자율주행차/로보택시 사용 메모리(2025.03.30)

2025.03.30

 

 

향후 3년간 로보택시 시장은 기술 발전과 함께 급성장할 것으로 전망됩니다. 다음은 로보택시 시장의 전망에 관한 주요 통계입니다.

 

시장 규모 및 성장률:

• 글로벌 시장조사기관 마켓앤마켓에 따르면, 세계 로보택시 시장 규모는 2023년 4억 달러에서 2030년 457억 달러로 성장할 것으로 예상됩니다.
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• 이 기간 동안 연평균 성장률(CAGR)은 91.8%에 달할 것으로 전망됩니다.
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• 포춘 비즈니스 인사이트는 글로벌 로보택시 시장이 2022년 17억 1천만 달러에서 2031년 1,186억 1천만 달러로 성장할 것으로 예측하며, 예측 기간 동안 연평균 복합 성장률(CAGR) 80.8%를 기록할 것으로 예상했습니다.
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• 보스턴컨설팅그룹(Boston Consulting Group)에 따르면, 2030년까지 자율주행 모빌리티 서비스 시장은 7,000억 달러 규모로 성장할 전망이며, 로보택시 시장은 380억 달러에 이를 것으로 예상됩니다. 로보택시 시장은 연간 60% 이상의 성장률을 기록하며 지속적으로 확장될 것으로 보입니다.

주요 성장 요인:

• 자율주행 기술의 발전: 인공지능, 센서 기술, 소프트웨어 알고리즘의 발전은 로보택시의 안전성과 효율성을 향상시키고 있습니다.
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• 도시 교통 문제 해결: 로보택시는 교통 체증 완화, 주차 문제 해결, 대기 오염 감소 등 도시 교통 문제를 해결할 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다.
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• 경제적 이점: 로보택시는 운전자의 인건비를 절감하고 운영 효율성을 높여 기존 택시 서비스보다 저렴한 비용으로 서비스를 제공할 수 있습니다.
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• 기술 발전과 더불어 각국 정부의 규제 완화 또한 로보택시 시장의 성장을 가속할 수 있는 요인으로 예측됩니다.

주요 기업 동향:

• 웨이모(Waymo): 미국에서 로보택시 서비스를 상용화하고 있으며, 서비스 지역을 확대하고 있습니다.
• 테슬라(Tesla): 완전 자율주행 기술 개발에 집중하며, 로보택시 서비스 출시를 준비하고 있습니다.
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• 현대자동차: 웨이모에 자율주행용 전기차를 공급하는 등 로보택시 시장에 적극적으로 참여하고 있습니다.
• 우버: 자율주행 기술이 우버의 미래에 큰 영향을 미치고 있으며, 향후 5년 이내에 자율주행 택시의 시장 점유율이 10~15%를 차지할 것으로 예상하고 있습니다.

미래 전망:

• 로보택시 시장은 향후 몇 년간 급성장할 것으로 예상되며, 도시 교통의 패러다임을 변화시킬 잠재력을 가지고 있습니다.
• 기술 발전, 규제 완화, 소비자 수용도 증가 등에 따라 로보택시 시장의 성장 속도는 더욱 빨라질 수 있습니다.

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로보택시 시장은 향후 3년간 빠르게 성장할 것으로 예상됩니다. 시장 조사 기관인 글로벌데이터에 따르면, 레벨 4 수준의 로보택시가 2025년에 출시되어 2035년에 대규모로 확대되고, 2040년에는 연간 400만 대에 이를 것으로 전망됩니다. ​

 

또한, 테슬라의 CEO 일론 머스크는 2026년까지 연간 200만 대의 로보택시 생산을 목표로 하고 있습니다. ​헤럴드 비즈니스

 

이러한 전망은 자율주행 기술의 발전과 함께 로보택시 시장이 급격히 확대될 가능성을 시사합니다. 다만, 실제 성장 속도는 기술 개발, 규제 환경, 소비자 수용도 등 다양한 요인에 의해 영향을 받을 수 있습니다.

 

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자율주행 택시(로보택시)에 탑재되는 메모리 용량은 차량의 설계, 자율주행 시스템의 복잡성, 그리고 제조사의 기술적 선택에 따라 달라집니다. 일반적으로, 로보택시는 대량의 데이터를 실시간으로 처리하고 저장해야 하므로, 고성능 메모리가 필수적입니다.

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DRAM(휘발성 메모리): 실시간 데이터 처리를 위해 로보택시에는 16GB에서 64GB 이상의 DRAM이 탑재될 수 있습니다. 이는 차량의 센서 수와 자율주행 알고리즘의 복잡성에 따라 결정됩니다.

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NAND 플래시(비휘발성 메모리): 주행 데이터, 지도 정보, 소프트웨어 업데이트 등을 저장하기 위해 256GB에서 1TB 이상의 NAND 플래시 스토리지가 사용될 수 있습니다. 일부 고급 시스템에서는 더 큰 용량의 스토리지를 채택하기도 합니다.

