테슬라, 서비스형 AI 기업으로 전환

테슬라의 영업이익률이 20%대에서 2년 만에 16%대로 하락했습니다. 이는 전기차 시장 내 가격 경쟁 심화로 인한 마진폭 축소와 에너지 부문에서의 경쟁 격화, 정책 지원 감소 등이 복합적으로 작용한 결과로 분석됩니다.

테슬라는 오는 9월 3일 사이버캡 공개 이벤트를 통해 서비스화를 본격적으로 선포할 것으로 예상됩니다. 이는 테슬라가 기존의 자동차 판매 기업에서 인공지능(AI) 서비스를 제공하는 기업으로 전환하는 중요한 계기가 될 것으로 보입니다. 특히 텍사스와 네바다주를 중심으로 무인 운영 기반을 확대해 나갈 전략입니다.

일론 머스크는 테슬라 외에도 스페이스X, XAI, 뉴럴링크 등 다양한 계열사들을 통합하는 ‘머스크 유니버스’를 구축하고 있습니다. 이 전략은 물리적 세계와 상호작용하는 피지컬 AI를 구현하는 것을 목표로 합니다. AI 학습을 위한 에너지, 통신, 데이터 인프라 구축을 추진하며, 스페이스X를 통해 확보된 우주 데이터 센터의 활용 가능성도 제기되고 있습니다.

테슬라의 FSD(Full Self-Driving)는 누적 주행 거리 161억 km를 달성하며 독보적인 데이터 경쟁력을 구축했습니다. 이는 화웨이가 100억 km에 육박한다고 주장하는 것보다 많은 수치이며, 테슬라는 기존의 오토파일럿 데이터까지 활용하고 있어 더욱 차별화됩니다. 테슬라는 다양한 국가와 환경에서 데이터를 축적하여 시스템의 범용성을 확보하고 있습니다.

자율주행 기술에서 데이터 양만큼 중요한 것이 바로 '엣지 케이스' 학습입니다. 엣지 케이스는 예상치 못한 사고 위험 상황을 의미하며, 이러한 상황들을 지속적으로 학습해야 자율주행 시스템의 실력이 향상될 수 있습니다. 테슬라는 전 세계 다양한 국가와 조건에서 발생하는 엣지 케이스를 축적하며 기술력을 강화하고 있습니다.

휴머노이드 로봇 시장에서 중국은 풍부한 하드웨어 인프라와 생태계를 기반으로 신체 기능 발전에 강점을 보이고 있습니다. 반면 테슬라는 FSD를 기반으로 한 정교한 AI 모델 학습 시스템을 보유하며, 뇌 기능 측면에서는 미국 진영이 AI 분야를 주도하고 있습니다. 신체 기능은 중국이, 뇌 기능은 미국이 각자의 강점을 바탕으로 발전해 나가는 양상입니다.

테슬라는 초기 엔비디아와 인텔의 반도체를 활용하던 단계에서 벗어나 자체 설계로 전환하고 있습니다. 현재는 삼성전자 및 TSMC와 협력을 지속하고 있으나, 2030년 이후에는 '테라비'라는 대규모 반도체 시설을 직접 건설하여 스페이스X와 공동 투자 방식으로 로봇, 휴머노이드 로봇, AI 데이터 센터에 들어갈 칩을 자체 생산할 계획입니다.

현대차 그룹은 보스턴 다이내믹스가 보유한 뛰어난 운동 역학 기술력을 높이 평가하며 인수했습니다. 현재 현대차 그룹은 보스턴 다이내믹스의 로봇을 어떻게 자사 사업에 효과적으로 활용할지에 대한 전략을 적극적으로 모색하고 있습니다.

그동안 보스턴 다이내믹스 로봇은 뛰어난 신체 능력에 비해 지능 면에서는 부족하다는 평가를 받았습니다. 이에 따라 보스턴 다이내믹스는 구글 딥마인드 및 엔비디아와의 협력을 통해 AI 뇌 기능을 강화하고, 로봇의 지능적인 부분을 보완할 것으로 예상됩니다.

자동차 기업들이 휴머노이드 로봇 개발에 집중하는 이유는 로봇 운영에 필요한 물리적 데이터가 현재 부족하기 때문입니다. 자동차 공장은 정밀한 작업 환경과 반복적인 공정을 통해 로봇 학습에 최적화된 데이터를 제공할 수 있는 환경입니다. 위험성 문제 때문에 실제 공장에서 초기 데이터를 축적하는 방식으로 로봇 학습을 진행할 예정입니다.

2020년대 들어 승용차 시장이 8천만~9천만 대 수준에서 정체되면서 자동차 기업들은 새로운 성장 동력 발굴에 고심하고 있습니다. 이에 따라 자동차 기업들은 로봇을 새로운 신사업 아이템으로 주목하며, 미래 성장 동력을 확보하기 위한 돌파구로 삼고 있습니다.

테슬라는 전기차를 넘어 피지컬 AI의 세계를 열며 새로운 포트폴리오를 구축하고 있습니다. 이 피지컬 AI 시대에서 한국의 자동차, 소재, 에너지, 반도체 역량은 핵심적인 역할을 할 것으로 기대됩니다. 한국 기업들은 테슬라가 주도하는 물리적 AI 생태계 속에서 새로운 성장 기회를 찾아볼 수 있을 것입니다.

반도체가 인공지능(AI)의 인프라적 뼈대 역할을 한다면, 다음 세대의 핵심 디바이스로는 로봇과 자율주행 기술이 부상하고 있습니다. AI 기술 발전에 발맞춰 이를 현실 세계에 적용할 수 있는 로봇과 자율주행 시스템이 더욱 중요해질 것으로 전망됩니다.