테슬라, 소형차 대신 로보택시·휴머노이드 로봇에 집중… 피지컬 AI 기업으로 전환 선언

이는 스페이스X 등 외부 요인보다는 테슬라 내부의 전략적 방향성 전환이 핵심입니다. 기존에는 자동차 기업으로서 빠르게 성장했지만, 앞으로는 피지컬 AI 기업으로서 도약을 위한 준비 단계에 들어섰다는 설명입니다.

테슬라는 기가 멕시코에서의 소형차 생산 계획을 폐기하고, 대신 로보택시 사업에 집중하겠다고 발표했습니다. 모델 S와 모델 X 생산 라인도 로봇 생산 시설로 전환하고 있습니다. 박형근 실장은 "테슬라의 관점에서는 기존의 자동차 시장은 어떻게 보면은 정체가 되었다 이렇게 좀 보여지거든요."라며, 자동차 시장 정체에 대한 인식 변화가 이 같은 결정의 배경이라고 분석했습니다.

테슬라의 2분기 영업 마진은 16%대로 하락했으며, 이는 중국 업체와의 경쟁 심화와 에너지 사업 마진 압박 때문입니다. 박형근 실장은 특히 "잉여 현금 흐름이 마이너스로 전환"된 점을 주목했습니다. 이 현상은 미래 투자에 대한 본격적인 시작으로 해석될 수 있으며, 박 실장은 "미래에 대한 투자가 본격적으로 시작되었다 이렇게 해석도 가능할 것 같습니다."라고 말했습니다.

이러한 현금 흐름 변화는 테슬라가 자동차 판매 수익에 의존하던 사업 구조에서 벗어나 대규모 미래 사업에 투자하고 있음을 시사합니다. 회사의 재무 상태가 단기적으로는 악화될 수 있으나, 장기적인 성장 동력을 확보하기 위한 전략적 선택이라는 분석입니다.

테슬라가 직면한 수익성 악화는 일시적인 현상이라기보다는, 새로운 사업 모델로의 전환 과정에서 발생하는 필연적인 과도기적 현상으로 풀이됩니다. 특히 중국 전기차 시장의 치열한 경쟁 환경이 테슬라의 자동차 사업 수익에 큰 영향을 미치고 있습니다.

가로 5km, 세로 1km에 달하는 거대한 조감도가 공개되었으며, 이는 1론 머스크의 20GW 대비 50배 규모의 생산을 목표로 합니다. 박형근 실장은 "1런 머스카 왜 이렇게까지 뭐 과할 정도로 큰 공장을 짓는가 생각을 해 보면 어 일런 머스카 항상 주제한게 지금 어 자동차 시장은 굉장히 어떻게 보면 마이너한 시장이고 어 앞으로 로봇의 시대가 열릴 건데"라며, 로봇 시대를 대비한 투자임을 강조했습니다.

테라는 단순히 AI 칩을 생산하는 것을 넘어, 테슬라의 미래 AI 전략의 핵심 인프라가 될 것으로 보입니다. 이 시설을 통해 테슬라는 AI 반도체 생산 능력을 내재화하고, 자율주행 및 로봇 개발에 필요한 막대한 연산 자원을 확보하려 합니다.

이러한 대규모 투자는 테슬라가 단순한 자동차 제조업체가 아닌, AI 기술 기반의 종합 기술 기업으로 도약하려는 의지를 보여줍니다. 테슬라는 AI 칩 생산 능력을 자체적으로 확보함으로써 외부 의존도를 줄이고, 기술 개발 속도를 높이려는 전략입니다.

테슬라는 중국 전기차 업체들의 저가 공세로 인해 저가형 시장을 장악하기 어렵다고 판단했습니다. 이에 따라 소형차 모델 2 전략에서 자율주행 및 로봇 산업으로 사업 방향을 전환했습니다. 박형근 실장은 "중국이 너무 빠르게 전기차 시장에서 추격을 했고 우리가 저 아래에 이제 저변의 시장은 장악하기가 쉽지 않겠다. 빠르게 이제 결론을 내리고 다음 단계로 이제 넘어간게 아닌가 생각이 들고요."라고 설명했습니다.

