왜 차 러이(Chery)를 AI 회사라고 말할까?

기라이(Chery)는 왜 AI 회사인가? 그것은 AI로 자동차를 만드는 방식 자체를 재설계하고, 이 역량을 재사용 가능한 기반으로 만들었으며, 자동차를 넘어선 새로운 종을 키워냈기 때문이다.

“몇몇 지도자들이 저에게 기윈(奇瑞)의 자동차는 점점 자동차답지 않고, 기윈 역시 점점 자동차 기업답지 않다고 느낀다고 말했습니다. 이것이 제가 듣고 싶은 말입니다——기윈은 바로 ‘자동차 기업의 겉옷을 입은’ 하이테크 혁신 기업입니다.”

10월 20일, 2026 기윈 글로벌 혁신 대회가 안후이 우후(蕪湖)에서 개막했다. 이 말을 한 이는 자동차 업계에서 40여 년을 보낸 기윈자동차 회장 인퉁웨(尹同躍)다. 인생의 대부분을 자동차에 바친 사람이 스스로 ‘자동차 기업’이라는 간판을 내려놓는 것은 겸손이 아니라 판단이다.

그의 근거는 하나의 은유다. 1886년 벤츠가 최초의 자동차를 만들었을 때 시대에 버려진 이들은 평생 마차를 몰던 말을 기르는 사람들이었다. 그들은 아무 잘못을 하지 않았다. 다만 길이 이미 바뀐 것을 보지 못했을 뿐이다. “진정한 위험은 AI가 너무 강하고 빠른 것이 아니라, 우리가 그때의 마부로 남아 있는 것”이라며 인퉁웨는 “미래에 AI가 진정으로 도태시킬 것은 AI를 거부하고 AI를 쓰지 못하는 기업”이라고 말했다.

따라서 기윈의 선택은 매우 직설적이다. 칼날을 안으로 향해, AI를 능동적으로 활용해 스스로에게 유전자 재조합을 시행하고, 먼저 자신을 바꾼 뒤 세상을 바꾼다.

레이펑왕(雷峰網)은 기윈이 AI 기업인지 판단하려면 발표회에서 AI를 몇 번이나 외쳤는지가 아니라 세 가지를 봐야 한다고 본다. AI가 생산 프로세스를 재구성했는지, 재사용 가능한 통합 기반(베이스)으로 축적되었는지, 자동차 밖에서 새로운 종(species)을 만들어냈는지이다.

PART 1

기윈은 30년의 자동차 제조 경험을 AI 기반으로 제련했다

시중의 범용 대형 모델은 백과사전 같아서 무엇이든 이야기할 수 있지만, 공장 작업장에 들어가면 부족해진다. 정밀도가 부족하고, 깊이가 부족하고, 신뢰성이 부족하다. 기윈의 선택은 자체 개발한 버티컬 기반 대형 모델 CheryMind로, 이 모델은 물리 세계를 이해하는 두뇌, 비즈니스와 함께 진화, 전 영역 적용 가능이라는 세 가지 특징을 갖추었다.

이를 뒷받침하는 것은 크롤링한 인터넷 코퍼스가 아니라, 기윈이 30년 가까이 쌓아온 자산이다. 700TB의 기업 지식으로 기술 표준, 공정 규범, 설계 기준, 안전 규범을 커버하고, 200PB의 엔지니어링 데이터로 시뮬레이션 결과부터 시험 데이터, CAD부터 실차까지 전 과정을 아우르며, 천만 건 규모의 연구개발 문서, 2500만 건의 코치급 주행 데이터, 500만 건의 로봇 모션 캡처 데이터를 보유하고 있다.

물리 AI 시대의 진입장벽은 데이터가 얼마나 많은지가 아니라 데이터가 어디서 오는가에 있다. 범용 대형 모델은 인터넷에서 크롤링하지만, CheryMind는 30년의 자동차 제조에서 축적된 기술 표준, 공정 규범, 시뮬레이션과 시험 데이터를 섭취한다. 이는 다른 사람들이 살 수도, 크롤링할 수도 없는 교재다.

