주차 상태에서 FSD 버튼을 딱 눌러요. 그러면 이제 바로 자율 주행을 시작해요. 목적지가 있을 거 아니에요. 거기까지 도착해서

주차를 완료해요. 그 과정이 손쓸 필요가 없다는 호평들이 많은 게 사실이에요. 물론 100% 완벽한 건

아니에요. 일부에서 이건 진짜 놀랍다, 완전 자율 주행에 가깝다, 이렇게 말씀하시는 분들도 있는데, 저는

꼭 그렇다고 보진 않고, 이제 객관적으로 봤을 때 상당한 변화가 있었다고 [음악] 안녕하세요. 이효석입니다. 오늘은

백수현 기자님 모셨습니다. 안녕하세요. 안녕하세요. 네, 오늘 저희 채널은 처음이시면 인사 한 번 부탁드리겠습니다. 네, 안녕하세요. 저는

한국경제신문 기자 백수현입니다. 어, 저는 테슬라와 일론 머스크 관련 주제를 다루는 기사 코너, '테슬라 미 간다'를

연재하고 있습니다. 그리고 최근엔 지난 3년간 취재를 바탕으로 테슬라 리부트란 책을 출간했습니다. 네, 이렇게 초대해주셔서

감사합니다. 네, 『테슬라 리부트』 책 이름이 너무 멋있는데요. 그리고 또 타이밍도 정확하게, 또 이게 주가가 좀 급등하고

있는 상황에서 사람들의 관심이 크게 높아지고 있는 상황에서 나온 책이라서 더 많은 분들이 관심을 가지실 것 같아요.

그런데 『테슬라 리부트』 책 제목이 이게 뭘 의미하는 건가요? 아, 올해 초 머스크가 이런 얘기를 했어요. 테슬라가

성장과 성장의 물결 사이에 있다. 성장과 성장의 물결 사이에. 예예, 올해 초에. 그러니까 성장과 성장의 물결

사이에 있다는 건, 제1 성장이 있고 제2 성장이 있다. 저는 그렇게 봤거든요. 그럼 제1 성장은 뭐냐?

전기차 시장에 한 혁명이죠. 음, 미국 자동차 업계 역사에서 테슬라는 스텔란티스 이후 가장 성공한 완성차 업체라고 볼 수 있어요. 머스크는 2030년까지 테슬라를 2천만 대

팔겠다고 공언했거든요. 근데 문제는 뭐냐면, 2022년에 미국이 기준 금리를 확

끌어올렸죠. 물가가 너무 많이 올라서 전기차 시장이 큰 타격을

입었어요. 소위 말하는 캐즘 이론처럼 경쟁자들이 부상하면서 테슬라 전기차 판매가 둔화됐어요.

사실상 2030년에 2천만 대 파는 것은 불가능한 목표가 아닌가 하는

사람들이 이렇게 생각하고 있고 머스크 역시 그렇게 생각하는 것 같습니다. 그래서 이제 그 목표를 포기한

거죠. 그러니까 1차 성장이 끝나고 2차 성장으로 넘어가야 되는, 그럼 2차 성장이 그렇죠. 2차 성장이 바로

AI 로봇 컴퍼니입니다. 아, 그렇군요. 머스크가 이걸 부쩍 이야기를 많이 하기 시작했거든요. 그래서

이제 테슬라는 AI 로봇 컴퍼니, 그렇기 때문에 이것이 2차 성장 모델이고 우리는 이걸로 갈 것이다.

저는 그래서 테슬라가 사실상 2차 창업을 선언했다고 이렇게 보고 있습니다. 2차 창업이라고 얘기할 만큼 큰 변화가 일어나고 있는

상황이다. 그러니까 테슬라를 재해석해야 된다, 이런 이야기고. 국내 이제 서학개미들이 테슬라를 지금 얼마나 들고

있나요? 그러니까 지난 12일 현재, 국내 테슬라 투자자들의 테슬라 보유액이 약 240억 달러입니다. 누적

240억 달러, 한화로 약 34조 원이죠. 와, 34조 원! 예, 그러니까 국내 시가총액...

정확하진 않은데 네이버보다 많아요, 시가총액이. 아, 그렇군요. 아, 근데 진짜 엄청나네요.

근데 사실 이렇게 많이 투자를 하고 계신 분들도 어떻게 보면 기존에는 전기차 회사 정도로 생각하셨겠지만, 지금부터는 이 책의 제목처럼 리부트해야 합니다. 새로운 부분들을

공부해야 해요. 그러려면 이 책을 통해서라도 하나하나 차분하게, 아 테슬라는 어떤 회사인지

식으로 지금 성장하고 있는지를 점검해 보는 건 매우 중요해요. 이런 생각이 좀 듭니다. 그러면 제가 좀 질문을 드리면, 어 AI 로봇이라고

했으니까 이제 그 부분을 초점을 맞춰서 한번 질문을 드려보도록 하겠습니다. 우선 자율주행이 이제

최근에 나왔어요. 그래서 이 부분이 어 엔드투엔드 자율주행 이런 얘기가 나오는데, 엔드투엔드가 뭐예요? 어, 우선

그 엔드투엔드를 설명하기 앞서서 제가 그 테슬라 자율주행 소프트웨어 FSD, 잠깐만 제 설명을 드릴게요.

