리비안 R2 첫 출고, Siri 15년의 귀환, 그리고 반도체 냉전

왜 330마일이냐: Scaringe에 따르면 "330은 목표가 아니라 결과물"임. 설계 목표는 모든 구성에서 300마일 이상이었고, 오프로드 타이어 장착 시 307마일, 기본 RWD 구성은 345마일이 나왔다. AWD 론칭 에디션이 330마일.

R1 동시 3차종 론칭의 교훈: R1T(픽업), R1S(SUV), 아마존 상업용 밴을 3개월 내에 동시 론칭했다. Scaringe가 직접 "내가 다시 회사를 만든다면 절대 바꿀 단 하나"로 꼽은 것이 바로 이 결정. R2에서는 론칭 에디션 색상도 좁혔고, 전체 빌드 조합을 200개 이하로 제한했다.

소프트웨어 아키텍처 차별점: 기존 레거시 완성차는 ECU(전자제어장치)가 100~150개로 분산돼 있고, 각각 별도 팀의 코드로 운영됨. 펌웨어 하나 바꾸려면 10~15개 회사를 조율해야 한다. Rivian은 이를 소수의 '존 컨트롤러'로 통합하고 단일 OS로 운영해 OTA 업데이트가 자유롭다. 이 기술을 Volkswagen 그룹에 $5.8B 규모로 라이선싱.

인포테인먼트 컴퓨트: R2는 북미 출시 차량 중 최고 수준의 AI 인포테인먼트 컴퓨트 파워를 탑재(200 TOPS 플랫폼). R1은 복잡한 추론을 클라우드로 올려야 했지만 R2는 더 큰 모델을 온디바이스로 구동 가능해 레이턴시가 크게 줄어든다.

"세 대를 동시에 런칭하지 마라. 그게 내가 다시 한다면 바꿀 단 하나의 것이다."

기술 전환의 의미: 과거 방식은 카메라·레이더·라이다로 세계를 인식한 뒤 인간이 코딩한 주행 규칙을 플래너에서 실행하는 구조. 2022~2023년을 기점으로 수십억 파라미터 파운데이션 모델이 이를 대체했고, 실제 주행 데이터 수백만 마일로 학습하며 스스로 개선된다.

소비자 수요 변화: 미드웨스트 자동차 딜러 오너(5~10개 매장 운영)는 "바이어들이 자율주행을 아직 최우선 요건으로 꼽지 않는다"고 했는데, Scaringe는 이를 인정하면서도 "Tesla FSD를 한번 경험한 사람은 그게 없는 차를 다시 사기 어렵다"고 반박함. 변곡점은 레벨3—즉 도로를 아예 안 봐도 되는 순간에 온다.

"기술 진보를 예측할 때 과거 진보율을 외삽하는 것은 보통 맞지만, 반도체 발명이나 트랜스포머 기반 AI처럼 큰 변곡점 앞에선 완전히 틀린다. 자율주행은 지금 그 변곡점을 지나고 있다."

역사적 북엔드: 2011년 10월 4일 Cook의 첫 WWDC에서 Siri 발표, 다음 날 Steve Jobs 사망. 2026년 마지막 WWDC도 Siri AI로 마무리. Cook 재임 기간 전체가 사실상 AI 겨울과 정확히 겹친다. "LLM 산업은 12년 만에 기술을 만들었고, Apple은 3년 늦었다. AI 시간 기준으로는 영원 같지만, 전체 15년 프로젝트의 10%에 불과하다"는 게 호스트의 시각.

공간 리프레이밍(Spatial Reframing): 이미 찍은 사진의 앵글을 AI로 재구성하는 기능. "슬롭"이 아니라 카메라 롤에 자연스럽게 통합된 Apple DNA 스타일의 구현이라는 평가. 반면 "찍히지 않은 사진을 만드는 것"이라는 반발도 존재. Meta AI 카메라 대비 배경 지우기(cleanup) 기능은 iOS 26까지 열세였지만 iOS 27에서 크게 개선됐다고.

Siri 모델 피커: Mark Gurman은 iOS 27에서 Siri가 써드파티 AI 앱(Gemini, Claude, ChatGPT)과 통합된다고 3개월 전 보도. John Gruber는 어제 키노트에서 완전히 발표되지 않았다며 의문 제기. Gurman은 Siri 앱 내 모델 피커 스크린샷으로 반박. 핵심 요구는 "Siri 버튼을 원하는 AI 모델로 완전히 리매핑"하는 것인데, 아직 완전히 구현됐는지 불명확.