 

자율주행차의 보급은 향후 몇 년간 급격한 성장이 예상됩니다. Statista에 따르면, 전 세계 자율주행차 시장 규모는 2022년 180억 달러에서 2025년에는 260억 달러로 성장할 것으로 전망됩니다. 또한, 프레지던스리서치의 보고서에 따르면, 2022년 전 세계 자율주행 자동차 시장 규모는 1,217억 8,000만 달러로 추산되며, 2032년에는 약 2조 3,539억 3,000만 달러에 이를 것으로 예상됩니다. 

 

이러한 시장 성장에 따라 자율주행차의 대수도 증가할 것으로 예상됩니다. Statista의 데이터에 따르면, 2023년부터 2032년까지 자율주행 자동차의 연간 판매 대수는 연평균 35%의 성장률을 보일 것으로 전망됩니다. 그러나 정확한 연도별 차량 대수에 대한 구체적인 데이터는 현재 제한적입니다. 이는 자율주행 기술의 발전 속도, 각국의 규제 및 인프라 구축 상황, 소비자 수용도 등 다양한 요인에 의해 영향을 받기 때문입니다

 

또한, 일본의 경우 2025년까지 40여 개 지역에서 레벨 4 수준의 무인 이동서비스(셔틀·택시)를 시범 운행하고 본격 상용화에 나설 계획입니다. 이러한 계획은 자율주행차의 보급 확대에 기여할 것으로 예상됩니다.​

 

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1페타바이트(PB)=백만 기가바이트

1엑사바이트(EB)=10억 기가바이트

 1. 자율주행차 확산 → 메모리 반도체 수요 급증

📦 데이터 요약 복습

항목 수치 (10,000대 차량 기준)

차량 내 DRAM	~1PB (총합)
차량 내 Flash 저장소	~10PB (총합)
데이터센터 AI 학습용 RAM	10-20PB (DRAM/HBM 포함)
데이터 저장소	~18EB/년 (Flash or HDD + SSD 병행)

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🔍 2. 투자 포인트 요약

메모리 종류 수요 이유 관련 기업

HBM (High Bandwidth Memory)	AI 칩 연산 가속 (GPU, NPU, DPU에 장착)	삼성전자, SK하이닉스 , 마이크론
DRAM (고용량, 저지연)	차량 내 실시간 처리 + AI 훈련 서버용	SK하이닉스, 삼성전자, 마이크론
NAND Flash / SSD	자율주행차의 운행 기록, HD맵 저장, OTA 처리 등	삼성전자, SK하이닉스, 마이크론, 키옥시아, 웨스턴디지털

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🏭 3. 기업별 분석

📌 [삼성전자] – HBM, SSD, 차량용 메모리 모두 보유

부문 분석

HBM3 생산	NVIDIA H100 등과 연동, AI 데이터센터 핵심 공급처
HBM3E 양산	2024년부터 시작, 업계 최선단 기술
차량용 DRAM/SSD	테슬라·현대차 등 납품, AEC-Q100 인증 제품 확보
AI 서버 SSD	고속 PCIe 5.0 SSD 납품 확대 (데이터센터용)

 

투자 관점:

AI + 자동차 양쪽에서 HBM 수요 증가의 수혜.
향후 3~5년간 AI·자율주행 연계 수요 지속 증가 가능성.

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📌 [SK하이닉스] – HBM 최강자 + DRAM 집중 기업

부문 분석

HBM3 시장점유율 1위 (~50%)	NVIDIA·AMD 등 고객 확보
HBM3E 개발	2024 상반기 샘플, 하반기 본격 양산
차량용 DRAM	LPDDR5, LPDDR5X 기반 자동차 칩 공급
AI 서버 DRAM	고용량 DDR5·RDIMM 판매 증가 중

 

투자 관점:
AI GPU 및 DPU에 필수인 HBM의 절대 강자.
자율주행차 확산 시 차량용 DRAM 수요도 자연 증가.

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📌 [Micron (마이크론)] – NAND + HBM 후발주자

부문 분석

HBM3E 양산 선언 (2024)	구글 TPU 고객 확보, 삼성·SK 추격
차량용 NAND/SSD 강세	Tesla, GM 등에 NAND 기반 eMMC, UFS 공급
AI용 DDR5 + NAND	북미 데이터센터 고객 다수 확보

 

투자 관점:
HBM에서는 후발주자지만 클라우드·차량용 NAND 부문에서 강한 입지.
자율주행 저장 수요 확대에 직접적 수혜.

