테슬라 AI데이 또 다른 포인트들을 정리해 볼까 합니다. 이번 AI데이 핵심 키워드는 바로 FSD(Full Self Driving), Dojo, Tesla bot이 아닐까 싶습니다. 그 중 FSD(Full Self Driving)에 대해서는 이미 잘 알고 계시겠지만, 자율주행을 비롯해 테슬라의 다양한 운전 보조 기능들을 모두 활용할 수 있는 옵션입니다.
FSD(Full Self Driving)
FSD(Full Self Driving)는 다음 두 가지 포인트로 정리해볼 수 있는데, 우선 운영 전략의 측면에서 이 FSD(Full Self Driving)는 테슬라의 전기차 비즈니스를 차량 판매업을 넘어 자율주행 구독 경제로 완성시켜주는 핵심 단어입니다. 새로운 버전들이 나오면 계속해 업그레이드하는 방식으로 차량 판매와 독립적인 추가적이고 안정적인 매출을 보장한다는 것입니다.
테슬라는 현재 Intensive Auto Pilot과 FSD(Full Self Driving) 두 가지 형태의 옵션을 일시불 형태 또는 월 구독 형태로 제공하고 있습니다. 얼마 전까지는 일시불 1만2천 달러 월99달러에 FSD를 제공했는데, 최근 가격이 올라 1만 5천 달러로 상향되었습니다. 시장의 의문은 그래서 과연 얼마나 많은 이들이 이 FSD 옵션을 사용하고 있느냐 하는 부분이었는데요. 이번 AI데이를 통해 의문이 풀렸습니다.
사실 FSD(Full Self Driving) 구독자의 증가는 테슬라가 더 많은 매출을 안정적으로 올릴 수 있다는 표면적인 의미를 넘어 테슬라가 얻게 된 뒤에는 주행 정보가 기하급수적으로 늘어가고 있다는 것을 의미하는데, 과거 자율주행 플랫폼 시장 싸움이 시작될 때쯤 자율주행 기업들이 서로 얼마나 긴 주행 데이터를 확보했느냐를 가지고 서로 간의 완성도를 비교하던 시기가 있었습니다. 당시 가장 많은 테스트 차량을 가지고 있던 크루즈와 웨이모는 각각 104대와 51대의 차량을 가지고 운행을 했습니다. 그로부터 4년이 지난 지금 해상에는 무려 300만 대의 테슬라가 운행 중입니다.그리고 그중 16만 대는 테슬라의 FSD(Full Self Driving)를 선택했으며 그 숫자는 지금도 증가하고 있습니다.
일부 중국 기업들도 이제 꽤 많은 전기차를 판매하고 있고 기성 완성차 기업들도 이제 본격적인 전기차 판매에 나서면서 조만간 이 격차가 빠르게 줄어들 것 아니냐고 생각할 수도 있을 것 같습니다. 판매량 격차에 대한 부분은 두고 봐야 할 일이겠지만, 확실한 것은 그들은 결코 쉽게 따라하기 어려운 일론 머스크가 준비한 또 하나의 승리 공식이 있다는 것이 있습니다.
Dojo
다음으로는 테슬라 AI데이의 두 번째 핵심 단어 Dojo에 대한 이야기입니다. Dojo는 테슬라로부터 들어오는 수많은 운행 데이터들을 머신 러닝을 통해 끝없이 학습 자율주행의 완성도를 높이는 테슬라만의 AI기술입니다. 머신러닝 알고리즘에서부터 머신러닝을 위한 슈퍼 컴퓨터 인프라를 포함하는 개념이죠. 핵심은 엄청난 판매고를 보여주는 중국 전기차 기업들은 물론 전통의 기성 완성차 기업들은 Dojo 시스템과 같은 인프라가 없거나 있어도 겨우 걸음마 수준 정도에 머물러 있다는 것입니다. 그리고 저만치 앞서나가고 있는 테슬라는 조금도 멈춰 있을 생각이 없습니다. 이 슈퍼 컴퓨터 인프라를 진화시켜 가장 효율적이고 강력한 형태로 완성시키려고 하죠.
