웨이모, 5nm 자체 ASIC 개발…적은 차량에도 커스텀 칩 만드는 이유

웨이모는 최근 자율주행 차량에 탑재되는 5나노미터(nm) 공정의 자체 주문형 반도체(ASIC)를 공개했습니다. 테슬라보다 차량 규모가 훨씬 작음에도 불구하고 고성능 칩을 직접 개발하는 이례적인 행보입니다. 이 ASIC은 프론트엔드 처리와 머신러닝(ML) 모델 성능을 합쳐 1,000 TOPS(초당 테라 연산) 이상의 성능을 제공합니다. 웨이모의 전체 컴퓨터 시스템은 이 ASIC과 함께 CPU, GPU 등이 결합된 이종(헤테로지니어스) 구조를 이룹니다.

웨이모는 차량 대수가 테슬라만큼 많지 않더라도, 차량 한 대에서 자율주행 컴퓨터가 차지하는 가치가 매우 크기 때문에 커스텀 ASIC 개발이 경제성이 있다고 판단하고 있습니다. 커스텀 칩은 설계 및 초기 비용(NRE)이 높지만, 웨이모의 6세대 시스템은 13개의 카메라, 4개의 라이다, 6개의 레이더 등 방대한 센서를 사용합니다. 이처럼 복잡한 센서 퓨전으로 인한 실시간 연산 부하가 매우 크기 때문에, 전력, 발열, 공간 효율성을 극대화하기 위해선 맞춤형 실리콘이 필수적이라는 분석입니다. 웨이모는 이를 통해 고도화된 자율주행 시스템의 안정적인 작동을 보장하려 합니다.

테슬라는 이미 하드웨어 3(HW3) 시대부터 자율주행 커스텀 실리콘을 대량으로 차량에 탑재해왔으며, 차량 자체를 대량 생산하여 비용 분산에 유리한 구조를 가지고 있습니다. 또한 테슬라는 소프트웨어 스택까지 직접 제어하는 수직 계열화된 구조를 통해 자율주행 기술을 발전시키고 있습니다. 이는 웨이모가 자체 칩을 개발하면서도 차량 생산은 외부 업체에 맡기는 전략과 대조적입니다.

웨이모와 테슬라는 자율주행 시스템 구축에 있어 상반된 접근 방식을 취하고 있습니다. 웨이모는 완전 무인화를 목표로 라이다와 레이더를 포함한 센서 리던던시(중복성)를 확보하여 센서 시스템의 복잡성을 유지하면서, 이를 커스텀 컴퓨팅으로 효율적으로 처리하려 합니다. 반면 테슬라는 센서 시스템을 단순화하고 비전 중심의 시스템을 구축하는 데 집중합니다. 따라서 어느 쪽의 접근 방식이 더 우월한지는 단순히 ASIC 성능만으로 판단하기 어렵습니다.

웨이모는 최근 '오자이(Ojai)'라는 새로운 차량 플랫폼을 공개했습니다. 이 오자이는 웨이모의 6세대 드라이버 시스템이 처음 적용되는 로보택시 플랫폼입니다. 오자이 플랫폼은 중국 자동차 회사 지커(Zeekr) 계열의 차량을 기반으로 합니다. 웨이모는 이 플랫폼을 통해 차세대 자율주행 기술을 실제 서비스에 적용할 계획입니다.

웨이모는 지커(Zeekr)와의 협력을 통해 차량 제조와 자율주행 시스템 통합을 이원화하는 전략을 펼치고 있습니다. 지커는 웨이모용 차량의 중국 내 제조를 담당하는 것으로 확인됩니다. 반면, 자율주행의 핵심인 웨이모 드라이버 시스템의 통합 작업은 미국 애리조나 메사에 위치한 웨이모와 마그나의 시설에서 이루어집니다. 이는 웨이모가 차량 제조에 직접 관여하기보다는 자율주행 시스템 개발 및 통합에 집중하려는 의도를 보여줍니다.

웨이모는 지커 기반의 로보택시뿐만 아니라 현대 아이오닉 5도 자율주행 플랫폼으로 활용하고 있습니다. 웨이모형 아이오닉 5는 미국 조지아에 있는 현대 모빌리티 그룹 메타플랜트 아메리카에서 생산됩니다. 이는 웨이모가 특정 차량 모델에 국한되지 않고 다양한 제조사의 차량에 자율주행 시스템을 확장할 수 있는 전략을 추구하고 있음을 보여줍니다. 여러 플랫폼을 활용하여 시스템의 유연성과 확장성을 확보하려는 목적이 있습니다.

웨이모는 센서를 직접 개발하고 자율주행 소프트웨어를 독자적으로 만듭니다. 또한 이 소프트웨어에 최적화된 커스텀 ASIC을 포함한 컴퓨터를 자체적으로 개발하며, 이 모든 드라이버 시스템을 다양한 자동차 플랫폼에 통합하고 있습니다. 이는 자동차 제조는 기존 업체에 맡기면서도, 자율주행의 핵심 기술 영역에서는 센서부터 AI 컴퓨터까지 수직 계열화를 통해 통제력을 강화하는 전략입니다. 테슬라가 차량 생산부터 소프트웨어까지 수직 계열화를 이루는 것과는 반대 방향에서 시작하여 핵심 기술력을 확보하려는 웨이모의 독자적인 접근 방식입니다.

결국 테슬라와 웨이모의 경쟁에서 중요한 질문은 라이다 사용 여부, 카메라만 사용 여부, 또는 ASIC의 TOPS 성능이 아닐 수 있습니다. 진짜 핵심은 사람이 운전하지 않아도 될 정도의 신뢰성을 누가 먼저 확보하고, 그 시스템을 얼마나 저렴하게 대량으로 확장할 수 있느냐에 달려 있습니다. 기술적 스택의 차이보다 시스템의 근본적인 신뢰성과 비용 효율성이 최종 승부를 가를 중요한 요소가 될 것입니다.