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🔮 4. 미래 수요 전망

🚗 자율주행차 1억 대 보급 가정 시 (2030년경)

 

항목 필요 메모리 총량 (보수적 추정)

차량 내 DRAM	>10EB (엑사바이트)
차량 내 NAND	>100EB
데이터센터 HBM/DRAM	>50EB~100EB+ (AI 학습 포함)

이 수치는 지금의 메모리 업계 연간 생산량보다 훨씬 큰 수준이며,
AI+자율주행+클라우드의 트리플 콜라보로 메모리 수요 폭증을 의미합니다.

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📌 결론 요약

포인트 내용

🚀 HBM	자율주행 데이터 학습 가속기 핵심, AI+오토모티브 동시 수요 급증
🧠 DRAM	차량 + 서버 양쪽 수요 견조, DDR5 고성능 제품 중심
💾 NAND	차량용 운행기록 + HD맵 저장용 수요 증가, SSD/Flash 기반 솔루션 확대
💰 투자 전략	삼성전자, SK하이닉스, 마이크론은 모두 수혜. 특히 HBM 선점 기업에 주목

 

 

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즉, 자율주행차 1대가 얼마나 많은 메모리(RAM/저장공간)를 필요로 하고,
그 차량들이 대규모로 운행될 때, 이를 처리하기 위한 데이터센터에는 얼마만한 메모리가 필요한가?

아래에 차량 내 메모리와 데이터센터 인프라 규모를 계산 가능한 수준으로 정리해 봅니다.

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🚗 1. 자율주행차 1대 기준 – 차량 내 메모리 사용량

✅ 기본 구성 메모리

구성 요소 용도 용량 (대략)

DRAM (메인 메모리)	센서 실시간 처리, AI 추론	32GB ~ 128GB
Flash (NAND 저장장치)	HD맵, 운행로그, OS 등	512GB ~ 2TB
VRAM / HBM (AI 전용)	딥러닝 모델 추론용	8GB ~ 40GB 이상 (H100급 GPU는 HBM3 80~160GB)
SRAM (내부 캐시)	칩 내부 고속 메모리	수 MB 단위

🔍 요약: 자율주행차 1대당 필요한 총 메모리/스토리지

• RAM (DRAM + HBM): 64~160GB
• Flash 저장소: 1~2TB

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📊 2. 자율주행차가 생성하는 데이터량

✅ 차량 1대당 일일 데이터 생성량

항목 데이터량 (대략)

센서 원시 데이터 (카메라+라이다 등)	1~5TB/일 (운전 시간 8시간 가정 시)
처리 후 로그 (AI 추론 결과 등)	1~10GB/일
OTA 업데이트, 지도 수신	수백 MB ~ 수 GB

👉 요약: 차량 1대당 1일 1~5TB 생성, 클라우드 업로드는 수 GB 정도

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🏢 3. 데이터센터 측 – AI 학습 및 저장을 위한 메모리 수요

예시: 10,000대의 자율주행차가 1일 운행할 경우

🚚 저장 스토리지 수요 (Flash 기반)

• 데이터 생성량: 1대당 5TB/일 × 10,000대 = 50PB/일
• 단순 저장만 해도, 1년이면 18,000PB = 18EB (엑사바이트)

🧠 메모리 / 연산 자원 (RAM + HBM 등)

AI 학습을 위한 인프라는 다음과 같은 자원이 필요합니다.

항목 수요 (대략)

GPU 서버 (예: DGX H100)	1개당 HBM 640GB 기준 → 10,000 GPU × 640GB = 6.4PB 메모리
CPU 서버 DRAM	AI 파이프라인 관리용 RAM 수 PB 추가
클러스터 DRAM 총합	10~20PB급 RAM 메모리 필요

참고: Tesla Dojo, Meta, Microsoft 등은 AI용 데이터센터에 수십~수백 PB RAM/HBM 스토리지 운영 중입니다.

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📌 최종 정리

항목 수치 요약

🚗 차량 1대 내 메모리	DRAM 64~128GB, Flash 1~2TB, HBM (AI 칩) 20~80GB
📦 차량 1대당 생성 데이터	1~5TB/일 (센서 기준), 1~10GB/일 (클라우드 업로드용)
🧠 데이터센터 측 RAM 수요	10,000대 기준 10~20PB 이상의 RAM (DRAM + HBM)
🗃️ 데이터센터 저장소 수요	50PB/일, 연간 18EB 이상 저장공간 필요

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🚨 결론

• 자율주행차는 초고속 메모리와 저장소를 차량 내에 탑재해야 하며,
• 수천~수만 대가 상시 운행될 경우, 이를 학습하고 분석하기 위해
  데이터센터는 수십 페타바이트의 메모리, 수십 엑사바이트의 저장소를 갖춰야 합니다.

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2025.03.30

뛰다가 멈추는 모습 '소름' "현대차 투자, 신의 한수" / SBS / 모아보는 뉴스

 

 

 

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2025.03

 

테슬라 캘리포니아 로보택시, 드디어 시작이다! 중국 주간 판매량 올해 최고치!