우선 독자칩을 통한 인프라 구축이 본격화되기 전인 작년 6월경 테슬라가 엔비디아의 연산 가속기를 가지고 구성했던 그들의 슈퍼 컴퓨터의 성능이 당시 기준 세계 5위 수준이었다고 하는데요. 이때 활용된 엔비디아의 A100칩의 성능은 FP32 기준으로 19.5TFLOPS였는데요. 작년에 모습을 드러낸 테슬라의 독자칩 D1의 성능은 FP32 기준 22.6TFLOPS였습니다. Dojo 시스템은 바로 이 D1칩을 엄청난 규모로 집적시킨 슈퍼 컴퓨터 시스템인데 시장이 궁금해하던 것은 과연 그 규모가 얼마가 될 것인가 어느 정도의 성능을 낼 수 있을 것인가, 마지막으로 언제 구축을 시작할것인가에 관한 부분이었습니다.
이번 AI데이 2에 또 한 가지 핵심 포인트가 바로 여기에 있습니다. 우선 지금 보시는 그림이 이 테슬라의 독자칩 D1을 기반으로 만들어진 ExaPOD의 모습입니다. 이 ExaPOD는 무려 3천 개의 D1칩을 탑재하고 있죠. 그리고 이 ExaPOD가 구축될 장소는 팔로알토로 테슬라는 총 일곱 대의 ExaPOD 건설을 계획하고 있습니다. 기존에는 10대 정도가 건설될 것으로 관측되었었는데 조금 줄어든 감이 있죠. 하지만 여전히 대단한 규모입니다. 이제 궁금한 것은 그렇다면 이 ExaPOD 일곱 대로 구성될 인프라의 성능은 어느 정도 될 것인가 하는 부분입니다.
테슬라는 공식 장표에서 이 ExaPOD 한 단위의 성능을 1.1 EFLOPS라고 설명했죠.단정밀도 기준으로 환산하면 한 대의 성능은 67.8PFLOS, 그렇게 일곱 대를 곱해 계산해보면 총 500PFLOS의 성능이 확보되죠. 간단히 말해 이 일곱 개의 ExaPOD만으로도 테슬라는 세계 2위권의 슈퍼컴퓨터 갖게 되는 셈입니다.
국가 차원의 범용 연구 목적으로 세워진 것이 아닌 일반 사기업에서 특정 목적을 위해 세우는 슈퍼컴퓨터라는 점을 염두에 둔다면 실로 엄청난 규모가 아닐 수 없습니다.
오늘 이야기와 관련해 핵심은 자율주행 시장의 경쟁 기업들은 아예 넘보기조차 어려운 수준의 규모가 된다는 것. 압도적인 차량의 대수 그로부터 들어오는 압도적인 양의 주행 정보 그리고 이 거대한 슈퍼 컴퓨팅 솔루션을 통해 지금도 가장 진보된 테슬라 자율주행의 완성도는 계속해서 진화해 나가고 있습니다.
모두가 라이다를 외치던 시기 대부분의 기업들이 그리던 자율주행차의 콘셉트은 라이다 중심의 레이더와 소나 이미지 센서를 잔뜩 달고 있는 그런 개념이었죠.
반면 테슬라는 이미지 센서만을 통해서도 해당 기능들을 구현할 수 있다 주장해 왔었습니다. 당시 누군가는 테슬라는 이미지 선서로 그저 라이다의 기능을 흉내내는 것에 불과하다 일론 머스크의 선택은 잘못되었다고 비판했죠. 안정성이 그 어느 곳보다 중요한 자율주행 시장에서 단 1%의 정확도 차이가 시장의 외면으로 이어질 것이라는 참 그럴 듯한 주장도 곁들이면서 말입니다. 하지만 2022년이 된 지금 누구의 말이 맞았는지 아직은 말하기 어려울지 몰라도 적어도 테슬라의 방향도 틀리지 않았다는 것 정도는 확실히 말할 수 있을 것 같습니다.
라이다 중심의 자율주행은 3D 매핑에는 우수하지만 그래서 그 물체가 실제로 무엇인지를 이해하기는 어려운 반면, 이미지 센서를 통해 들어온 데이터들은 구성 형태, 물체 간의 구분 또 글자 등등 인간이 두 눈을 통해 환경을 지각하는 것과 동일한 원리를 적용해 머신러닝 알고리즘을 짤 수 있게 되면서 이미지 센서로 단일화된 색 공간 거리 글자 정보를 모두 포함하는 머신 러닝의 가장 유리한 형태의 데이터들을 테슬라는 확보할 수 있게 되었습니다.
