테슬라에 투자 (해야만) 하는 이유 [2부]
안녕하세요! 8월 5일에 올려드린 "테슬라에 투자(해야만) 하는 이유 [1부]"에 이어 2부를 올려봅니다. 혹시 1부를 안 읽어보신 분들은 아래 링크로 들어가서 한번씩 읽어봐 주시면 감사드리겠습니
lkjrny.tistory.com
[2부] - 제조혁신 글을 못 읽으신 분들은 한 번씩 읽어봐 주시면 감사하겠습니다!
인간 역사엔 세상을 바꾸는 기술들이 여럿 등장했습니다.
초창기로 거슬러 올라가면 불, 바퀴부터 가장 최근에는 전기, 인터넷 등이 있겠죠!
테슬라라는 기업이 자동차 회사라고 믿는 사람들이 매우 많습니다.
대표적으로 Wall Street의 GLJ Research 애널리스트 Gordon Johnson이 있겠지요.
고든 존슨이 주장하는 바는 일견 됩니다.
"테슬라의 이익은 95% 자동차 판매에서 오고 있고, 테슬라는 자동차 회사임에 틀림없다. (테슬라의 적정 주가는 68달러이다.)"
8월 5일 CNBC International 인터뷰 도중
비단 고든 존슨뿐만 아니라 월가의 수많은 분석가들이 테슬라를 '자동차 회사'로 받아들이고 분석을 하고 있죠.
이러니 테슬라에 대한 평가가 극단적으로 나뉘는 게 지극히 정상일 수밖에 없습니다.
테슬라를 이해하는 자 vs 이해하지 못하는 자
들의 의견 불일치입니다.
저는 단언합니다.
테슬라는 절대로 자동차 회사가 아닙니다.
애플 또한 핸드폰 회사 / 전자기기 회사라고 볼 수 없습니다.
애플은 App Store라는 거래 생태계를 만들어 냈습니다.
스마트폰이라는 새로운 기기를 만들어내 이 기기에서만 쓸 수 있는 [앺]이라는 개념을 만들어 내었고
전 세계 모든 회사들이 소비자에게 본인들의 소프트웨어를 팔기 위해선 App Store라는 애플의 온라인 시장을 무조건 적으로 거쳐가야 하죠
애플은 여기서 엄청난 수수료를 때 갑니다.
과연 이런 생태계를 창조해낸 애플이 한낱 전자기기 회사일까요?
테슬라라는 회사가 무엇을 하는 회사인지 한 단어로 함축적으로 표현하는 것은 불가능합니다.
다만 길게 설명을 해보라고 한다면...
테슬라는 자동차, 에너지 솔루션, 배터리, AI, 로봇 회사라고 말을 할 수 있을 것 같습니다.
오늘은 이 많은 분야 중 FSD에 대한 이야기를 해보려고 합니다..!
FSD -> Full Self Driving, 즉 완전 자율 주행의 약자입니다.
테슬라는 현재 FSD 베타 버전 10.12까지 출시를 한 상황입니다.
일단 첫 번째로, 자율주행이 성공한다면 어떤 일이 벌어질까? 에 대한 답을 생각해보아야 합니다.
과거 전기가 없던 인간들에게, 인터넷이 없던 인간들에게,
"전기가/인터넷이 생긴다면 어떤 일들이 벌어질까요?"라고 물어본다면 구체적인 답을 해줄 수 있을까요?
대략적인 답은 상상력을 통해 혹은 그때 인간들이 가지고 있던 지식에 한해 답할 수 있겠죠.
현재 저희의 상식으로 이해가 되는 범주 내로는 자율주행이 가능해진다면 아마 다음과 같은 일들이 벌어질 겁니다.
1. "운전"이라는 노동의 종말
2. 대중교통 (카카오 택시 등)의 종말
3. 이동하는 시간 동안 사용자에게 제공되는 차량 내의 Entertainment 서비스 등장
4. 내가 차량을 쓰지 않는 동안, 자동차가 혼자 나가 Taxi서비스를 제공하여 부수적 수익 창출
정도가 있을 겁니다.
운전을 하는 시간에 다른 일 처리를 할 수 있고, 내가 직장에 있는 동안 자동차가 주차장에 덩그러니 놓여지는 대신,
차가 혼자 나가서 돈을 벌어온다면 이는
어마어마한 전 세계적 노동 생산량/효율성의 증가입니다.
과연 이게 가능해진다면 테슬라 FSD의 적정 가치는 얼마로 계산을 해야 할까요?