FSD가 뭐냐면은 자율주행 지원 소프트웨어예요. 예, 예. 그러니까 아직은 레벨 2 수준, 그러니까 인간의 개입이

필요해요. 감독이. 그러니까 완전 자율주행은 아니에요. 맞아요. 근데 이름은 풀 셀프 드라이빙. 이름만 좀

약간 이름은 그렇다 한 거죠. 자율주행을 지원하는, 현재는 그렇습니다. 그래서 이게 지금 북미 시장에서만 서비스가 돼요. 그리고

테슬라 운전자 약 40만 명이 이용하는 걸로 알려져 있습니다. 그러니까, 그곳에서 이용된다는 것은 아직 국내에서 안 된다는 얘기예요. 국내에서는

지금 오토파일럿만 됩니다. 그러니까 오토파일럿과 FSD의 차이가 뭐냐면, FSD는 이제 완전 자율주행이

가능해요. 아, 예. 그러니까 이게 도로 표지판이나 신호등을 인식합니다. 도심에서도. 그러니까 오토파일럿은 뭐냐면,

고속화도로, 뭐 강변북로나 고속도로 같은 신호등이 없는 도로 있잖아요. 이런

도로에서만 허용, 그러니까 지원이 되는, 이때는 자율주행, 그러니까 보조 주행 보조 시스템이죠. FSD는 좀

더 진화를 한 거죠. 어떻게 보면은, 예. 근데 이제 FSD 이용자들의 후기나 최근에, 예, 이제 이거

유튜브를 찾아보면 상당한 수준으로 이제 올라왔다, 예, 이렇게 보여져요. 근데 그럼 이 FSD를 이제

어떻게 그 구현을 하느냐, 자율주행을 어떻게 구현하느냐. 테슬라는 특징이

있어요. 그러니까 테슬라는 AI 카메라만으로 자율주행을 구현해요. 예, 그러니까 경쟁사인 이제 구글

웨이모는 레이더와 라이다 장치가 있어요. 라이다, 이게 레이더와 빛의 합성, 예. 그래서 이제 전파와 빛을 쏴

가지고 주변에 이제 자동차나 사물들을 인지하는 거예요. 예. 그런데 테슬라는 그건 없고 오로지

카메라만 의존해요. 그러니까 카메라가 여덟 개 달려 있거든요. 그래서 이제 그걸 가지고 주행 영상을

촬영을 해 가지고 그 주행 영상을 통해서 AI를 학습시키는 방법으로 자율주행을 구현합니다. 예, 예. 왜 그러니까 머스크는 이렇게 얘기했어요.

‘인간도 눈으로만 운전하고, 눈으로만 운전을 하는데, 그 라이다, 그 비싼 장치가

뭐하러 필요해? 그 인공지능만 있으면 되는 거 아니야?’ 예, 그렇게 이제 얘기를 한 거예요. 옛날부터 예, 그게 그의 생각이었고, 그거를

구현시킨 게 이제 테슬라의 자율주행 방식이거든요. 그 접근 방식이 완전히 다르죠. 그러니까 웨이모는 이제

라이다를 통해서 완벽한 자율주행을 처음부터 있다고 생각하고 가는 거고, 테슬라는 그냥 좀 더

조금씩 조금씩 더 개선되는, 그런 인간의 뇌처럼 사람들이 운전을 배우듯이 되는 것이 아닌가 싶습니다. 좀 다른 개념을 설명해주셨고요.

네, 맞습니다. 그래서 이제 이 주행 데이터, 지난 3분기 누적 20억 마일의 테슬라 주행 데이터를 AI 학습시켜서 구현하는 방식이에요. 예, 그러니까 지금까지 그래왔어요.

근데 그럼 엔드 투 엔드는 뭐냐? 예, 그러니까 엔드 투 엔드는 작년에 FSD v12 버전, 올해는 v13 버전인데,

v12 버전부터 엔드 투 엔드 방식을 적용했어요.

네. 엔드 투 엔드는 뭐냐? 말 그대로 끝에서 끝까지, 예.

