞으로 10년 동안 해야 할 일이다.”
즉, 이전에 샤오펑이 발표회에서 선보인 캣워크를 하는 휴머노이드 로봇과 달리, 리샹이 전달하려는 임베디드 인텔리전스 개념은 다소 ‘추상적’이며, 관객들은 이렇게 구체적이지 않은 임베디드 인텔리전스 개념을 받아들이는 데 시간이 필요해 보인다.
사실, 이는 표면상 기술에 관한 발표회였지만, 실상은 ‘게임의 규칙을 재정의’하는 발표회에 더 가까웠다. 리샹은 ‘임베디드 인텔리전스’라는 네 글자를 사용하여 경쟁을 ‘누구의 차가 더 생명력을 갖는가’라는 차원으로 끌어올리려 했다.
리샹이 임베디드 인텔리전스 자동차에 내린 정의는 ‘4-in-1’이다: 전기차, 프로 운전기사, AI 컴퓨터, 생활 도우미. 전기차와 AI 컴퓨터는 ‘임베디드(신체)’이고, 프로 운전기사와 생활 도우미는 ‘인텔리전스(지능)’이다.
이 정의의 정교함은 업계에서 모두 이야기하는 여러 용어들을 하나의 소유권 개념으로 재포장했다는 점에 있다. ‘프로 운전기사’는 자율주행, ‘AI 컴퓨터’는 컴퓨팅 파워 기반, ‘생활 도우미’는 실내 AI다.
이러한 수사법은 테슬라도, 샤오펑도, 니오도 사용한다. 하지만 리샹은 이 모든 것의 통칭을 ‘임베디드 인텔리전스 자동차’라고 부르며 선언했다: 이것이 진정한 지능이며, 나머지는 대부분 ‘기능 중심’의 지능에 불과하다고.
마치 한 레스토랑이 ‘미쉐린 3스타 셰프 + 유기농 농장 직송 + 항온 와인 저장고 + 집사 서비스’를 내세우고 스스로 ‘새로운 외식 생물종’이라는 꼬리표를 붙이는 것과 같다.
각각의 일은 꽤 잘하지만, 합쳐서 새로운 생물종이 탄생하지는 않았다.
1280TOPS의 연산 능력, 어떻게 값비싼 ‘벽돌’을 살릴 것인가?
만약 임베디드 인텔리전스 개념이 제대로 전달되지 않은 것이 리샹이 AI 흐름에서 소통 템포를 제대로 잡지 못한 것뿐이라면, 시선을 리샹이 내놓은 핵심 기술로 돌려보자. 과연 충분히 놀라운가?
마하 M100 칩을 예로 들면, 사양은 확실히 강력하다.
올해 5월, 마하 M100은 양산되어 차량에 탑재되며 세계 최초로 양산된 동적 데이터 흐름 AI 칩이 되었다. 5nm 차량용 공정을 채택했으며, 단일 칩 연산 능력은 1280TOPS, 실제 실행 효율은 82%를 넘는다. 업계 주류 솔루션인 엔비디아 Orin-X의 단일 칩 254TOPS와 비교하면 마하 M100의 연산 능력 밀도가 현저히 높다. 듀얼 마하 M100 칩을 탑재한 신형 리샹 L9 Livis의 전체 시스템 총 연산 능력은 2560TOPS에 달한다.
리샹은 칩, 컴파일러, 운영체제부터 AI 알고리즘, 도메인 컨트롤러까지的全栈 자체 개발을 달성했다고 발표했다.
하지만 사양에 가려진 잔혹한 사실은 AI의 핵심은 데이터이며, 리샹의 데이터 규모는 선두 주자들에게 뒤처지고 있다는 점이다.
테슬라 FSD V14는 수백만 대의 도로 위 차량에 의존하며, 매일 실제 주행 데이터를 다시 전송한다. 화웨이 ADS는 방대한 협력 자동차 제조사 매트릭스에 의존한다.
이와 비교하면, 리샹의 보조 주행 주행 거리 데이터는 이 두 회사와 여전히 규모 차이가 있다. 6개월 내에 따라잡으려면 시간적 압박이 막대하다.
하지만 리샹도 나름의 해결책을 가지고 있다: ‘연산 능력’으로 ‘데이터’의 부족을 보완하는 것이다.
마하 M100의 진정한 가치는 1280 TOPS라는 숫자가 아니라, 리샹이 자체 데이터 처리 파이프라인을 정의할 수 있는 능력을 갖게 했다는 점이다: 더 이상 타사 칩의 업그레이드 주기에 얽매이지 않고, 자체 데이터 요구 사항에 맞춰 연산 구조를 맞춤 설정할 수 있다.
시뮬레이션 합성 데이터를 통해 월드 모델을 훈련시키는 것, 이것이 마하 M100이 존재하는 가장 큰 이유다: 오늘날의 L2+를 처리하기 위한 것이 아니라, 미래의 고밀도 시뮬레이션을 실행하기 위한 것이다.
이는 값비싼 ‘역코스 추월’ 전략이며, 본질적으로 ‘물리적 세계에서 차량 판매를 통한 확장 속도가 데이터 요구 속도를 따라잡지 못한다’는 것을 인정하는 셈이다.
하지만 이 경로의 위험성은 매우 높다.
옆집 샤오펑의 링(灵) 칩은 2025년 3분기에 이미 양산되어 누적 출하량 20만 개를 넘겼고, 2026년 목표 출하량은 100만 개에 가까우며, 2분기부터 전 차종이 자체 개발 칩으로 전환 중이다. 리샹의 칩은 막 ‘최초 탑재’를 발표했을 뿐, 대규모 양산 검증은 아직 시작되지 않았고, 데이터 피드백 루프도 아직 완전히 가동되지 않았다.
만약 시뮬레이션 데이터 경로가 통하지 않는다면, 마하 M100은 리샹이 가진 가장 비싼 ‘벽돌’이 될 것이다.
결론:
앞서 언급했듯이, Livis Day 다음 날 리샹의 주가는 이틀 연속 하락했다.
이는 시장이 기술을 몰라서가 아니라, 오히려 시장이 기술을 너무 잘 알기 때문이다: 5나노 칩이 발표회에서 대규모 검증을 거치기까지 얼마나 많은 수율 향상 단계를 거쳐야 하는지 알고 있으며, ‘4-in-1’ 임베디드 인텔리전스체가 정의에서 양산 경험까지 도달하기 위해 얼마나 많은 OTA 약속과 실제 제공 사이의 간극이 있는지도 알고 있다.
리샹이 ‘프로덕트 매니저’에서 ‘기술 전도사’로 정체성을 전환했을 때, 그의 뒤에 있는 회사와 그의 앞에 있는 사용자들은 그의 발걸음을 따라오고 있을까? 이러한 인식의 단절은 리샹이 AI 시대에 넘어서기 가장 어려운 균열이 되고 있다.