레이펑왕이 파악한 바로는, 이것은 이미 가동 중이며 PPT가 아니다. 엔드투엔드 비즈니스 프로세스 1500+를 넘어서 기업 시스템 400+를 연동하고, 직원 일일 사용량 6만+를 기록하며, 비즈니스 시나리오 200+를 커버한다. 기윈자동차 집행부 부총재이자 CTO인 가오신화(高新華)는 현장에서 비교 데이터를 제시했다. 예전에는 엔지니어 한 명이 한 라운드의 시뮬레이션 최적화를 하려면 6라운드를 돌리고 백여 날이 걸렸다. 지금은 CheryMind 기반으로 인당 100개 방안을 반나절 만에 결과를 내며, 효율이 42배 향상되었다.

CheryMind는 두 다리로 걷는다. 기업 측 버티컬 모델은 AI가 자동차 제조를 더 잘 이해하게 한다. CAD 버티컬 모델, 품질 버티컬 모델, 제조 버티컬 모델, 기업 Agent 버티컬 모델이 연구개발—제조—품질—공급—마케팅—운영 전체 체인을 커버한다. 제품 측 버티컬 모델은 자동차가 사람과 물리 세계를 더 잘 이해하게 한다. 지능형 스마트 콕핏, 지능형 주행, 차량 지능, 비행 제어 버티컬 모델, MoAgent, 농기계 OS까지 eVTOL, 로봇, 농기계에 이르기까지 뻗어 나간다.

핵심은 폐루프(closed loop)다. 버티컬 모델이 실제 시나리오에서 형성한 새로운 능력이 지속적으로 베이스 모델로 환류된다. 비즈니스와 제품이라는 두 엔진이 서로를 먹이며, CheryMind는 쓸수록 강해진다. 자기 진화는 AI 기업인지 판단하는 가장 단단한 기준이다——도구는 자기 진화하지 못하고, 베이스만이 그렇다.

CheryMind 외에 기윈은 자체 개발 칩을 발표했으며, 이름은 자미성(紫微星)——북극성, 즉 별들이 둘러싸고 방향을 가리키는 별에서 따왔다. 쯔웨이 칩은 세 가지 시리즈로 각각 한 가지 일을 담당한다.

C 시리즈는 사고를 담당한다. 중앙 컴퓨팅 칩 C100은 차량 전체 NPU 연산력 2400TOPS, 메모리 대역폭 600GB/s를 갖추고, 100B 대형 모델의 엣지 배치를 지원하며, 80ms 만에 인지에서 의사결정까지의 E2E 알고리즘 폐루프를 완주한다——사람이 한 번 눈을 깜빡이는 시간도 되지 않는다. 업계 플래그십 대비 대역폭 2.2배, 연산력 1.2배, 이미지 처리 1.5배다.

S 시리즈는 에너지를 담당한다. 차량용 탄화규소 S1500은 내압 1500V로 업계 최고 수준이며, 출력 전류 1450A, 효율 ≥99.6%, 접합 온도 200℃, 8인치 웨이퍼 양산 원가가 30% 이상 하락했다.

M 시리즈는 제어를 담당한다. 차량용 제어 칩으로, MC200 도메인 컨트롤러, MS100 프리드라이버, MX100 PMIC, MC100 전기구동 순서로 2027년부터 차례로 적용된다.

이 세 가지 일의 이면에는 기윈의 지난 5년간의 대장부가 있다. 연구개발 투자 1100억 위안 초과, 313개의 야오광(瑤光) 실험실, 지능형 주행 보급률 2년간 267% 향상. AI가 다시 쓴 것은 자동차 제조 자체의 비용 곡선이지 마케팅 수사가 아니다.

더 주목할 만한 것은 한 층위의 협업이다. 대형 모델이 칩이 어떤 모습이어야 하는지를 정의하고, 100B 엣지 배치가 2400TOPS 연산력과 600GB/s 대역폭을 역으로 요구한다. 칩은 다시 모델이 어디까지 적용될 수 있는지를 결정한다. 이런 ‘모델—칩’ 협업 정의는 통합업체가 아닌 테크 기업의 특징이다.

