테슬라 사이버캡, '효율 낮은' 에어컨 설계한 이유는 '로보택시' 목적 때문

자율주행 로보택시 시대가 다가오면서 자동차 설계의 근본적인 패러다임이 바뀌고 있다. 테슬라가 선보인 로보택시 '사이버캡'의 공조 시스템(HVAC) 설계는 기존 자동차 산업의 상식을 깨는 파격적인 방식을 채택했다. 냉방 초기 성능은 다소 떨어질 수 있지만, 생산 효율과 유지보수 측면에서는 압도적인 이점을 갖춘 설계다.

"운전사 없는 로보택시, 과설계 필요 없다"… 사이버캡의 파격적 공조 설계

언더스탠딩 : 세상의 모든 지식이 전한 맹성준 작가의 설명에 따르면, 테슬라 사이버캡은 기존 자동차와 완전히 다른 공조 시스템을 갖췄다. 핵심은 '간접식(Indirect) HVAC 시스템'이다. 기존 자동차는 냉매가 직접 실내로 들어와 열을 흡수하는 직접식 구조를 사용한다. 냉매 배관이 차 앞부분의 응축기(Condenser)부터 실내의 증발기(Evaporator)까지 길게 연결되어야 하므로 조립이 까다롭고 자동화가 어렵다는 단점이 있다. 특히 냉매 라인이 길면 냉매 충전량도 늘어나고, 환경 규제가 강화되는 상황에서 온실가스 배출 측면에서도 불리할 수 있다.

반면 사이버캡에 적용된 간접식 방식은 냉매 배관을 획기적으로 줄였다. 응축기, 증발기, 컴프레서를 하나의 패키지로 통합해 냉매 라인을 매우 짧게 만들었다. 이는 생산 라인의 자동화율을 극단적으로 높일 수 있는 핵심 요소다. 테슬라가 사이버캡을 2~3초마다 한 대씩 찍어내는 수준의 극단적 자동화 공정을 구현할 수 있었던 배경에는 이러한 부품의 모듈화가 자리 잡고 있다. 기존 직접식 방식은 냉매 라인이 길어 사람이 직접 손을 넣어 조립해야 하는 경우가 많아 자동화의 큰 걸림돌이었기 때문이다.

물론 성능상의 트레이드오프(Trade-off)는 존재한다. 간접식은 냉매의 열을 물로 전달한 뒤 그 물을 다시 이용해 실내를 냉각하는 과정을 거치기 때문에, 에어컨을 켰을 때 즉각적으로 찬 바람이 나오는 '피크 퍼포먼스(Peak Performance)'가 기존 방식보다 떨어진다. 하지만 맹 작가는 이것이 로보택시이기에 가능한 선택이라고 분석했다. 사람이 직접 운전하는 차량(Human-driven vehicle)은 뜨거운 여름날 시동을 걸자마자 1분 안에 원하는 온도로 도달하기를 원하며, 이를 위해 엄청난 엔지니어링 리소스를 투입해 '과설계(Over-engineering)'를 하는 경향이 있다. 하지만 끊임없이 운행되며 세워둘 일이 거의 없는 로보택시는 특정 순간의 강력한 냉방 성능보다는 지속적인 운행 효율과 생산 최적화가 더 중요하기 때문이다.

결국 로보택시로 전환된다는 것은 차량의 요구 조건(Requirement) 자체가 완전히 바뀜을 의미한다. 사람이 타는 차는 가속 성능, 최고 속도, 승차감 등 모든 스펙이 중요하지만, 로봇이 운전하는 차는 승차감이나 최고 속도에 대한 과도한 집착을 버리고 목적에 맞게 정교하게 설계될 수 있다. 맹 작가는 사이버캡의 공조 설계가 이러한 '로봇 드리븐(Robot-driven)' 시대의 변화를 보여주는 대표적인 사례라고 설명했다.

