[KJtimes=김봄내 기자]최근 테슬라에 대한 관심이 높아지고 있는 분위기다. 지난 8월 19일 ‘AI데이’ 행사를 진행한 이후 업계는 물론 전문가들도 테슬라의 행사 이후 행보에 주목하고 있는 까닭이다.

당시 테슬라는 행사를 일반 제조업체의 마케팅을 위한 행사 수준이 아닌 마치 전문 소프트웨어 회사의 개발자 대회처럼 구성하고 발표가 끝난 후에는 약 1시간여 동안 질문과 대답(Q&A)까지 하면서 다양한 기술적 질문에 대한 대답과 향후 결과물에 대한 공유 여부까지 밝혔다.

아울러 전체 행사는 자율주행을 위한 ‘인지→판단→제어’ 각 부분의 구체적 진행상황과 각 분야의 난제를 해결하기 위한 대응과 인공지능(AI) 기반의 미래사회 비전까지 제시하는 것으로 구성해 눈길을 끌었다.

‘2D→3D→4D’로 시스템 고도화

사실 지금까지 테슬라는 라이더의 효용성에 대해 ‘가성비가 떨어진다’고 평가해 왔다. 그러면서 자사의 FSD(Full Self Driving) 시스템에 카메라를 메인으로 하고 레이더를 보조로 하는 데이터 수집방법을 사용해 왔다. 그런데 행사에는 뜻밖의 계획을 밝혔다. 앞으로는 카메라(8개)만 사용하겠다고 밝힌 게 그것이다.

테슬라에 따르면 8개의 카메라를 통해 수집한 ‘2D 데이터’를 본사의 슈퍼컴퓨터(원래 사용해 오던)에 보내고, 슈퍼컴퓨터는 그간에 머신러닝을 통해 축적된 정보위에 수집된 2D 데이터를 올려 ‘3D 데이터’로 변환한다. 그러면서 이를 다시 운행환경과 시간에 따른 ‘4D 데이터’로 변환해 적절한 운행방법을 판단하고, 이를 실시간으로 피드백 해서 해당 차량에 적용, 제어하는 시스템을 고도화하고 있다.

테슬라는 행사에서 현재 전 세계에 100만대 이상의 테슬라 전기차가 주행하며 실시간으로 2D 데이터를 모으고 있고 수집된 데이터는 자율주행 연산에 특화된 슈퍼컴퓨터에서 1.1 exa FLOP 레벨의 연산을 통해 머신러닝을 계속하며 시간이 지날수록 자율주행 AI는 더 고도화되고 있음을 밝혔다. 아울러 최초 수집된 데이터로부터 ‘2D→3D→4D’로의 변환하는 기술적 구현을 실제 화면으로 구성해 보여줬다.

업계 한 전문가는 이와 관련 “데이터의 판단(연산)에는 고정물 등 초기수집 데이터에 반복적으로 보여지거나 또는 전혀 새롭게 보여지는 물체에 대해 일일이 수작업으로 라벨링(LABELING)을 하고 이를 축적하는 사실상 막일과도 같은 과정이 매우 중요하다”고 지적했다.

그러면서 “테슬라는 이를 강행해 왔고 현재 시점에서는 AI개발 경쟁자인 구글 웨이모는 물론 기존 자동차 제조사들과도 차별화 되는 테슬라만의 강점으로 자리를 잡았다”고 평가했다.

현재 전문가들 사이에서는 의견이 분분하다. 하지만 현재 테슬라의 FSD 시스템이 자율주행 5단계(0~5) 중 2단계에 해당하는 서비스를 하고 있는 가운데 향후 실제 적용될 수 있는 자율주행 단계는 4단계일 것이라는 예상이 설득력을 얻고 있는 분위기다.

전문가들의 이 같은 예상의 근거는 자율주행 5단계에서는 ‘기술의 발전’과 이를 실제 생활(주행)에 적용했을 때 국가·법체계·문화·인식 등이 복합적으로 작용할 ‘사회적 합의’가 반드시 필요한데 그중 사회적 합의는 해결하기 쉽지 않은 과제로 보고 있다는데 있다는데서 찾을 수 있다.

업계와 전문가들은 완전한 5단계의 경우 조기에 나오기 어려울 것으로 보고 있다. 다만 승용차는 3단계 레벨에서 고속도로·전용도로 등 환경변수가 많지 않은 여건에서 고도화 되고, 배달차·공유차·화물차 등은 한정된 지역에서 4단계를 고도화한 것으로 적용될 가능성이 있다는 시각이 강하다.

