테슬라에 감명받아서 하나 더 봤다.
역시 김준성 애널리스트의 설명이지만 일년 전에는 연구위원이었지만 지금은 파트장이 됐다!
정말 테슬라를 보면 왜 한 기업이 이렇게 많은 일을 하는가 하는 생각이 든다.
결국 자율주행에서 가장 중요한 수치는 사고율.
현재 테슬라는 자율주행 사고율이 2%를 기록하는데 이 수치를 더 낮추는 것이 기업의 가장 중요한 목표다.
이 자율주행 시스템은 3가지 과정에서 만들어진다 1. 데이터를 모은다.2. 모은 데이터를 기반으로 인공지능 모델을 만든다.3. 인공지능 모델을 자동차에 장착한다.
이 3과정이 반복적으로 진행돼 인공지능 모델의 성능이 더욱 좋아진다.
지금까지 인공지능 모델을 통해 나온 결과가 사고율 2%.
이를 더욱 낮추기 위해 테슬라는 새로운 인공지능 모델을 지난 9월 도입했다.
기존 인공지능 모델 : CNN 신규 인공지능 모델 : CNN + 트랜스포머 + RN
쉽게 말해 기존 인공지능 모델이 다루는 데이터가 사진 한 장이라면 새로운 인공지능 모델이 다루는 데이터는 10초짜리 동영상이다.
아무래도 2D 사진보다는 시간까지 합쳐진 4D 데이터를 이용하면 훨씬 정확한 인공지능 모델이 나올 것이다.
그리고 이 인공지능이라는 것이 더 복잡한 모델일수록 더 나은 성능을 보인다.
하지만 리스크는 있다. 새로운 인공지능 모델을 도입했는데 생각만큼 사고율이 낮아지지 않는다? 테슬라의 성장이 정체될 가능성도 있다.
대부분의 자율주행 솔루션 업체는
라이더+지도에 대한 정보를 바탕으로 자율주행을 하고 있다.
하지만, 지도가 없는, 새로운 지역에서는 무용지물이 되고 만다.
그리고 라이더는 아주 가까운 거리밖에 볼 수 없다.
라이더+지도 정보를 이용한 자율주행은 사람이 전방 3m만 보이고 손에 지도를 든 상태로 걸어간다고 보면 된다.
테슬라가 만드는 반도체는 ASIC.ASIC=자체설계 반도체칩.ASIC는 자신이 사용하는 용도에 맞게 설계됐다.그래서 다른 용도로 사용하면 성능이 떨어지게 된다.(아이디어:더 많은 기업이 자체적으로 반도체를 만들고 있다. 경쟁이 치열한 반도체 산업에서 대장장이 같은 기업에 투자하는 게 현명할지 모른다. TSMC, Synopsys, Cadence)
자동차에 들어가는 FSD 칩.클라우드 컴퓨터에 사용되는 D1(DOJO 칩) 모두 테슬라가 직접 설계한다.
D1은 세계에서 가장 빠른 클라우드 컴퓨터.
이러한 자율주행 시스템을 뒷받침하는 두 가지: 에너지+네트워크
- 에너지: 전기차가 보편화되면 많은 에너지를 써야 하는데 추정하면 현재 에너지 사용량의 40% 정도를 차지하게 된다.
- 이를 뒷받침하기 위해 에너지 공급량을 늘리거나 에너지를 효율적으로 사용해야 한다.
- (1) 에너지 공급량 늘리기-태양광 패널(solarcity) (2) 에너지 효율적 사용-autobidder:에너지도 사고파는 시스템.
2) 네트워크
SpaceX를 통해 위성 간 통신이 가능한 2세대 위성 발사 –> 더 빠른 네트워크가 가능하다.
Robotaxi: 무인 승차 공유.
기존 승차공유업체 : 우버, 그랩 매출의 80%가 인건비가 된다. 기타 비용을 제외하면 적자 사업.
인건비가 없는 무인 승차 공유 시스템.계산하면 영업이익만 1000조원이 예상된다.
상업 물류까지 추가하면 이익이 더 커질 전망이다.Non-Tesla
경우의 수 1: 리비안. 아마존이 투자했다.리비안의 목표=특정 도시, 특정 경로에서만 자율주행한다. 그렇게 좋은 성능이 요구되지 않아.
경우의 수2: 디바이스 제조사+자율주행 솔루션 제조사. 마치 스마트폰으로 삼성전자 갤럭시+구글 안드로이드처럼 기업들이 연합전선을 짜고 있다.