인퉁웨의 말 가운데 이 자리에 어울리는 말이 있다. 기윈은 “기술에는 탐욕스럽고, 안전에는 쥐처럼 겁이 많다”. AI는 기술을 대체할 수 있지만, 인성, 책임과 온기를 대체할 수 없다.

PART 2

AWE, 펄컨(獵鷹), 링시(靈犀), Robotaxi와 로봇

이 대회에서 진정으로 발표된 것은 단일 기술이 아니다. 인퉁웨의 요약은 이렇다. 모빌리티, 에너지, 식량, 생활은 네 개의 고립된 방향이 아니라, 모델·칩·데이터·엔지니어링 역량을 공유하면서도 실제 시나리오에서 끊임없이 새로운 수요를 만들어낸다. 구조는 ‘하나의 베이스 × N개의 시나리오’다.

베이스는 가장 어려운 시나리오에 먼저 적용되었다. 지능형 주행의 해외 진출이다. 동남아시아의 이륜차와 자동차가 차선을 공유하고, 어두운 교차로에서 역주행하며, 억지로 끼어드는 상황들…… 중국 시장에서 검증된 솔루션이 해외에서는 성립하지 않을 수 있다.

기윈의 판단은 이렇다. 글로벌 경쟁에서 비교해야 할 것은 연산력, 데이터 또는 라이다 수량이 아니라 모델 베이스다. 통합 베이스가 없다면 새로운 시장에 진입할 때마다, 새 차종을 출시할 때마다 솔루션을 다시 만들어야 한다.

치레리 전차원 세계 엔진(CHERY AWE)은 세 개의 모델로 이 일을 해낸다.

구경(构境) 모델은 “세계를 이해하는 것”을 담당한다: 70만+ 시나리오를 구축했으며, 그중 고위험 30만+, 극한 2만+이고, 다시점 이미지, LiDAR 포인트 클라우드, 씬 구조, 설명 텍스트, 주행 궤적 다섯 종류의 데이터를 잠재 공간에 통합 인코딩하여 롱테일 시나리오 폐쇄루프 시뮬레이션을 지원한다. 관어(观语) 모델은 “의미를 읽는 것”을 담당한다: 멀티모달 추론에 단기 기억과 언어 토폴로지 그래프를 더해, 베테랑 운전자처럼 표지만으로 목적지에 도달하며, 추적 가능한 추론 체인을 출력한다. 행책(行策) 모델은 “행동을 하는 것”을 담당한다: MoT 멀티 전문가 아키텍처로 “수동적으로 위험에 대응”에서 “능동적으로 위험을 예측”으로 전환한다.

팔콘 어시스턴트 주행 시스템은 이 기반을 탑재하고 이미 1년을 달려왔다: 130여 개 국가 및 지역의 법규 인증을 충족하고, C-ICAP 5성+, IVISTA G+ 인증을 획득했으며, 중국 지능주행 대회 6연속 우승을 차지했다.

팔콘 지능주행은 세 가지 버전으로 나뉜다: 팔콘 500은 보급형부터 도심 주행 지원, 유전 동일 지능화; 팔콘 700은 전 시나리오 주차 공간 간 주차, 층 간 발레파킹; 팔콘 900은 고속도로와 도심 L3를 커버하며, 인지·제어·전원 전체 이중화를 갖췄다.

콕핏 측면에서 링시 8D 지능형 감성 콕핏은 AIOS 전역 아키텍처로 섀시, 콕핏, 차체, 지능주행, 파워트레인 다섯 개 도메인을 연결하여, 차량 급 신호 협동 오케스트레이션과 밀리초급 크로스 도메인 응답을 실현한다. 차량 외부에서 보행자 의도를 식별하고, 차량 내부에서 감정과 피로를 감지하여 “사람이 기능을 찾음”에서 “기능이 사람을 찾음”으로 업그레이드한다. 청각, 시각, 후각, 역동감, 촉각, 감정, 건강, 소셜 여덟 개 차원을 통합 오케스트레이션하고, 한마디 Skill로 자유롭게 조합하여 개인별 맞춤을 실현한다. 보야지인(伯牙之音) 33 스피커, 43.7인치 PHUD, S2S 엔드투엔드 음성 같은 세부 요소들 모두 “차가 사람을 더 이해하는” 방향으로 쌓아가고 있다.

