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F1 NEWS 안드레아 스텔라와 맥라렌의 도전

by papajuju 2025. 12. 12.

맥라렌

 

2025 포뮬러1(F1) 시즌은 치열한 경쟁 속에서 팀과 드라이버 모두가 한계에 도전하고 있다. 특히 최근 라스베가스 그랑프리 이후 맥라렌의 팀 대표 안드레아 스텔라가 한 인터뷰는 F1 팬들과 전문가들 사이에서 큰 반향을 일으켰다. 그의 진솔한 발언은 팀 내부 분위기, 드라이버 퍼포먼스, 그리고 향후 전략까지 깊이 있는 통찰을 제공한다. 단순한 경기 리뷰를 넘어, F1 비즈니스와 기술 경쟁의 복합적인 요소를 들여다볼 수 있는 중요한 기회가 되었다.

F1 시즌 후반, 체력과 정신력의 한계

F1 시즌 후반에 접어들면 드라이버와 팀 스태프 모두는 일반 팬들이 상상하기 힘든 수준의 피로 누적 상태에 놓이게 된다. 2025년 시즌은 특히 연속된 플라이어웨이 일정, 극단적 환경의 서킷, 그리고 머신 개발 경쟁이 맞물리며 체력적·정신적 부담이 더욱 극대화되었다. 스포츠 생체의학 연구에서도 F1 드라이버는 마라톤 선수와 전투기 조종사의 특성이 결합된 직업군으로 분류되는데, 이는 고속 주행 중 G-포스, 탈수, 극도의 집중력 요구, 심박수 급등 등 다양한 생리적 스트레스를 동시에 경험하기 때문이다. 시즌 후반이 되면 이러한 스트레스는 누적되며 드라이버의 반응시간, 인지력, 감정 조절 능력에 실질적인 영향을 미친다. 2025 라스베가스 그랑프리는 이러한 피로 누적 환경의 대표적인 사례다. 새롭게 설계된 도심 코스는 직선과 저속 코너가 반복되는 레이아웃으로 타이어 온도 유지가 어려웠고, 야간 레이스 특성상 트랙 온도가 급격히 떨어지며 그립은 예측 불가능한 수준으로 변했다. 이는 드라이버의 체력뿐 아니라 신경계 피로(neural fatigue)를 심각하게 유발하는 환경이다. 여기에 라스베가스 특유의 시차 문제까지 더해져 드라이버들은 신체 리듬이 깨진 상태로 고도의 집중력을 요구받았다. 스텔라 감독이 “어젯밤 누가 가장 잠을 설쳤냐는 질문에 내가 그랬다”고 말한 이유는 단순한 농담이 아니다. 팀 프린시펄은 경기 결과뿐 아니라 기계적 결함, 전략 로드맵, 타이어 모델링, 팀원 멘탈 케어, 언론 대응까지 모든 책임이 집중되는 자리다. 특히 라스베가스처럼 불확실성이 높은 레이스에서는 시나리오 플래닝, 리스크 트리 분석, 전략적 변동성 지수 등을 기반으로 수십 개의 가능성을 동시에 관리해야 하며, 이는 단순한 리더십이 아닌 고도의 시스템 관리 능력을 요구한다. 맥라렌이 이번 레이스에서 어려움을 겪은 이유 역시 단순한 페이스 부족이 아니라 복합적 요인의 결과였다. 차량 셋업 민감도, 타이어 온도 윈도우 관리 실패, 연료 무게 계산 오차, 브레이크 냉각 모델의 변화 등은 라스베가스라는 특수 환경에서 더 크게 증폭됐다. 그러나 스텔라는 이를 실패로 규정하지 않고, 오히려 데이터 기반 회복력(resilience engineering)의 사례로 보았다. 현대 F1에서는 완벽한 레이스보다, 불완전한 상황에서의 회복력과 시스템 적응성이 장기 경쟁력을 결정짓는다. 맥라렌은 이번 레이스를 통해 바로 그 부분에서 중요한 개선의 계기를 얻은 셈이다.