이번 전략 변화는 프리미엄 라인업까지 접으며 배수진을 친 상황으로, 테슬라가 얼마나 절박하게 새로운 성장 동력을 찾고 있는지를 보여줍니다. 기존의 보급형 모델 시장은 중국 기업들의 강력한 경쟁으로 수익성이 크게 악화되었기 때문입니다.

테슬라는 이제 자동차 판매 대수 증대보다는, 자율주행 기술과 로봇을 통한 새로운 가치 창출에 집중하려는 전략을 세운 것입니다. 이는 테슬라의 장기적인 성장 동력을 피지컬 AI 분야에서 찾으려는 의도로 해석됩니다.

로봇 AI, 사이버캡, 테라와트 인프라 등 테슬라의 새로운 사업 분야에는 천문학적인 비용이 발생할 것으로 예상됩니다. 박형근 실장은 "많은 돈을 요구하고 있습니다. 아까 말씀드렸던 그런 로봇 AI 투자도 해야 되고 뭐 사이버캡도 생산을 해야겠고 어 테라와트에도 제가 보기에는 스페이스X와 이제 분담을 하게 될 거 같거든요."라고 말했습니다. 이러한 막대한 투자를 감당하기 위해서는 자동차 사업의 높은 마진을 통해 안정적인 현금 흐름을 유지하는 것이 중요합니다.

하지만 자율주행 규제 장벽으로 인해 로보택시 등 자율주행 사업에서의 수익 창출이 지연될 수 있다는 점이 테슬라에게는 큰 과제로 남아 있습니다. 규제 해소가 지연될수록 투자 회수 기간이 길어지고 재무적 부담이 가중될 수 있습니다.

박형근 실장은 테슬라가 피지컬 AI 기업으로 성공하기 위해 네 가지 관문을 넘어야 한다고 분석했습니다. 첫 번째는 로봇과 로보택시 같은 피지컬 AI를 구현할 수 있는 디바이스의 보급입니다. "첫 번째는 이제 디바이스 그니까 로봇 그다음에 로봇택시 같은 피지컬 AI를 구현할 수 있는 디바이스가 필요하다."라고 그는 설명했습니다.

두 번째는 디바이스를 대량 생산하여 자율주행 데이터를 엄청나게 많이 축적하는 것입니다. 박 실장은 "두 번째는 디바이스만 있으면 안 되겠죠. 엄청나게 대량을 생산을 해서 아마도 데이터를 어 굉장히 많이 축적을 해야 될 걸로 보입니다."라고 강조했습니다. 이 데이터는 AI 모델 학습에 필수적입니다.

세 번째 관문은 AI 모델 학습 및 배포를 위한 인프라 구축이며, 마지막 네 번째는 데이터센터의 전력, 공간 한계를 넘어 우주로까지 확장하는 것입니다. 이 네 가지 요소가 유기적으로 선순환하는 구조를 만들어야 테슬라의 피지컬 AI 비전이 현실화될 수 있다는 설명입니다.

테슬라는 2024년부터 AI가 전적으로 의사결정을 맡는 '엔드 투 엔드' 기술을 자율주행에 적용했습니다. 박형근 실장은 "테슬라가 2024년부터는 AI의 전적으로 의사 결정을 맡기는 엔드 투 엔드라는 기술을 적용을 했습니다. 그러다 보니 어떻게 보면은 판단한 과정을 사람이 들여다보기가 굉장히 어려운 거예요."라며 이 기술의 특성을 설명했습니다. 이로 인해 AI의 판단 과정을 사람이 이해하기 어렵고, 테슬라가 고수하는 '비전 온리' 센서 방식과 결합되어 웨이모 등 경쟁사 대비 규제 기관을 설득하는 데 어려움을 겪고 있습니다.