“자율주행에 최적화된 슈퍼컴퓨터 생산 추진 중”

뿐만 아니다. 이번 AI데이에서 주목을 끈 것은 테슬라가 자율주행AI에 최적화된 DPU(Data Processing Unit, D1 칩)를 직접 설계해 생산했으며 이를 이용해 자율주행에 최적화된 슈퍼컴퓨터(Dojo, 道場) 생산까지 추진 중에 있다고 밝혔다는 점이다.

테슬라는 이와 관련 엔비디아의 GPU(그래픽 처리장치)를 사용해 ‘2D→3D→4D’ 변환과 AI 머신러닝을 해왔는데 엔비디아에 일반 GPU가 아닌 자동차 AI에 최적화된 GPU를 개발해 달라고 요구했지만 엔비디아가 이를 개발해봤자 팔 곳이 테슬라 한 곳 뿐이라며 개발 및 생산비 등의 비효율성을 들어 거부했다고 설명했다.

테슬라에 따르면 슈퍼컴퓨터(Dojo)는 D1 25개를 묶어(Confiling, 개별 D1을 최고의 성능을 낼 수 있도록 연결하는 것) 트레이닝 타일을 만들고, 트레이닝 타일 120개를 병렬로 묶어서(연결) 서버를 만들며 이 서버들을 여러 개 묶어서 Dojo를 만들어 자율주행 AI 전용으로 사용하겠다는 것이다.

테슬라는 초기의 자율주행 AI의 경우 1개 또는 기껏해야 몇 개의 GPU를 사용해 전기차에서 수집해 전송된 데이터를 ‘조합→판독→판단’해 전기차에 제어 피드백을 하는 형태였는데 이 정도 수준으로는 간단한 패턴을 인식하는 것 이상의 복잡한 교통 환경 데이터를 소화하지 못하는데서 가장 원초적인 생각으로 접근했다고 한다.

즉, ‘조합→판독→판단→피드백이 가능해질 때까지 고성능 CPU/GPU를 더 때려 박으면 되는 거 아닌가’라는 생각에 이르게 됐으며 이에 지난 2년간 그 전에 사용하던 GPU보다 무려 6배의 GPU를 사용(총 1만2000여 개)해 상기와 같은 작업을 진행 중에 있다는 설명이다.

실제 현재 엔비디아의 고성능 A-100 GPU 시장 가격이 약 개당 20만 달러 정도임을 감안하면 테슬라가 지금 사용 중인 중앙처리장치의 제작비를 단순 연산으로 계산할 경우 거의 3조원대의 비용이 나온다.

따라서 테슬라가 이왕 비용이 들어가는 것이라면 범용의 GPU가 아닌 자율주행 AI에 최적화된 DPU 생산을 하는 게 낫겠다고 판단하고 이를 엔비디아에 요구했지만 거절당하자 직접 D1 칩을 설계 제작하고 이를 병렬 연결해 ‘트레이닝 타일, 서버, 슈퍼컴퓨터’까지 제작하는 방안을 만들어낸 것으로 보인다.

일론 머스크 테슬라 최고경영자(CEO)는 AI데이에서 “(테슬라가 원하는 수준의) AI를 만들기 위한 DPU 병렬연결 기술을 확보했고 문제들을 해결해 나가고 있는 중”이라고 밝혔는데 이는 지금껏 테슬라가 취해온 정책들을 보면 만족할만한 수준의 AI가 나오게 되기까지 DPU 병렬 연산 수를 늘려 AI의 연산 성능을 향상시키려 할 것으로 예상되고 있다.

전문가들에 따르면 테슬라가 제작 중인 슈퍼컴퓨터 Dojo는 연산능력/속도를 기준으로 한 전 세계 슈퍼컴퓨터 순위에서 약 6위권 정도가 된다(1.1 exa FLOP, 1초에 100경번 연산). 하지만 테슬라는 여타 공학용 슈퍼컴퓨터들과 달리 ‘8개 카메라 조합(2D)→3차원 조합 →4차원 시공간 구현 및 판단’에 최적화 되어 있다고 주장하고 있다.

‘자율주행AI 최고봉’이라는 자신감 표출

그런가 하면 테슬라는 AI데이 행사에서 자사의 자율주행AI 개발사, D1칩, 트레이닝 타일(약 30㎝x30㎝ 규격), 자율주행 AI 미래비전까지 공개해 시선을 끌었다.

업계 전문가들은 이를 두고 어느 경쟁사도 따라오기 어려운 ‘자율주행AI 최고봉’이라는 자신감의 발로이자 사이버트럭·로드스터 등 최근 지연 중인 테슬라의 여러 프로젝트의 상황에 불안해하는 주주와 시장을 달래기 위한 방안의 하나로도 사용되어진 것으로 해석하고 있다.

