요즘 완성차 업계의 공통된 움직임은 “차를 조작하는 UI”에서 “차와 대화하는 OS”로 방향성이 수립되고 있습니다.
CES 2026에서 BMW는 Alexa+ 기반 LLM을 BMW Intelligent Personal Assistant에 통합해, “미리 정해둔 음성 명령” 없이도 자연 대화가 가능하다고 밝히며 2026년 하반기 독일·미국부터 적용 계획을 공개했습니다.
GM은 2026년부터 Google Gemini 기반 대화형 AI를 차량에 적용하고, 장기적으로는 차량 맞춤형 자체 AI도 준비한다고 발표했습니다.
폭스바겐은 IDA 음성 비서에 ChatGPT를 통합(Cerence Chat Pro 기반)해 “운전 중 질문-추가질문” 같은 왕복 대화를 지원하고, 일부 시장에서는 유료 구독(Plus Speech with AI) 형태로 제공한다고 안내했습니다.
기아는 생성형 AI 기반 음성 인식 시스템 Kia AI Assistant를 유럽에 OTA로 확대하며 “자연스러운 대화 + 지속 업데이트”를 전면에 내세웠습니다.
스텔란티스는 Mistral AI와의 협업을 확장하며 고객 경험·서비스 영역에서 AI 도입을 가속화하고 있습니다.
이러한 주요 글로벌 완성차들이 대화형 AI에 집중하고 있는 현재와 미래에 대해서 자세히 살펴보도록 하겠습니다.
1. 2026년 완성차의 핵심 방향: “대화형 AI는 기능이 아니라 기본 인터페이스다”
글로벌 완성차가 원하는 건 단순히 “차 안에 챗봇 하나 더 얹기”가 아닙니다.
차량이 점점 복잡해지는 만큼, 사용자가 기능을 ‘찾아’ 쓰는 게 아니라 ‘말로’ 쓰게 만드는 것입니다.
- BMW: “사전 정의된 명령 없이” 자유로운 표현으로 요청하고, 여러 질문을 이어가며, 후속 질문까지 가능한 자연 대화를 강조합니다.
- GM: “동승자에게 말하듯” 대화하는 경험을 만들고 이후에는 “차량 맞춤형” AI로 진화시키겠다고 말합니다.
- 기아: 자연스러운 대화/명령을 통한 경험 전환 + OTA로 기능을 계속 키우는 방향을 제시합니다.
- 폭스바겐: ChatGPT를 대시보드에 통합해 운전 중에도 “대화형 정보 탐색/설명”을 음성으로 풀어내고, 일부 채널 서비스와의 협업 서비스는 유료 구독으로 내놓겠다고 밝혔습니다.
즉, 2026년의 싸움은 “누가 더 좋은 내비를 넣느냐”보다 누가 더 ‘말로 차량을 쓰게’ 만드느냐로 이동 중입니다.
2. 글로벌 완성차가 대화형 AI를 넣는 이유 5가지
이유 1) SDV(Software-Defined Vehicle)에서 ‘대화’는 가장 확장성 큰 입력 방식
차가 OTA로 계속 업데이트 되면 기능도 계속 늘어납니다.
문제는 기능이 늘수록 UI가 복잡해지고, 운전 중 탐색 비용이 폭증 한다는 점입니다.
- 기아는 OTA로 AI Assistant 기능을 개선 및 확장한다고 밝혔습니다.
- 폭스바겐은 ChatGPT 통합을 “운전 중 읽어주기/대화형 정보 접근” 으로 설명합니다.
- ‘말로 찾는 UI’ 가 SDV에서 가장 자연스럽습니다.
이유 2) 차량 기능이 너무 복잡해져 “매뉴얼을 대화로 바꾸는” 니즈가 생김
BMW가 예로 드는 사용 방식은 결국 “차가 차량 전문가처럼 설명하고 실행”하는 구조에 가깝습니다.
이 방향이 커지면, 자동차 UX의 중심은 “버튼/메뉴”가 아니라 “설명+실행을 동시에 하는 대화” 가 됩니다.
이유 3) ‘플랫폼 주도권’(데이터·상호작용·구독)을 되찾기 위한 전략
GM은 2026년부터의 대화형 AI(구글 Gemini)와 함께 “향후 자체 AI”까지 예고합니다.
폭스바겐은 ChatGPT 음성 기능을 일부 시장에서 구독형으로 제공합니다.
결국 대화형 AI는 차량 내 디지털 수익(구독/서비스)과 직결 됩니다.
이유 4) “스크린을 덜 보게 만드는” UX 접근을 위한 명분 확보
운전 중 화면 의존을 줄이는 건 안전과 직결됩니다. 하지만 현실적으로 음성도 완벽한 해답은 아닙니다.
실제로 글로벌자동차 내부 연구소의 연구 결과에 따르면 차량 내 AI 음성 사용이 인지 부하를 유발할 수 있다는 점 을 함께 짚습니다.