한마디로 통째로, AI에 맡겼다는 거예요. 입력부터 출력까지. 아, 그러니까 머스크는 이를 뭐라고

표현을 했냐면 순수 AI 자율주행이, 순수 AI, 그러니까 모든 걸 다 AI에 맡겼다는 얘기에요. 그러니까 데이터의

입력부터 최종 결정까지 자율주행 시스템 개발 전 과정을 하나의 신경망으로 처리한다는 거예요. 이게 엔드투

엔드(End-to-End) 방식이죠. 이전에는 이 방식은 어떻게 했느냐? 인간 개발자가 가이드라인을 줬어요. 주행 가이드라인을

예, 코딩, 코드가 있었어요. 네네. 이게 무려 30만 줄. 왜 그러냐면 당연히 이제 운전을, 얘가 자율주행을

한다고 하면 불안하잖아요. 예. 그러니까 가이드라인 준 거예요. 예, 너는 이제 저건 자전거야, 저건 신호등이야, 저건

횡단보도야, 멈춰야 돼. 이걸 다, 이게 이제 코딩을 줬다는 거죠. 코드를 30만 줄을. 근데 문제는 뭐냐면은

실제 상황에서 그 도로는 너무 변수가 많아요. 예, 이것들을 다 인간이 변수를 다 코딩할 수가 없어요. 예를 들면 이런 사건이 있었어요.

작년에 횡단보도가 있는데, 학교 앞 횡단보도에서 아이들이 학교 앞 횡단보도를 건너다가 갑자기

들어누웠어요. 횡단보도에서. 이게 실제로 있었던 사회면 사건입니다. 네, 이럴 땐 어떻게 해야 되나요? 어떻게

하시겠어요? 운전하실 때, 운전을 멈춰야죠. 멈춘 다음에 무슨 일이 있는지 봐야 되겠죠. 예, 어떻게 애들이

누워, 들어누워 버렸어요. 그냥 신호등이 횡단보도에서 빨간불이건 파란불이건 일반 운전자라면 내려서 뭐

애들한테 "야, 빨리 비켜라" 하든지, 아니면 빵빵거리든지, 뭔가 아니면 이렇게 비켜서 가든지. 예, 뭔가 어떤

인간들은 자신의 방법대로 행동하겠죠. 근데 자율주행은 어떻게 해야 될까요? 전혀 대안이 없는 거죠. 예, 전혀

대안이 없습니다. 이런 정말 돌발 변수를 어떻게 대응할 능력이 없는 거예요. 그러니까 어떻게 하느냐, 차라리

그러니까 인간들이 이런저런 대응 방식들이 있었을 거 아니에요. 이런 것들을 그럼 아, 그냥 인간들이 했던

그 주행 방식들 데이터를 통째로 AI에 맡겨 버리자. 그럼 어떨까요? 그러니까 이런 이제 생각에서 출발한 게

엔드투엔드 방식이에요. 예. 그래서 나중에 말씀드리겠지만, 테슬라 자율주행 수장인 아쇼크

엘스아이 엔지니어가 있습니다. 이분이 사장인데, 이분이 V13이 처음 나왔을 때 어떤 표현을 했냐면, "딥 러닝에 감사합니다." 이런

표현을 했어요. 이 말이 즉슨 뭐냐면, 내가 한 게 아니다. 어, AI가 했다. 혹은 테슬라 FSD 딥러닝이 했다. 근데 이거를

분만 이런 표현을 한 게 아니에요. 엔지니어들이 다 딥러닝에 감사하다, 이런 표현들을 했어요. 예, 그렇죠. 예예.

그러니까 우리가 이거를 개발을 했지만, 예, 네, AI 개발자 아닌 개발자지만, 사실상 이 세부 과정들은 다 AI가 해낸 겁니다.

표현이라고 전 보고 있거든요. 네. 근데 사실 엔드투엔드 방식이 테슬라가 처음 개발한 건 아니에요. 자율주행 개발

방식 중 하나예요. 이게 이미 어, 10년 전부터 그런 것들을 이제 학자들이 연구해 왔어요. 다만 테슬라가 가장 상용화에 근접하게

개발을 한 겁니다. 예예예. 그렇게 보시면 될 것 같습니다. 알겠습니다. 그러면 엔드투엔드 자율주행 방식이

기존보다 훨씬 더 좋아진, 특히나 이제 사람의 개입이 전혀 없는 AI 혼자 할 수 있는 그런 방식입니다.