테슬라는 현재 3세대 옵티머스 로봇을 개발 중이며, 공급망 구축에 높은 난이도를 인정하고 있습니다. 박형근 실장은 "휴먼노이드 로봇 같은 경우에는 테슬라가 특히나이 손에 집착을 하고 있습니다. 그래서 손해 집착을 하는 이유는 휴먼노이드는 공장의 적용만으로 그 적용 범위가 한정돼 있지 않을 거라는 예상을 다들 하고 있기 때문입니다."라고 설명했습니다. 이는 사람 손과 같은 22 자유도의 정교함을 구현하려는 의지로, 단순한 제조 현장 투입을 넘어 가정용 시장까지 겨냥하겠다는 의지를 보여줍니다. 공장 적용은 대규모 데이터 축적을 위한 징검다리 역할에 그칠 것으로 보입니다.

휴머노이드 로봇 출시가 지연되는 주된 이유는 기존 자율주행 데이터보다 훨씬 복잡하고 방대한 데이터를 쌓아야 하기 때문입니다. 박형근 실장은 "로봇 같은 훨씬 더 많은 데이터를 쌓아야 할 걸로 보이거든요. 그러려면 처음부터 정말 인간형에 가까운 로봇을 만들어서 내야 된다라는 부담감이 분명히 작용을 하고 있는 것을 봅니다. 그러다 보니이 시간이 계속 지연되고 있는게 아닌가 이런 생각을 좀 해 봅니다."라고 지적했습니다.

인간형 로봇에 요구되는 정밀도와 이를 위한 데이터 확보의 어려움이 개발 지연의 큰 요인으로 작용하고 있습니다. 또한, 안전 규제와 소비자의 수용성 문제도 로봇 출시를 신중하게 만드는 요인으로 꼽힙니다.

박형근 실장은 "중국에 혹시 유니라는 기업 아시죠? 상장한다고. 네. 지원이라는 이제 휴먼노이드 로봇이 있는데 굉장히 이제 장난감 같은 로봇이에요. 사실. 근데이 로봇을 3천만 원에 저희 뭐 마트에서도 사실 수가 있는데 그런 로봇을 이미 유니트리도 5,대 정도를 작년에 납품을 했고 올해 만대를 납품한다고 하거든요."라고 언급했습니다. 유니트리의 로봇은 아직 실질적인 활용처가 명확하지 않음에도 불구하고, 이미 상당한 수요가 존재하고 있다는 것을 보여줍니다.

테슬라는 로봇, 로보택시, 데이터센터 통합을 위한 '테슬라 원칩' 전략을 추진하며, 궁극적으로 본인들이 소비할 칩을 자체 생산하겠다는 목표를 가지고 있습니다. 박형근 실장은 "테라라고 말씀드렸던이 공장이 궁에는 테슬라가 본인들이 소비할 칩을 자체 생산하겠다. 이런 목표를 갖고 있습니다."라고 설명했습니다.

이를 위해 테슬라는 2036년경 자체 칩 생산 공장 '테라'의 완공을 목표로 하고 있습니다. 이는 장기적인 관점에서 AI 반도체 의존도를 줄이고 비용 효율성을 극대화하려는 전략의 일환입니다.

자체 칩 생산 능력 확보는 테슬라가 피지컬 AI 분야에서 독립적인 생태계를 구축하고, 기술 혁신 속도를 자체적으로 제어하려는 강한 의지를 반영합니다.

박형근 실장은 "궁국에는 자체 생산을 해야지만이 비용을 줄일 수 있고 자동차 사업이 수익이 나는데 테슬라는이 그런 선순한 사이클에 이미 들어갔다는 거죠. 외부 의존하게 되면 궁극에는 수익을 결국엔 엔비디아가 다 벌어가는 그런 구조잖아요."라고 설명했습니다.