업계 최초로 글로벌용으로 태어난 네이티브 전장(前装) Robotaxi로, 다섯 가지 네이티브 — 아키텍처, 전장, 경험, 운영, 글로벌화, 여섯 겹의 안전 — 승객, 행동, 인지, 알고리즘, 실행, 차량대(플릿)를 갖추고, 2030년 10만 대 글로벌 운영을 목표로 한다.

로봇은 차량과 동일한 기원을 공유한다: 30년 축적된 자동차 공급망, 하드웨어 아키텍처, 품질 시스템을 그대로 재사용하고, 여섯 개 분야에 걸쳐 31개의 혁신 응용 실험실을 배치했다. Multi-agent 지능 아키텍처 하에서, CheryMind 기반으로 개발된 MoAgent 2.0은 느린 뇌로 이해와 계획을, 빠른 뇌로 실시간 응답을 담당하며, 엣지-클라우드 협동으로 “실행—피드백—최적화—재실행”의 데이터 폐쇄루프를 형성한다.

제품 매트릭스는 이미 확장되었다: 사족/휠형 로봇견, 스마트 경비, 병원 안내, 모바오 가정 동반, 산업용 및 휴머노이드 로봇; 모지아(MoJia) 로봇은 현재 2,000+ 대가 해외에 수출되어 60여 개국을 커버하고 있다.

그 밖에 에너지 자유와 식량 자유 분야에서, 순룽(迅龍) 초급속 충전은 5분 충전으로 500킬로미터 주행이 가능하고, 전고체 배터리 파일럿 라인은 2027년 상반기에 가동된다; 스마트 농기계는 에너지 소비가 74% 감소했고, 같은 땅의 무(畝)당 생산량이 1,600근에서 2,000근으로 늘었으며, 2035년까지 전 세계 10억 무(畝) 농경지에 서비스를 제공하는 것이 목표다.

이 시나리오들을 한데 모아 보면, 치레리가 AI를 하는 가장 독특한 레버리지가 드러난다: 재사용률이 곧 AI 시대의 매출총이익률이다. 동일한 모델, 칩, 공급망이 자동차, Robotaxi, 로봇, 농기계 사이를 이동하며 한계 비용이 감소한다. 이는 제조업 출신 기업이 AI를 할 때만 가질 수 있는 강점이다.

치레리도 혼자 힘으로 모든 시나리오를 다 소화할 수 없음을 잘 알고 있다. 그는 제품 제조자에서 생태계 조직자로 나아가고 있다: 공급업체, 대학, 창업자에게 기술 플랫폼, 시나리오, 산업화 역량을 개방하고, 중국과학기술대학과 공동으로 2050 미래칼리지를 설립하여 장기적이고 실패를 용인하는 첨단 탐색을 진행한다.

그렇다면 왜 치레리가 AI 기업인가? AI로 자동차를 만드는 방식 자체를 재건하고, 이 역량을 재사용 가능한 기반으로 만들어, 자동차를 넘어선 새로운 종을 키워냈기 때문이다.

인퉁웨(尹同躍)의 말로 표현하면: “기술은 실험실을 벗어나 도로, 가정, 농경지, 에너지 시스템에 들어가 지속적으로 진짜 문제를 해결해야만 진정으로 자유를 창조할 수 있다.”

서른 살이 된 치레리는 더 이상 자동차 기업으로 남고 싶지 않다. 이 말은 구호처럼 들리지만, 한 자동차 기업의 로봇이 진정으로 사회적 고충을 해결하기 시작하고, 그 모델이 자사 칩의 모습을 결정하기 시작할 때, 그것은 더 이상 구호 한마디가 아니다.

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