그리고 이제 거리에는 이미 300만 대가 넘는 테슬라가 매일 전 세계의 거리를 누비고 있습니다. 어떤 개별 기업도 결코 넘보기 어려운 거대한 데이터 수집 체계를 만들어가고 있는 일론 머스크 그리고 이 데이터들은 그들만의 독자 슈퍼 컴퓨팅 솔루션 Dojo 시스템으로 보내져 가장 진보된 가장 발전된 형태의 알고리즘으로 완성되었습니다.
머신러닝의 가장 유리한 형태의 데이터를 가장 많이 수집할 수 있으며 독자적으로, 그리고 가장 효율적으로 머신러닝을 실행할 수 있는 기업, 앞으로의 시간은 사실 아무도 모르는 일이겠지만 현재 이 자율주행의 시간은 테슬라의 편인 것처럼 보입니다. 전기차 기업이 아닌 자율 주행 AI 기업 테슬라, 그리고 테슬라가 만든 이 AI 머신러닝과 관련한 승리 공식은 자율주행 시장을 넘어 테슬라에게 새로운 시장들을 공략할 수 있는 기회를 만들어 줄 것입니다.
Tesla Bot
이어지는 마지막 이야기는 테슬라가 만든 휴머노이드 테슬라 봇에 대한 이야기입니다. 이미 우리는 테슬라 봇의 이야기를 지난 AI데이에서 미리 만나보았죠. 이번 AI데이 2에서는 두 대의 테슬라 봇이 실제로 등장했습니다.
첫째는 기존 로봇을 기반으로 개발된 이족 보행 로봇으로 Bumble C, 두 번째는 테슬라 봇 1세대 제품으로 향후 옵티머스로 불리게 될 바로 그 로봇입니다. 28개의 액추에이터로 만들어진 정교한 메카닉 사람 손의 자유도가 27이라면 옵티머스의 경우 자유도가 11 정도로 동작이 가능하다고 합니다만 이번에 등장한 옵티머스가 테슬라 직원 몇몇의 도움을 받았을 정도로 아직 완성된 보행을 보여주지는 못했는데요. 대부분의 언론이 바로 이 부분에 보도에 초점을 맞추면서 테슬라 보시 그저 해외 토픽 해프닝 정도의 이야기거리로 보도되기도 했습니다.
하지만 개인적으로 지금 이 시점에서 옵티머스가 얼마나 잘 걷고 얼마나 사람처럼 흉내를 낼 수 있는지는 핵심은 아니라고 봅니다. 이 휴머노이드 로봇의 메카닉 부분은 테슬라가 스스로 개발해 다른 방법도 있지만 보스턴 다이내믹스를 비롯한 그 분야만 전문적으로 하는 기업들이 있습니다. 마치 전기차 속에 배터리나 파워트레인 기술처럼 일부는 이들과 협력을 통해 채워 놓을 수 있습니다.
앞서도 이야기한 것처럼 이 휴머노이드의 핵심은 AI알고리즘이 될 것입니다. 전기차 시대의 성패가 누가 더 오래 달리는 전기자동차를 만들 수 있느냐가 아니라 궁극적으로 누가 더 진보한 자율 주행을 실현할 수 있느냐에 달려 있는 것처럼 이 휴머노이드 시장의 패권도 메카닉이 아닌 AI에 달려 있다는 것. 테슬라는 바로 여기에 대한 해답을 가지고 이 시장을 공략하려 하고 있는 것입니다.
아직은 어떤 식으로 이 시장이 만들어지게 될지조차 가늠하기 어려운 상황이지만 이번 발표에서 테슬라가 준비하고 있는 초기 모델의 대략적인 모습들을 그려볼 수 있었습니다. 아직 한참남은 이야기를 가지고 벌써부터 호들갑 떨 필요 있나 하는 생각도 들지만, 만약 이 옵티머스가 실생활에 어느 정도의 효용을 낼 수 있다면 그 다음부터 테슬라는 유저의 실생활과 관련한 모든 데이터를 얻을 수 있는 최고의 플랫폼 기업이 되어 버린다는 것입니다. PC도, 스마트폰도 넘볼 수 없는 가장 생생하고 밀접한 그리고 조금은 내밀한 모든 기업들에게 초부가가치가 될 이 유저의 일상 정보들을 모으는 테슬라는 그저 자동차 기업이 아닌 AI기업으로 향하고 있습니다.
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