외부 위탁 생산 시 엔비디아 등 특정 기업에 대한 의존도가 심화되고, 이는 곧 높은 비용으로 이어지기 때문입니다. 테슬라는 자체 생산을 통해 차량당 1천만 원 수준의 하드웨어 비용을 절감하는 것을 목표로 하고 있습니다.

이러한 전략은 테슬라가 장기적으로 수익 구조를 개선하고, AI 기술 개발에 대한 통제력을 강화하려는 의지를 보여줍니다. 자체 칩 생산은 테슬라의 피지컬 AI 생태계 구축에 필수적인 요소로 간주됩니다.

테슬라는 기존 지상 데이터 센터 건설의 한계를 인지하고, 이를 극복하기 위한 파격적인 방안을 모색하고 있습니다. 박형근 실장은 "일론 머스크가 테라 이벤트에서 얘기할 때는 우주로 가는 이런 그림들을 그려줬어요. 그래서 우리는 우주에다가 데이터 센터를 짓겠다 이렇게 얘기를 하고 있습니다."라고 전했습니다.

이는 막대한 데이터 처리 및 저장에 필요한 공간 제약을 돌파하기 위한 일론 머스크의 전략적 움직임으로, 우주 공간을 활용한 데이터 센터 구축이라는 비전을 제시한 것입니다.

미국은 테슬라를 제외하면 대규모 제조 설비가 부족한 상황이며, 이는 한국과의 협력 가치를 높이는 요인으로 작용합니다. 박형근 실장은 "미국은 사실상 테슬라 정도 빼놓고는 제조 설비가 없다고 볼 수 있을 것 같아요. 그래서 한국이 반도체 생산하죠. 자동차 잘 생산하죠. 뭐 로봇 관련 부품 생태에도 어느 정도 갖춰져 있죠."라며 한국의 강점을 언급했습니다.

한국은 반도체 생산, 자동차 제조, 로봇 관련 부품 생태계 등 다양한 제조 역량을 갖추고 있어, 미국 AI 빅테크 기업들과 상호 보완적인 협력 관계를 구축할 수 있습니다. 이는 테슬라와 같은 AI 기업이 필요한 피지컬 디바이스 생산에서 한국의 역할이 커질 수 있음을 시사합니다.

특히 AI 시대에는 소프트웨어뿐만 아니라, 이를 구현할 수 있는 하드웨어 제조 역량이 중요해지면서 한국의 위상이 더욱 부각될 것으로 보입니다. 미국은 첨단 AI 기술 개발에 집중하고, 한국은 그 기술을 현실로 만들 제조 기반을 제공하는 형태로 협력이 이루어질 수 있습니다.

이러한 협력은 한국 산업에도 새로운 기회를 제공할 수 있으며, 국내 제조 기업들이 글로벌 AI 생태계의 핵심 파트너로 성장할 가능성을 열어줍니다.

박형근 실장은 "지금 우리 기업에서 얘기하고 있는 것이 투트랙으로 가야 한다. 내재화도 동시에 하되 협력도 하자. 이런 얘기를 하고 있는 겁니다."라고 강조했습니다. 엔비디아 파트너십과 같은 외부 협력은 초기 학습 데이터 격차를 극복하는 데 도움이 될 수 있으나, 높은 비용 부담이 존재합니다.

따라서 장기적으로는 독자적인 기술력 확보를 통한 수익 구조 개선이 필요합니다. 즉, AI 핵심 기술을 자체적으로 개발하고 내재화하는 동시에, 글로벌 AI 기업들과의 전략적 협력을 통해 시너지를 창출하는 복합적인 접근 방식이 중요하다는 것입니다.

이러한 투트랙 전략은 한국 기업들이 AI 시장에서 지속 가능한 경쟁력을 확보하고, 특정 기술 공급자에 대한 의존도를 낮추는 데 기여할 것으로 보입니다.