그래서 완성차는 음성 인터페이스를 키우되, 짧은 응답·명확한 확인·운전 상황 인지 같은 안전 설계까지 같이 묶으려 합니다.
이유 5) “차 안의 시간”이 가장 큰 반응형 오디오 시장이기 때문
스마트폰 이후의 컴퓨팅이 스크린 중심에서 ‘듣고-말하는’ 경험 으로 이동한다는 해석은 자동차에게 특히 중요합니다.
차는 이미 마이크/스피커가 기본 탑재된 환경이고, 운전 중 손/시선 제약이 있으니 “음성 기본값” 이 되기 쉽습니다.
3. 2026년 글로벌 완성차의 전략 3가지: “LLM을 넣는 방식”이 갈린다
전략 A) 빅테크 음성 플랫폼을 ‘차 안으로’ 들여온다
- BMW × Amazon Alexa+: BMW IPA를 Alexa+로 확장(LLM 기반), 2026년 하반기 적용.
- GM × Google Gemini: 2026년부터 Gemini 기반 대화형 AI.
장점: 생태계(계정/서비스)와 최신 모델을 빠르게 사용
리스크: 차량 브랜드 경험이 빅테크 UX로 평준화될 가능성, 종속성
전략 B) 자동차 특화 미들웨어로 “LLM을 안전하게 자동차에 접합”
폭스바겐의 케이스가 대표적입니다.
- 폭스바겐은 대시보드에 ChatGPT를 통합하되, “자동차 등급” 통합 파트너로 Cerence Chat Pro를 언급하면서 로컬 임베디드 기능과 클라우드 기반 생성형 AI를 결합하는 하이브리드 접근 을 강조합니다.
핵심:
“LLM이 답변은 하되, 차량 제어는 통제된 방식으로 연결” 하는 연결성이 필요합니다.
전략 C) OEM 자체 플랫폼 위에 파트너 LLM을 얹고, 점진적으로 내재화
GM이 “장기적으로 자체 AI”를 예고한 것이 대표적입니다.
스텔란티스도 Mistral AI와의 협업을 확장하며 기업 전반 및 고객 접점에 AI 적용을 넓히고 있습니다.
의도:
단기엔 파트너로 속도를 내고, 장기엔 차량/고객 데이터에 최적화된 ‘자기만의 에이전트’를 만들겠다는 방향입니다.
4. 과거 차량용 AI 에이전트의 한계: “대화가 아니라 음성 리모컨이었다”
차량용 음성 비서가 수년간 있었는데도, 사용자가 체감하는 만족은 낮았습니다.
실제로 글로벌 자동차 업계에서는 “차량 내 AI 어시스턴트들이 형편없다”는 문제의식을 전면에 둡니다.
여기에는 구조적 이유가 있습니다.
한계 1) ‘의도’ 기반 명령어 게임
사용자는 자연스럽게 말하는데, 시스템은 정해진 문장만 이해하는 경우가 많았습니다.
BMW가 이번에 “의도가 더 이상 필요 없다”고 강조한 배경 자체가 이 한계를 반증합니다.
한계 2) 느린 응답 = 대화 리듬 붕괴
음성 UX에서 사용자는 품질보다 지연을 먼저 느낍니다.
“한 템포 늦으면 기계”가 되는 영역이라, 대화형 AI가 되려면 저지연 레이턴시가 필수입니다.
한계 3) 차량 도메인 지식/상태와 분리된 ‘잡담 엔진’
LLM을 붙여도, 차량 제어·차량 상태·매뉴얼 지식과 연결되지 않으면 “그럴듯한 대답”만 하다 끝납니다.
그래서 OEM들은 “설명 + 실행”으로 이어지는 구조를 강하게 원합니다
한계 4) 안전/인지부하 문제
대화가 길어질수록 운전 집중을 해칠 수 있고 차량 내 AI가 인지 부하를 만들 수 있다는 점을 지적합니다.
결론적으로 “대화형 AI”는 기술만이 아니라, 대화 길이·확인 방식·운전 상황 대응까지 포함한 설계 문제가 됩니다.
5. 그래서 글로벌 완성차가 차용하려는 “AI 보이스 시스템”은 무엇인가?
정답은 엔드투엔드 보이스 스택입니다.
2026년형 흐름을 한 줄로 요약하면:
STT(차내 소음 대응) + LLM(대화/추론) + Agent(차량 기능 호출) + 초저지연 TTS(대화 리듬 유지)
이 조합이 실제로 구현되려면, OEM들이 공통으로 노리는 기술 방향은 대략 이렇습니다.
- 자연 대화: 별도의 의도 없이도 문장 다양성을 받아들임
- 멀티턴 대화: “추가 질문/맥락 유지” 가 기본
- 차량 실행 연결: 단순 Q&A가 아니라 차량 기능/내비/설정으로 이어짐
- 지속 업데이트: OTA로 기능을 계속 확장
그리고 여기서 많은 팀이 놓치기 쉬운 포인트가 하나 있습니다.
“대화형 AI”의 체감 품질은 최종 출력(= 음성)에서 결정됩니다.