지금 현재로써 테슬라는 FSD를 $12,000(한화 약: 1,560만 원)에 판매하고 있는 중입니다.
테슬라가 FSD를 처음에 판매했을 때엔 $3,000(한화 약:390만 원)에 판매하였습니다.
(과거 테슬라의 기술력을 믿고 $3,000에 구입하신 분들은 추후 테슬라가 FSD가격을 얼마를 올리든 간에 그때 지불했던 비용 그대로 FSD기능을 사용하실 수 있습니다! 이것도 일종의 투자인 셈이네요.)
시간이 지날수록 FSD의 역량이 성장하고 있고 이에 맞게 테슬라는 가격을 조정하는 중이죠.
만약 자율 주행 기술이 완성된다면 FSD는 굉장히 비싸지지 않을까요? 거의 억대를 돌파할 것이라고 생각합니다.
더불어 테슬라가 FSD를 완성 시킨다면 분명 테슬라는 다른 자동차 회사에게 FSD 라이센스 판매를 할 것입니다.
마치 현재 시총 3위 마이크로소프트가 MS Office (Word, Powerpoint, Excel 등)라는 현대 사회의 문서작성에 필수적인 프로그램을 개발하여 이를 라이센싱하여 모든 기업들에게 판매하는 것처럼 말이죠.
(MS Office라는 프로그램도 정말 엄청난 발명이 아닐 수 없습니다...)
자 그럼 현명한 투자자라면 여기서 다시한번 질문을 해봐야 합니다.
"과연 테슬라는 자율주행 기술개발에 성공할 것인가?"
그에 대한 답을 함께한번 알아가 보시죠,
자율주행은 '인공지능'의 영역입니다.
수많은 변수와 상황 속에서 컴퓨터가 자발적으로 판단하고 운전을 해야만 하죠.
많은 인공지능 전문가들은 자율주행에 대해 '미지의 영역'이라고 이야기를 합니다.
자율주행이라는 기술을 달성하는 데 있어 얼마만큼의 시간이 걸릴지 모른다는 얘기죠.
하지만 대부분의 전문가들이 동의하는 부분은,
"자율주행을 완성시키는 기업이 있다면 그것은 테슬라가 될 가능성이 높다"
입니다.
제가 왜 그런지 한번 정리해보겠습니다.
[1. Big Data]
테슬라는 세계 1위 데이터 수집회사입니다.
현재 3백만 대 넘는 테슬라가 세계 각국에서 돌아다니고 있는 상태이며
테슬라에 달린 카메라들이 도로 영상을 수집하며 테슬라의 데이터 센터에 전송해줍니다.
2020년 2월 26일 테슬라의 AI부서 수장 안드레 카파시가 FSD AI 프레젠테이션을 할 때의 기준으로
테슬라는 총 30억 마일 (약 48억 km)의 실주행 데이터를 확보했다고 말했습니다.
2년도 훨씬 지난 지금은 거의 100억 마일 정도 수집했겠네요.
Corner Cases, 즉 정말 흔치 않은 특수한 상황들이 테슬라 데이터 센터에 다 수집이 되어있다는 겁니다.
사진을 한번 보시죠,
미국에서 운전하다 보시면 정말 많이 등장하는 Stop 싸인 간판입니다.
무슨 일이 있어도 저 간판이 보이면 정지를 하고 좌우를 살핀 후 진행을 해야 합니다.
보시면 나무에 살짝 가려진 간판도 있고, 밑에 예외 사항이 적혀 있는 간판도 있습니다. "우회전할 때는 제외하고"라고 적혀있네요. (Except Right Turn)
이 외에도 정말 많은 경우도 있습니다.
인부가 들고 있는 경우, 앞 버스에 반 이상 가려져 있는 경우, 앞에 다른 간판에 가려져 있는 경우, 위아래로 뒤집어져 있는 경우..
등등 정말 수많은 Corner Cases, 특수상황들입니다.
테슬라의 데이터센터에는 이런 모든 실제 주행 기록들이 다 전송이 되었으며,
이걸 하나하나 데이터센터 직원들이 라벨링을 해줍니다.
"이건 스탑 싸인이 맞다" 아니라면 "이건 이런이런 간판이다",라고 테슬라의 FSD 뉴럴넷, 즉 테슬라의 뇌에 주입교육을 시켜주는 것이죠.
이런 식으로 수십만 개, 수천만 개의 라벨링 작업이 완료가 된다면 테슬라는 이제 스스로 판별을 해낼 수 있고, 그것 또한 다시 한번 데이터센터의 직원, 즉 인간에게 검수를 받습니다.