드라이버 간 비교, 퍼포먼스 차이의 원인

맥라렌의 드라이버인 랜도 노리스와 오스카 피아스트리는 성향이 극명하게 다른 드라이버다. 이는 팀 전략적 관점에서 매우 중요한 의미를 가진다. 노리스는 즉각적인 그립 판단 능력과 공격적 레이스 메이킹이 강점이며, 피아스트리는 피드백 정확성과 타이어 관리 능력, 후반 집중력이 뛰어나다. 스텔라가 두 사람의 차이를 단순 성과가 아니라 “전략적 자산의 다양성”으로 평가하는 이유는 F1의 본질이 단순한 스피드 경쟁이 아닌, 레이스 시나리오에 따른 적응력의 경쟁이기 때문이다. 노리스는 높은 초기 페이스를 바탕으로 흐름을 주도하는 유형의 드라이버다. 이는 맥라렌이 선두권에서 싸울 때 매우 중요한 전략적 무기다. 경기 초반, 안정적 트랙 포지션을 확보하고 경쟁팀의 타이어 전략을 흔들기 위해서는 노리스같이 빠르게 레이스 템포를 끌어올리는 드라이버가 필수적이다. 다만 그의 공격성이 때때로 사고 가능성을 높이는 단점으로 평가되기도 한다. 하지만 이는 “리스크를 감수할 줄 아는 드라이버의 특징”이며, 팀은 이러한 스타일을 기반으로 다양한 undercut·overcut 전략을 설계할 수 있다. 반면 피아스트리는 시뮬레이션 데이터와 실제 주행 상황을 정교하게 일치시킬 줄 아는 드라이버로 평가된다. 그는 작은 변화에도 안정적으로 머신을 재적응시키며, 타이어 수명 관리와 리듬 유지 능력이 뛰어나다. 이러한 드라이버는 레이스 후반에 전략적 가치가 크다. 레드불·페라리처럼 강한 상대와의 장기 레이스에서는 후반 타이어 유지력이 승부의 핵심이기 때문이다. 실제로 피아스트리는 고속 코너와 저속 코너의 온도 변화를 세밀하게 제어하는 능력이 뛰어나며, 이는 공기역학적 민감도가 높은 맥라렌 머신의 특성과 잘 맞아떨어진다. 스텔라가 강조한 부분은 “드라이버 성향의 다양성이 팀 성과 최적화를 가능하게 한다”는 점이다. 최근 F1에서는 드라이버 두 명이 동일한 스타일을 갖는 것이 오히려 팀의 전략적 약점이 될 수 있다. 서로 다른 패턴의 데이터는 개발팀에게 더 풍부한 정보를 제공하며, 머신 개발 방향성을 다층적으로 검토할 수 있게 한다. 즉, 노리스와 피아스트리는 단순히 두 명의 드라이버가 아니라, 맥라렌의 기술 철학을 강화하는 양대 피드백 시스템이다.

맥라렌의 전략, 그리고 미래 방향성

맥라렌은 과거 몇 년간 중위권을 오가며 침체기를 겪었지만, 2023–2025년 동안 혁신적 재편을 통해 팀의 기술력과 조직 경쟁력을 완전히 다른 수준으로 끌어올렸다. 이 변화는 단순히 새로운 자동차 부품이나 공기역학적 업데이트 때문이 아니라, 조직 운영 철학 자체의 혁신이었다. 스텔라가 팀을 재정비한 핵심 방향은 세 가지로 요약된다:
데이터 기반 의사결정 구조 강화
공장–트랙 간 피드백 루프 최적화
기술 개발 속도 증가를 위한 병렬 시스템 구축

첫째, 스텔라는 머신 개발을 기존의 단일 책임 구조에서 벗어나, 데이터 엔지니어·공기역학팀·전력 회수 시스템(ERS) 분석팀·AI 모델링 팀을 모두 통합한 ‘멀티 노드 의사결정 시스템’으로 전환했다. 이는 맥라렌이 빠르게 대응하는 팀으로 변모하는 데 결정적 역할을 했다. 예를 들어, 과거에는 공기역학 업데이트 하나가 수주 이상 걸렸지만 현재는 시뮬레이션 최적화 기술 덕분에 주 단위로 업데이트가 가능하다. 둘째, 시뮬레이터와 실제 트랙 데이터 간 오차율을 줄이기 위해 머신러닝 기반 타이어 열 모델, 다운포스 손실 예측 AI, ERS 효율 알고리즘 등이 도입되었다. 이는 팀이 전략을 세울 때 “실제 경기와 일치하지 않는 가상값”을 줄여, 전략 정확도를 크게 높이는 효과를 가져왔다. 셋째, 드라이버 육성 시스템을 강화하는 동시에 리저브 드라이버 프로그램도 업그레이드했다. 이는 단순한 주니어 지원이 아니라, 팀 내 전반적인 경쟁 문화를 조성하고 개발 방향성과 인재 순환 구조를 강화하는 데 목적이 있다. 현대 F1에서 드라이버는 단순한 조종자가 아니라 데이터를 해석하고 기술적 가설을 검증하는 공동 개발자이기 때문이다. 2026년 레귤레이션 전환을 앞두고 맥라렌이 추진하는 가장 중요한 프로젝트는 하이브리드 시스템과 공기역학 통합 설계다. 스텔라가 강조한 ERS 효율 개선, 열 관리 시스템 최적화, 타이어 모델링 AI 고도화는 2026년 규정에서 결정적 성능 요소가 될 전망이다. 결국 맥라렌은 더 이상 ‘좋은 차를 만들기 위해 노력하는 팀’이 아니라, 과학·데이터·기술·인재가 융합된 엔지니어링 집약 기업으로 진화하고 있다. 이 변화는 단기적 성과를 넘어 장기적인 체질 개선이며, 앞으로 레드불·페라리와의 진정한 경쟁을 가능하게 만드는 기반이 된다.

 

안드레아 스텔라의 인터뷰는 팀의 현재와 미래를 가늠할 수 있는 중요한 메시지를 담고 있다. 단순한 경기 결과를 넘어서, 구성원 간의 신뢰, 전략의 정교함, 기술적 진화가 어떻게 어우러져야 하는지를 보여준다. F1이라는 무대에서 경쟁력을 확보하는 것은 하루아침에 이루어지지 않는다. 하지만 스텔라의 리더십과 맥라렌의 끊임없는 진화는 분명한 방향성을 갖고 있다. 앞으로도 맥라렌이 어떤 전략과 기술로 도약할지, 지속적인 관심과 지켜봄이 필요한 시점이다. 최신 F1 인사이트와 팀 전략을 깊이 알고 싶다면, 공식 채널과 관련 보도를 주기적으로 확인해보자.