수직계열화의 정점, 자동차를 넘어 AI 인프라로 확장하는 테슬라

이러한 설계의 차이는 테슬라 특유의 '수직계열화(Vertical Integration)' 전략에서 비롯된다. 대부분의 완성차 업체는 공조 시스템을 외부 전문 업체로부터 구매해 조립하는 방식을 취한다. 현대자동차의 경우에도 공조를 담당하는 자회사가 있거나 외부 업체로부터 시스템을 사오는 구조다. 하지만 테슬라는 부품과 시스템을 직접 설계하고 통합하는 구조를 지향한다. 맹 작가는 테슬라가 단순한 자동차 제조사를 넘어 AI 기업으로 진화하고 있는 핵심 동력을 이 수직계열화에서 찾았다.

테슬라의 수직계열화는 이제 자동차 부품을 넘어 리튬 정제, 반도체 생산, AI 인프라 구축으로까지 확장되고 있다. 일론 머스크가 추진하는 '테라팹(Terafab)'이 대표적인 사례다. 테슬라는 연산 칩 설계부터 메모리, 웨이퍼, 패키징 시설을 한 건물 안에 구축하려는 거대한 계획을 세우고 있다. 맹 작가는 최근 일론 머스크가 인터뷰에서 "인텔, TSMC, 삼성 등 여러 곳을 다녀봤지만, 테슬라 공장에는 우리가 직접 만든 공정 기계와 장비가 수두룩하다"고 언급한 점을 들어, 테슬라가 반도체 제조 공정 장비까지 직접 제작하려는 강력한 의지를 보이고 있다고 설명했다.

결국 테슬라의 목표는 AI를 구동하기 위한 하드웨어와 소프트웨어 전체를 하나의 유기적인 생태계로 묶는 것이다. 이는 각 분야의 특화된 전문가들이 만든 최고의 제품을 모으는 기존의 '수평적 통합(Horizontal Integration)' 방식과는 완전히 궤를 달리한다. 맹 작가는 현재의 전기차와 미래 모빌리티 시장이 아직 성숙하지 않은 단계이기 때문에, 테슬라처럼 모든 것을 직접 통제하며 속도를 조절하는 수직계열화 방식이 변화의 속도를 맞추는 데 더 유리할 수 있다고 분석했다.

AI 시대의 경쟁력, "경험과 판단력을 갖춘 4050이 더 유리할 수도"

기술의 변화는 개인의 업무 방식에도 영향을 미치고 있다. 맹 작가는 AI의 발전이 기업뿐 아니라 개인의 역량에도 '수직계열화'를 불러올 것이라고 전망했다. AI를 활용하면 엔지니어가 자신의 전문 영역을 넘어 소프트웨어 개발이나 설계 등 인접 분야의 업무까지 직접 수행할 수 있는 시대가 오기 때문이다. 즉, 개인 차원에서도 업무의 경계가 허물어지는 수직계열화 현상이 나타나고 있다는 것이다.

특히 그는 AI 시대에 40~50대 세대가 가질 수 있는 잠재력에 주목했다. 풍부한 업무 경험과 판단력을 갖춘 숙련된 세대가 AI라는 강력한 도구를 적극적으로 활용한다면, 오히려 젊은 세대보다 더 압도적인 생산성 향상을 경험할 수 있다는 견해를 제시했다. 기술 자체보다 기술을 어디에, 어떻게 적용할지를 결정하는 '판단력'이 핵심 경쟁력이 되기 때문이다.

맹 작가는 변화의 흐름 속에서 당장의 정답을 찾는 것보다 시대의 변화와 기회를 읽는 능력이 중요하다고 강조했다. 그는 끊임없는 배움과 새로운 사람들과의 교류를 통해 지식과 경험의 지평을 넓히는 자세가 AI 시대를 살아가는 가장 중요한 생존 전략이라고 덧붙였다.

출처: 언더스탠딩 : 세상의 모든 지식 유튜브 「[전직 테슬라 엔지니어 2부] 사이버캡에 효율 낮은 에어컨 넣은 이유 (전 테슬라 엔지니어 맹성준 작가)」