이런 작업이 계속해서 진행이 된다면?
결국은 테슬라가 혼자 알아서 판별을 해낼 수가 있는 것이죠.
재밌는 사실 하나 알려드릴까요?
구글의 AI팀은 구글의 뉴럴넷에 수많은 강아지와 고양이 사진을 입력시켜, AI가 알아서 개와 고양이를 판별할 수 있게끔 만들어줬습니다.
이것도 마찬가지로 위에 테슬라의 라벨링 작업과 같은 방식으로 훈련이 됩니다.
수억 장의 강아지 사진을 주고, "이건 강아지다"라고 주입 교육을 받고
수억 장의 고양이 사진을 주고, "이건 고양이"라고 교육을 받게 되면 결국 스스로 판별하는 수준까지 도달하게 됩니다.
믿기지 않으시겠지만 개 vs 고양이 판별 능력에서 결국 구글의 AI는 사람보다 더 높은 정확도를 보이게 됐습니다.. ㅋㅋ
이렇게 보시는 바와 같이 AI학습을 위해선 좋은 질의 데이터가 많으면 많을수록 더 유리합니다. AI가 공부할 재료들이 많으면 그만큼 정확한 판단을 할 수 있으니까요.
더 많은 양의 데이터를 확보한 자가 독식하는 구조입니다. AI라는 영역은요.
현재 전 세계에서 실주행 데이터를 가장 많이 확보한 기업은? 앞으로도 계속 1위의 자리를 유지할 기업은?
단연 테슬라입니다.
자율주행 분야에서 1위인 테슬라의 바로 뒤를 쫓아오고 있는 구글을 한번 보겠습니다.
구글이 현재까지 수집한 실주행 데이터는 몇 마일일까요?
위에 설명드렸다시피 2020년 기준으로 테슬라는 30억 마일,
구글의 Waymo는 2천만 마일을 달성했다고 하네요.
30억 마일과 2천만 마일... 와닿지 않으실 수 있으시니 숫자를 다 써보자면,
3,000,000,000 마일
20,000,000 마일
무려 150배의 차이입니다.
테슬라는 실주행 데이터 수집에 있어 도저히 따라올 수 없는 "초격차"를 달성하고 있는 상태입니다. 지금 이 글을 쓰고 있는 순간에도 테슬라는 실주행 데이터를 수집하고 있습니다.
지난 6월 테슬라에선 "200명가량의 자율주행 데이터 라벨링 직원들을 해고했다"라고 밝혔습니다.
이 뉴스를 가지고 솟아오르는 물가 때문에 회사 재정상황에 무리가 갈 것 같아 해고를 한 것이라고 해석을 하는 언론사가 대부분이었는데요,
저는 다르게 생각합니다.
웬만한 기본적인 라벨링, 즉 무엇이 자동차인지, 사람인지, 신호등이 무슨 색인지, 어떤 간판이 나와있는지 등에 대한 기본적인 라벨링,
그리고 위에 제시해드린 특수한 상황들의 것들도 웬만하면 테슬라의 뉴럴넷에 다 기록이 되어 있을 겁니다.
테슬라의 AI 라벨링 시스템은 이제 더 이상 많은 사람들의 검수를 받을 필요가 없게 된 수준까지 도달한 것일지도 모릅니다.
물론 저희가 모르는 더 수많은 라벨링을 필요로 하겠죠, 하지만 그것은 소수 정원의 인원들로도 충분하다고 판단한 것이라고 보입니다.
AI가 인간을 능가하는 건 이것뿐만이 아니죠 다음에 올려드릴 글에서도 설명드리겠지만, 알파고 vs 이세돌의 케이스가 있겠습니다.
[2. Dojo]
Dojo, 즉 한국말로는 태권도장, 합기도장 등등 무술을 훈련하는 도장이라고 보시면 되겠습니다.
방대한 양의 데이터가 확보되었으면 이를 가지고 무엇을 해야 AI가 탄탄해질까요?
바로 [반복 훈련]입니다.
반복적인 학습을 통해 AI는 사람보다 뛰어난 역량을 지니게 되는 것이지요.
테슬라는 이를 훈련하기 위한 훈련장이 필요하다고 판단했는지,
Dojo라는 새로운 개념의 [AI 훈련장]을 개발하게 됩니다.
Dojo에 대해선 다음 글에서 자세하게 다루도록 하겠습니다!
다들 편안한 저녁 되세요!
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