환경 브랜딩 리스크: Apple은 데이터센터 재생에너지를 강조해왔는데, AFM3 Cloud Pro가 Google Cloud NVIDIA GPU(Colossus 기반 가능성)로 확장되면서 재생에너지 클레임에 긴장 발생. Apple은 "우리 데이터센터"라고만 해왔기에 직접 모순은 아니지만, 장기 과제로 남음.

"2024년에 Siri한테 LLM이 뭐냐고 물었더니 'Law Masters의 약자로 법학 고급 학위'라고 답했다."

초기 반응: Dan Shipper 등 얼리액세스 사용자들이 X에서 라이브 피드백 중. 주말 내내 9시간 연속 구동해도 컨텍스트를 잃지 않는다는 보고가 눈에 띔. 벤치마크에서 경쟁 모델을 압도한다는 평가. The Information은 Fable을 Mythos의 "거세된 버전"으로 묘사했지만, 더 안전하고 특정 용도엔 더 신뢰할 수 있는 구성이라는 반박도 있음.

추론 스케일링 함의: Nome Brown의 분석 인용—"다음 모델 트레이닝이 완료되기 전에 현재 모델이 작업을 끝내지 못할 수 있다"는 개념이 현실화되고 있음. 컴퓨트 투자 대비 선형이 아닌 누적적 성능 향상이 지속된다는 의미.

왜 중국은 AGI를 안 믿나: Miller가 제시한 가설 세 가지. ①미국은 서비스 경제 중심이라 AI 효과가 먼저 나타나고 중국은 제조업 중심이라 효과가 느림. ②클라우드 컴퓨팅 보급률이 낮고(GDP 대비 중국 클라우드 시장은 극히 작음) 대기업이 보수적. ③중국 정부 내에 벤처캐피털리스트와 테크 창업자가 없어서 "아직 메모를 못 받았을" 가능성.

Deepseek 창업자 리스크: Liang Wenfeng(Deepseek 창업자)은 Highflyer 헤지펀드로 자금을 대고 지분 ~80%를 보유한 것으로 추정. 중국 AI 스타트업 중 가장 높은 창업자 지배력. Manus 사건처럼 AI 창업자 여권 몰수 등이 이어진다면 생태계에 치명적 신호.

H200 금수에도 중국이 안 사는 이유: Trump 행정부가 반년 전부터 H200 판매를 허용했는데도 중국 기업들이 공식적으로 구매하지 않고 있음. Miller는 "중국 정부가 Huawei 칩 구매를 강요하고, 외국 칩 백도어를 우려하기 때문"으로 해석. 홍콩·말레이시아 등 역외 컴퓨트 접근도 있지만 규모 제한.

TSMC의 딜레마: AI 수요는 분명 강하지만 GDP 대비 반도체 지출이 2배가 됐고 3배가 될지 모른다. 공장 짓는 건 TSMC가 직접 capex를 부담해야 하고, 사이클 패턴을 봐온 경영진은 신중할 수밖에 없다. 과거엔 Apple이 가장 중요한 고객이었는데 이제 Nvidia·AI가 핵심 성장 드라이버로 역전됐다.

Intel의 귀환: Miller는 "훨씬 강해진 것은 맞지만 아직 실제 볼륨이 없다"고 평가. 고객 트랙션 발표는 있었지만 실제 대규모 주문이 핵심. Samsung Texas 공장도 가동 중이고 Tesla가 고객 중 하나로 알려짐. 전반적으로 "2년 전보다 선단 공정 제조 낙관론이 훨씬 높아졌다".

Terrafab (Elon Musk): Miller의 bullish 포인트는 "Elon에겐 절대 베팅하지 말라"는 원칙. Bearish는 반도체 파운드리가 진입하기 극히 어려운 사업이라는 것. IP 파트너십과 제조 파트너십을 구성 중이고, 결국 Intel이 실제 운영할 수 있다는 시각도 있음. 어디까지가 Elon이고 어디까지가 Intel인지가 관건.

일본의 숨은 역할: Miller는 일본이 최근 들어 반도체 소재·부품에서 핵심 역할을 하는 기업들이 발굴되고 있다고 언급. 대표 사례로 "한 일본 화장실 제조사가 반도체 장비에 사용되는 고급 세라믹 기술을 보유"하고 있는 것을 꼽음. 공급망이 생각보다 더 깊은 곳에 숨어 있다는 상징적 사례.

"TSMC 기준으로만 초크포인트가 있는 게 아니다. 첨단 패키징 소재, 핵심 화학물질 레이어로 내려갈수록 다시 단일 공급자 의존이 나타난다. 철도나 전력망에선 이런 중첩 구조가 없었다."