테슬라의 자신감은 발표 막판에 휴머노이드 형 로봇이 등장시킨 것에서도 드러났다. 물론 실제로는 사람이 로봇 모양의 외피를 둘러쓰고 연기를 해 일부에서는 ‘그게 뭐냐’는 비난을 받기도 했다.

하지만 일론 머스크는 “휴머노이드 로봇을 만들기 위한 조건 중 ‘눈(Multi-CAM VIDEO, NEURAL Networks로 연결), 신경망(NEURAL NET PLANNING), 조합/판단(AUTU LABELING, Simulation & Tools), 제어(FSD), 자율주행 AI(Dojo Training) 등 가장 중요한 것을 확보하고 있다”며 “따라서 휴머노이드 로봇을 만들지 못할 이유도 없고 내년에 프로토타입 시제품을 내겠다”고 말하면서 자신감을 피력했다.

그러나 업계 전문가들의 시각은 다소 부정적인 측면이 강하게 나타나고 있다. 가장 큰 이유로는 실제 로보틱스(로봇공학)은 진전이 느리기로 악명이 자자한 분야이고 충분한 AI가 있더라도 공학적 설계에서의 난점이 수두룩해 테슬라의 자신감을 액면 그대로 받아들이기는 어려운 상황이라는 점이 꼽힌다.

업계 한 전문가는 “발표에서 테슬라가 제시한 휴머노이드 로봇의 제원은 ‘배터리’를 제외한 것으로 보이는데 기본제원 안에서 로봇 구동과 AI 연산이 가능한 수준의 초소형 배터리는 미개발 상태”라며 “현존하는 고성능 배터리를 장착한다면 무게와 크기가 늘어나 가성비 및 효용성이 떨어지게 된다”고 지적했다.

또 다른 업계 전문가는 “다만 공학적 부분을 제외한 분야는 테슬라가 유관 기술을 확보하고 있어 예상보다 빠른 시기에 다양한 형태의(꼭 휴머노이드 타입을 고집할 이유는 없어 보임) 로봇 도입이 가능할 수도 있겠다는 평가들이 나오고 있다”면서 “그러나 2012년 이후 일론 머스크의 공개 연설·발표 내용과 실제 개발현황 등을 보면 그가 장담한 내년 경 휴머노이드 시제품 개발이 가능할 것이라는 말은 믿기 어렵다”는 반응을 보였다.

한편 이번 행사에서 이색적인 것을 꼽으라면 리쿠르팅 과정에서 라벨링팀을 1000명 이상 운용 중이나 전체적으로 인력이 부족하다며 아주 노골적으로 “너희들을 기다리고 있다. 같이 일하자(Join Our Team)”을 외쳤다는 것이다.

실제 이번 행사에서 테슬라는 자신들의 상황을 ‘아주 자신 있게’ 공개하면서 누구도 자신들을 따라오지 못할 것이라는 자신감을 나타냈다. 이는 일반적으로 AI나 자율주행 개발사들이 개발자대회를 열 경우 자신들의 기술개발 현황, 문제점, 비전을 적나라하게 오픈하지 않는 게 관례인 것을 봤을 때 파격적인 행보라고 볼 수 있다.

테슬라는 행사에서 데이터는 전 세계에 100만대 이상 주행 중인 테슬라 전기차로 실시간 수집하고 있고 라이다의 경우 입력 장치의 문제가 아닌 판단·연산의 문제로 규정하면서 라이더는 필요 없다는 입장을 밝혔다.

또 ‘FSD·자율주행 클라우드 서비스의 소스를 오픈해주면 안 되냐’는 질문에 대해서는 “개발비도 많이 들어가고 해서 그냥 오픈하기는 좀 그렇지만 FSD 라이선스를 주는 방안도 있다”고 응답했다.

전문가들은 테슬라가 밝힌 자율주행AI 개발현황이 압도적이어서 어떤 자동차 제조사도 이를 쫓아가기 어려울 것으로 판단하고 있다. 이에 따라 업계의 지각변동이 나타날 가능성도 배제할 수 없는 상황이다.

따라서 애플에 대항하는 안드로이드 진영처럼 오픈소스 기반의 연합군 탄생 또는 특정 레벨에서 특정기능을 고도화 하는 것으로 생존전략을 마련할 가능성도 있는 만큼 시장의 지각변동이 어떻게 일어날지 지켜볼 일이다.