켄달 CEO는 2026년 5월 인터뷰에서 "우리는 운전을 위한 엔드투엔드 AI 시스템을 구축했다"며 "안전과 인프라, 시뮬레이션에 대한 완전히 다른 접근 방식이 필요하다"고 강조했습니다 .
이는 AI와 수동 규칙을 결합하고 극도로 상세한 지도를 기반으로 한 특정 지리적 영역(geofenced area)에 의존하는 웨이모의 접근법과 대비됩니다. 또한 자체 소비자 차량에 집중하고 수년간 규제 승인 지연을 겪어온 테슬라의 비전 온리 전략과도 차별화됩니다 .
웨이브는 2026년 2월, Eclipse, Balderton Capital, 소프트뱅크 비전 펀드 2가 주도한 12억 달러(약 1조 7,400억 원) 규모의 시리즈D 투자 유치를 마감했으며, 기업 가치는 **86억 달러(약 12조 5,000억 원)**로 평가받았습니다 . 2026년 5월 AMD, Arm, 퀄컴 벤처스가 참여한 6천만 달러(약 870억 원)의 추가 투자, 그리고 우버(Uber)의 단계별 마일스톤에 기반한 3억 달러(약 4,350억 원) 추가 투자를 포함하면 웨이브의 시리즈D 총 조달액은 약 **15억 달러(약 2조 1,700억 원)**에 달하며, 누적 조달액은 **28억 달러(약 4조 원)**로 늘어납니다
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이번 라운드가 더욱 주목받는 이유는 투자에 참여한 전략적 파트너의 폭과 이들이 대부분 동시에 고객이라는 점입니다.
웨이브의 비즈니스 모델은 의도적으로 자산 경량(asset-light) 전략을 채택했습니다. 자체 차량을 보유·운영하는 대신, 자동차 OEM과 모빌리티 사업자에게 AI 드라이버 소프트웨어를 라이선싱하는 방식입니다 . 회사는 스스로를 '소프트웨어 레이어'로 규정하며, 차량·정비·차량 운영은 파트너가 담당합니다
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웨이브 CEO 알렉스 켄달은 2026년 2월 테크크런치(TechCrunch)와의 인터뷰에서 "우리는 기술 측면에서 매우 반대되는(contrarian) 관점을 취했다"며 "자율주행을 위한 엔드투엔드 딥러닝을 최초로 구축했고, 이 접근법을 개척했다. 이제 상업화 단계에 접어들면서 비즈니스 모델 측면에서도 반대되는 접근법을 취하고 있다"고 밝혔습니다 .
이 전략은 협업 계약, 소프트웨어 라이선스, 통합 서비스, 그리고 잠재적인 데이터 수익화를 통해 수익을 창출합니다 . 이는 수천 대의 차량을 소유하고 유지해야 하는 웨이모의 수직 통합 모델보다 자본 효율적이고 확장성이 뛰어난 전략으로 설계되었습니다
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웨이브는 두 가지 방식으로 가치를 포착합니다: 파트너 차량 플랫폼에 소프트웨어를 배포하기 위한 선불 통합 비용(upfront integration fee)과, 지속적인 모델 업데이트 및 무선(OTA) 개선을 위한 정기 구독료(recurring subscription fee)입니다 .
웨이브는 2026년 런던에서 상용 로보택시 시범 운행을 시작하고, 2027년부터 소비자 차량에 감독형 자율주행(supervised autonomy) 소프트웨어를 배포할 계획입니다 . 런던 시범 운행은 웨이브의 AI 드라이버, 우버의 모빌리티 네트워크, 스텔란티스의 차량 플랫폼을 결합합니다
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웨이브의 전략은 'AV 1.0'(HD 지도, 수동 규칙, 지리적 제한 로보택시)에서 'AV 2.0'(지도 없이 일반화되는 엔드투엔드 AI 파운데이션 모델)으로의 업계 전환 속에서 자리 잡고 있습니다 .
웨이모는 여전히 미국 시장에서 완전 무인 상용 서비스를 운영하며 선두를 달리고 있습니다. 테슬라는 비전 온리 풀 셀프 드라이빙(FSD) 접근법을 계속 추진 중이지만, 아직 무인 운행에 대한 규제 승인을 받지 못했습니다. 웨이브는 라이선싱 모델과 하드웨어 중립적 플랫폼을 통해 차량 fleet 구축 및 소유에 필요한 막대한 자본 투자를 피하면서 더 빠르게 확장할 수 있고, 여러 OEM 파트너로부터 데이터를 확보해 AI 선순환(flywheel)을 가속화할 수 있다고 자신합니다 .
웨이브의 주요 투자자 중 하나인 Eclipse Capital은 2026년 4월 블로그를 통해 "1조 7,400억 원의 신규 자금을 바탕으로 웨이브는 지난 18개월간의 놀라운 모멘텀을 기반으로 미국, 독일, 일본, 이스라엘에 사무소를 열고 확장에 나서고 있다"고 전했습니다 .
핵심 불확실성: 웨이브의 접근 방식은 아직 상업적 규모에서 검증되지 않았습니다. 회사는 아직 수익을 창출하는 공공 서비스를 시작하지 않았으며, 그 성공 여부는 전통 완성차 업체들이 핵심 주행 지능에 대한 통제권을 제3자 소프트웨어 회사에 기꺼이 넘길지에 달려 있습니다 . 또한 자율주행 개발자라면 누구나 겪는 '롱테일(Long Tail, 예외 상황)' 문제를 자사의 AI가 얼마나 잘 처리할 수 있을지 입증해야 하는 과제도 안고 있습니다.
그럼에도 불구하고, 누적 28억 달러(약 4조 원)의 자금, 자동차 및 기술 가치 사슬 전반에 걸친 전례 없는 파트너 연합, 그리고 차량 fleet 소유의 자본 집약도 없이 확장 가능한 라이선스 모델에 대한 명확한 베팅은 웨이브를 자율주행 분야에서 가장 설득력 있는 '제3의 길'로 만들어 주고 있습니다. 이는 '차량을 만드는 것'이 경쟁에서 승리하는 필수 조건이 아니라는 질문을 던지고 있습니다.