자율주행 트럭 스타트업 와비(Waabi), 우버와 벤처캐피털로부터 10억 달러 투자 유치

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핵심 요약

와비는 방대한 실도로 데이터 대신 '와비 월드(Waabi World)'라는 고도화된 시뮬레이션 환경을 통해 더 적은 비용과 데이터로 안전한 자율주행 시스템을 구축하고 있다. 우버와의 협력을 통해 트럭을 넘어 로보택시 시장까지 진출할 계획이다.

배경

자율주행 트럭 기술을 개발하는 와비(Waabi)가 대규모 투자 유치와 우버와의 전략적 파트너십을 발표했다.

대상 독자

AI 산업 종사자, 자율주행 기술 투자자, 로보틱스 엔지니어

의미 / 영향

와비의 성공적인 투자 유치는 자율주행 업계에서 데이터의 양보다 데이터의 질과 학습 효율성이 중요해지고 있음을 시사한다. 특히 시뮬레이션 기술이 고도화됨에 따라 하드웨어 비용을 낮추고 개발 속도를 높이는 것이 핵심 경쟁력이 될 것이다. 또한 우버를 중심으로 한 데이터 연합체 형성은 테슬라의 독주를 견제하는 강력한 변수가 될 것으로 전망된다.

섹션별 상세

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와비의 10억 달러 투자 유치와 우버 파트너십

와비는 7억 5천만 달러 규모의 시리즈 C 투자와 우버로부터의 2억 5천만 달러 추가 투자를 합쳐 총 10억 달러를 확보했다. 이번 파트너십을 통해 우버 플랫폼에 25,000대 이상의 와비 드라이버 기반 로보택시를 배치할 계획이다. 이는 와비가 기존의 자율주행 트럭 영역을 넘어 승용차 기반의 로보택시 시장으로 확장하는 중요한 전환점이다.

•총 10억 달러 규모의 시리즈 C 투자 유치
•우버 플랫폼에 25,000대 이상의 로보택시 배치 계획
•트럭 운송에서 로보택시로의 사업 영역 확장

06:10

시뮬레이션 중심의 와비 월드 기술 전략

와비는 테슬라나 웨이모처럼 방대한 실도로 주행 데이터에 의존하는 대신 '와비 월드(Waabi World)'라는 폐쇄 루프 시뮬레이션 환경을 활용한다. 이 시스템은 실제 환경의 디지털 트윈을 생성하여 센서 데이터를 실시간으로 시뮬레이션하고 다양한 엣지 케이스를 자동으로 생성한다. 이를 통해 인간의 개입 없이도 시스템이 스스로 오류를 학습하며, 기존 방식보다 훨씬 적은 데이터와 컴퓨팅 자원으로도 고도화된 주행 지능을 구현한다.

•디지털 트윈 기반의 폐쇄 루프 시뮬레이션 환경 활용
•데이터 및 컴퓨팅 자원 효율성 극대화
•인간 개입 없는 자동화된 엣지 케이스 학습

와비 월드는 실제 도로 주행 없이도 가상 세계에서 수백만 마일의 주행 경험을 쌓게 해주는 핵심 기술이다.

09:15

자율주행 시장의 경쟁 구도와 와비의 차별점

와비는 볼보(Volvo)와 협력하여 공장에서부터 센서와 자율주행 기술이 통합된 전용 트럭을 생산하는 수직 계열화 전략을 취한다. CEO 라켈 우르타순은 와비의 소프트웨어가 차량 종류에 관계없이 일반화될 수 있음을 강조하며 로보틱스 분야로의 확장 가능성도 시사했다. 현재 텍사스에서 인간 운전자가 동승한 시험 주행을 진행 중이며, 향후 완전 무인 주행 트럭 배포를 목표로 하고 있다.

•볼보와의 협력을 통한 자율주행 전용 차량 생산
•차량 유형에 구애받지 않는 범용 AI 아키텍처
•텍사스 중심의 상업용 자율주행 파일럿 운영

05:15

우버 AV 랩스와 데이터 생태계 구축

우버는 '우버 AV 랩스(Uber AV Labs)'를 출범하여 자율주행 파트너사들에게 실세계 데이터를 제공하는 허브 역할을 수행한다. 와비뿐만 아니라 웨이모, 뉴로 등 다양한 파트너들이 우버 플랫폼에서 발생하는 방대한 데이터를 공유받아 모델 학습에 활용할 수 있다. 이는 테슬라가 자체 차량 네트워크를 통해 데이터를 독점하는 방식에 대항하는 연합군 형태의 데이터 생태계 구축으로 해석된다.

•우버 AV 랩스를 통한 실세계 주행 데이터 공유
•다양한 자율주행 기업들과의 데이터 연합 구축
•테슬라의 데이터 독점 모델에 대응하는 전략

용어 해설

Digital Twin: — 실제 물리적 자산이나 환경을 디지털 세계에 그대로 복제한 가상 모델이다.
Edge Case: — 일반적인 상황에서 벗어나 발생 빈도는 낮지만 시스템에 치명적일 수 있는 특수한 상황이다.
Closed-loop Simulation: — 시스템의 출력이 다시 입력으로 피드백되어 실시간으로 상호작용하는 시뮬레이션 방식이다.

주목할 인용

“우리의 핵심 기술은 사상 처음으로 단일 솔루션이 여러 수직 시장에서 대규모로 작동할 수 있게 해준다.”
Raquel Urtasun·03:00
와비의 AI 아키텍처가 트럭과 승용차 모두에 적용 가능하다는 점을 설명하며

“우리는 거대한 차량 함대나 엄청난 규모의 데이터 센터, 끝없는 인력과 칩이 필요하지 않다.”
Raquel Urtasun·08:55
와비의 시뮬레이션 기반 접근 방식이 가진 자본 효율성을 강조하며

실무 Takeaway

시뮬레이션 우선(Simulation-first) 접근법이 실도로 데이터 수집의 비용과 시간 한계를 극복하는 대안으로 부상했다.
우버는 직접 기술 개발 대신 플랫폼과 데이터를 제공하는 생태계 리더로 전략을 수정했다.
자율주행 기술이 트럭과 승용차를 구분하지 않는 범용 AI 아키텍처로 진화하고 있다.