오픈AI는 최근 음성 인터페이스를 ‘기본값’으로 밀어붙이는 이유를 다룬 분석에서도, 결국 승부처가 “대화의 리듬(인터럽트/동시발화/자연스러운 발화)”로 이동한다고 정리 하고 있습니다.
즉, 차량용 대화형 AI는 TTS가 ‘마지막 단계’가 아니라 ‘경험의 본체’ 가 됩니다.
6. 국내 완성차가 마주하는 현실: “한국어에서 음성 UX는 더 까다롭다”
국내 완성차가 글로벌 트렌드를 따라가려면 LLM 선택도 중요하지만, 실제 사용자가 매일 겪는 건 결국 ‘목소리 경험’ 입니다.
- 한국어는 말투/리듬/억양의 어색함이 바로 드러납니다(사용자 이탈이 빠릅니다).
- 차는 “매일, 장시간” 쓰는 공간이라 작은 위화감이 누적됩니다.
- 글로벌 빅테크 플랫폼을 그대로 가져오면 빠르지만, 브랜드 고유 톤을 만들기 어렵고 UX가 평준화될 수 있습니다
- 차량/고객 데이터가 결합될수록 배포 방식(클라우드/온프렘)도 민감해집니다.
이 부분에서 국내 자동차 기업이 선택할 수 있는 실전 전략은 보통 이렇게 정리됩니다.
- LLM/에이전트는 파트너와 협업하더라도
- “브랜드 목소리 + 초저지연 음성 레이어”는 자산화 한다
그리고 이 지점에서 휴멜로 DIVE TTS가 최적의 대안이 될 것이라고 확신하며 이렇게 생각하는 이유를 아래에서 설명 드리겠습니다.
7. 국내 완성차에 휴멜로 DIVE TTS가 적합한 이유
이유 1) “대화 리듬”의 핵심은 초저지연인데, DIVE는 이를 전면에 둔다
DIVE는 30자 기준 0.3초 이하 지연과 “실시간 보이스 생성”을 강조합니다.
대화형 AI에서 지연은 곧 이탈이고, 이 점은 음성 인터페이스 분석에서도 반복됩니다.
→ 차량용 대화에서는 “한 박자 빠른 응답”이 체감 품질을 좌우합니다.
이유 2) 브랜드 보이스를 ‘빠르게’ 만들고, 운영 가능해야 한다
DIVE는 2초 음성 데이터만으로 보이스 클로닝/다국어 보이스 생성을 내세우고, 별도 학습 시간이 필요 없다고 설명합니다.
완성차 관점에서 이게 중요한 이유는 단순히 “유명인 목소리” 때문이 아닙니다.
- 차종/트림/시장별로 톤이 다른 보이스가 필요할 수 있고
- 업데이트/캠페인/기능 추가에 맞춰 스크립트가 계속 바뀌며
- 글로벌 판매를 하면 언어도 늘어납니다
그때 “보이스 제작이 병목”이 되면, 대화형 AI 전체가 느려집니다.
이유 3) ‘감정/운율’은 차량 UX에서 생각보다 중요하다
휴멜로는 DIVE TTS를 “감정까지 담아내는” 기술로 소개하고, 문맥을 이해해 자연스럽게 감정을 입힙니다.
차량 음성은 단순 안내가 아니라, 아래 상황까지 커버해야 합니다.
- 긴급/경고(단호·짧게)
- 주행 보조 설명(차분·확신 있게)
- 매뉴얼/기능 튜토리얼(친절·명료하게)
- 장거리 주행 중 상호작용(피로를 줄이는 리듬)
같은 문장이라도 톤이 다르면 ‘불안’과 ‘신뢰’가 갈립니다.
이유 4) “차량은 엔터프라이즈”라 배포/보안 요구가 현실적으로 존재한다
휴멜로는 엔터프라이즈 관점에서 기업 환경에 따른 다양한 도입 환경을 유연하게 구성해줍니다. 완성차는 단순 앱이 아니라 장기간 운영/품질 관리/장애 대응이 필수이므로, TTS의 서비스 실현력은 단순 “데모가 아닌 운영 가능성”이 중요하게 됩니다.
결론
2026년 글로벌 완성차가 대화형 AI를 도입하는 이유는 “유행”이 아니라,
SDV 시대의 기본 인터페이스를 선점하기 위해서입니다.
하지만 사용자에게 남는 건 모델 이름이 아니라 ‘차가 어떻게 말하는가’ 입니다.
그래서 국내 완성차에게 가장 현실적인 전략은:
- LLM/에이전트는 협업으로 속도를 내고
- 브랜드 보이스(초저지연·자연스러움·한국어 품질)를 자산화하는 것
휴멜로 DIVE TTS는 “2초 보이스 데이터 기반 보이스 클로닝”, “발화 조절/편집”, “실시간 스트리밍 지원”을 전면에 내세우며, 이 흐름에서 요구되는 TTS에 가장 최적화된 한국어 서비스 입니다.