알았는데 최근에 업데이트된 FSD 13.2, 예, 요게 좀 화제가 되는 거 같더라고요. 이게 지금 얼마나

좋아졌길래 이 난리인가요? 그러니까 V13이 이제 가장 최근에 이제 출시를, 배포를 했어요. 예,

했는데 이제 가장 큰 변화를 한 마디로 말씀드리면, 파크 투 파크. 예, 예. 그러니까 주차 상태에서 이제 이게 그

테슬라, 그 보면 이제 큰 화면 있잖아요, 디스플레이. 그거 이제 FSD 버튼을 딱 눌러요. 그러면

얘가 이제 바로 자율 주행을 시작을 해요. 해서 이제 목적지가 있을 거 아니에요. 거기까지 도착을 해서 주차를

완료해요. 예, 그 과정에 손댈 필요가 없다. 예, 물론 이제 100% 완벽한 건 아니죠. 왜냐면 여전히 감독형

버전이거든요. 예, 그러니까 뭐 당연히 개입할 상황들이 있겠죠. 예, 어쨌든 이러한 것들을 파크 투 파크를 어

우리는 실행할 수 있어요. 이게 이제 FSD v13 가장 큰 특징입니다. 근데 제가 이제 영상들을 좀 이렇게 체크를 좀 하거든요. 예, 특히 이제 그

FSD 영상들. 왜냐면 그게 되게 중요하거든요. 그러니까 테슬라 유튜버들이 워낙 많습니다. 예, 그러다 보면 이제 호평들이 많은 게

사실이에요. 예, 물론 100% 완벽한 건 아니에요. 일부에서는 '이건 진짜 놀랍다. 완전 자율주행에 가깝다'

이렇게 말씀들을 하시는 분들도 있는데, 어 저는 꼭 그렇다고 보진 않고요. 예, 그 이제 객관적으로 봤을 때 상당한

변화가 있었다. 근데 이런 표현하시는 분들도 있어요. 그러니까 기존 V11, V12 변화보다, 어떻게 보면

V11에서 V1B 엔드 투 엔드로 넘어갔으니 이게 좀 더 극적인 변화일 수 있을 것 같잖아요. 근데 V12

V14 업데이트가 더 좋아진 것 같다는 평들도 있습니다. 아, 그래서 테슬라에 따르면 FSD V3, 도대체 뭐가 바뀐 건데? 그러니까

엔드투엔드 주행 신경망의 모든 부분을 우리가 업그레이드했다. 예, 이렇게 얘기를 하고 있어요. 예, 알겠습니다.

테슬라 자율주행 최신근황, 냉정하게 팩트만 분석해보겠습니다 | 백수전 한국경제신문 기자 [1부]

효친님들을 위한 바이사이드 애널리스트 이효석 매니지스트입니다. 
운용 경험을 살려서 변화된 세상에서 생존을 위한 투자전략을 리서치하고 있습니다.
비즈니스/광고/협업 문의 : contact@hs-academy.kr


이효석아카데미

테슬라 FSD V13.2 업데이트 및 자율주행 기능 분석

FSD 버튼 클릭으로 주차 상태에서 자율 주행 시작, 목적지 주차까지 완료

주차 완료 과정에서 인간 개입 불필요, 100% 완벽하지 않으나 상당한 발전

완전 자율주행에 가깝다는 평가도 있으나 객관적으로 상당한 변화가 있었다고 평가

테슬라의 성장 전략 및 투자 현황

머스크의 '성장과 성장의 물결 사이' 발언 언급, 1차 성장(전기차)과 2차 성장(AI 로봇 컴퍼니)으로 구분

테슬라 1차 성장은 전기차 시장 혁명, 2030년 2천만 대 판매 목표는 현실적으로 어려움

2차 성장 모델은 AI 로봇 컴퍼니, 2차 창업 선언으로 해석

국내 투자자들의 테슬라 보유액 약 34조 원 규모

테슬라 투자자들은 기존 전기차 회사 개념에서 벗어나 새로운 관점 필요성 강조

최근 출시된 엔드투엔드 자율주행에 대한 설명

FSD(Full Self-Driving)는 레벨 2 수준의 자율주행 지원 소프트웨어이며, 북미 시장에서만 서비스 제공

테슬라 자율주행은 AI 카메라만 사용, 경쟁사와 다른 접근 방식

중국 전기차 시장에서 테슬라의 성공 요인 분석

중국 시장 성공 요인: 강력한 제조업 기반, 정부의 전기차 산업 육성, 치열한 경쟁, 중국 근로자들의 높은 생산성

기가 상하이 공장의 높은 부품 현지화율(95% 이상)과 완벽한 밸류체인 구축

중국 정부의 신에너지 자동차 정책과 충전 인프라 확대

치열한 경쟁으로 인한 가격 인하와 비용 절감

중국 근로자들의 높은 생산성과 저렴한 인건비

중국 전기차 배터리 기술 수준 및 테슬라 4680 배터리 현황

CATL과 BYD의 높은 글로벌 시장 점유율(50% 이상)

기술력보다 원가 절감이 중요한 제조업 특성 강조, 디스플레이 시장 사례 언급

테슬라의 4680 배터리 자체 개발 및 양산 지연 현황

건식 전극 공정 도입 어려움과 수율 문제

머스크의 4680 배터리 관련 압박 전략과 테슬라의 내재화 전략 강조