일론 머스크의 허풍? 테슬라 AI슈퍼컴 ‘도조’의 진가를 봅시다

[AI요약] 완전히 기업 내에서 개발된 테슬라의 AI슈퍼컴 도조가 테슬라의 시장가치를 기하급수적으로 끌어올리고, 슈퍼컴퓨팅 분야의 패러다임을 바꿀것이라는 분석이 나왔다. 지금 이 순간에도 판매된 테슬라 차량의 운행 데이터를 전송받고 있는 도조의 진짜 능력은 무엇일까.

AI슈퍼컴 도조는 판매된 테슬라 차량의 운행데이터를 지속적으로 업데이트 받고 있다. (이미지=테슬라)

‘논란의 귀재’인 일론 머스크에 가려진 테슬라의 AI 슈퍼컴퓨터 ‘도조’의 가치를 따져보자.

로봇택시 및 소프트웨어 서비스 영역에서 엄청난 가치를 창출할 가능성이 있는 테슬라의 슈퍼컴퓨터 도조(Dojo)에 대해 포브스, CNN 등 외신이 16일(현지시간) 보도했다.

모건스탠리의 분석가들이 최근 테슬라의 슈퍼컴퓨터 도조가 테슬라의 시장가치를 5000억달러(약 665조5000억원) 증가시킬수 있다고 관측하면서 도조의 진가가 재조명되고 있다. 테슬라의 주가는 모건스탠리팀의 장밋빛 예측에 힘입어 6% 이상 급등했다.

AI와 기계 학습의 전례 없는 발전과 일론 머스크가 생성한 논란과 회의론으로 인해 테슬라 도조의 진가가 가려져 있다는 평가가 나온다.

엔비디아, 인텔, 레노버, 델, HPE, IBM 등 세계 최고의 기술 대기업들이 AI 및 슈퍼컴퓨터 하드웨어의 선두에 있는 반면, 테슬라의 칩 설계, 슈퍼컴퓨팅 및 AI 분야로의 행보는 단순한 기업 다각화 그 이상이다. 이를 통해 테슬라와 머스크가 혁신과 수직적 통합에 대해 어떻게 생각하는지에 대한 통찰력을 엿볼수 있다.

테슬라는 7월 기준 4,527,916대의 자동차를 판매했으며, 판매된 차량은 완전한 자율주행차를 개발하려는 기업의 계획에 따라 모든 운행 데이터를 테슬라로 전송하고 있다.

강력한 엣지 컴퓨팅 기능을 갖춘 거대한 모바일 센서와 카메라 네트워크를 사내에서 설계된 백엔드 슈퍼컴퓨터에 결합해 해당 데이터로부터 AI를 학습시키는 것은 이전에 볼 수 없었던 패러다임이며 테슬라를 단순한 자동차 제조업체 이상으로 끌어올린다.

도조가 슈퍼컴퓨팅 페러다임을 바꿀것이라는 관측이 나왔다. (사진=테슬라)

도조의 중요성을 이해하기 위해서는 AI 프로세서와 슈퍼컴퓨팅의 기존 환경을 알 필요가 있다. 엔비디아의 A100 GPU, IBM의 서밋(Summit) 또는 HPE의 크레이 엑사스케일(Cray Exascale)로 대표되는 기존 슈퍼컴퓨터는 과학 연구, 복잡한 시뮬레이션 및 빅 데이터 분석에 필수적이었다.

그러나 이러한 시스템은 테슬라가 도조를 설계하고 있는 실제 데이터 기반 AI 컴퓨터 비전과 같은 단일 목적에 최적화된 것이 아니라 주로 광범위한 작업을 위해 설계됐다.

테슬라의 도조는 기업의 FSD 역량 향상에만 집중해 AI 처리 환경에 엄청난 변화를 불러오고 있다. 이러한 수직적 통합을 통해 테슬라는 실제 데이터 처리를 위해 명시적으로 설계된 슈퍼컴퓨팅의 새로운 시대를 열수 있는 세가지 요소인 하드웨어, 데이터, 실제 애플리케이션을 포괄하는 생태계를 구축하는 것을 목표로 하고 있다.

테슬라는 엔비디아의 GPU 클러스터를 사용해 자동조종 시스템용 신경망을 훈련해왔다. 단정밀도 또는 배정밀도 부동 소수점 계산과 같은 성능 지표가 명확하지 않음에도 불구하고 테슬라는 2021년 당 ‘세계에서 5번째로 큰 슈퍼컴퓨터’로 자리매김하는 컴퓨팅 클러스터를 운영한다고 주장했지만, 세부사항은 파악하기 어렵다.

그러나 전문가들은 테슬라의 엔비디아 A100 GPU 보유량이 1만개가 넘을 것으로 추정하고 있다. 이는 테슬라가 전 세계적으로 가장 큰 AI 교육 시스템 중 하나를 보유하고 있다는 의미이며, 기업은 최소 2년 동안 이 영역을 확대해 왔다.

도조의 아키텍처 독창성은 도조에 탑재된 TSMC의 7nm 반도체 노드, 645mm²의 대형 다이 크기와 500억개의 트랜지스터, RISC-V 접근 방식과 사용자 정의 지침을 활용해 제조한 빌딩 블록인 D1 칩에서 분명하게 드러난다.

이 시스템은 여러 개의 ExaPOD를 배포해 최대 1,062,000개의 코어를 수용하고 20엑사플롭에 도달함으로써 확장된다. 이러한 종류의 확장성은 최근 들어 주목받고 있으며, 특히 테슬라 차량이 생성하는 엄청난 양의 데이터를 고려하면 더욱 중요하다.

또한 도조는 소프트웨어 언어 파이토치(PyTorch)를 사용하고 새로운 부동 소수점 형식(CFloat8, CFloat16)을 도입해 보다 효율적인 벡터 처리 및 저장 요구 사항을 지원하고 있다.

도조의 아키텍처 독창성은 도조에 탑재된 빌딩 블록 D1 칩에서 분명하게 드러난다. (이미지=테슬라)

일부 업계 전문가들은 도조에 대해 혁명적 변화라기보다 점진적 변화로 간주하고, 머스크와 관련된 모든 기술적 가치를 ‘허풍’으로 폄하하기도 하지만, 사실 도조를 테슬라의 더 광범위한 FSD 야망과 AI 애플리케이션의 미래를 보여주는 것으로 맥락화하는 것이 중요하다.

도조는 테슬라에 개발 주기를 가속화할 수 있는 일종의 제어 기능을 제공해 자율주행차량과 기업이 작업 중인 컴퓨터 비전 기반 로봇을 비롯, 다양한 AI 영역의 혁신을 빠르게 견인하고 있다.

테슬라의 이러한 독특한 접근 방식은 앞으로 더 넓은 AI 영역에 대한 신호탄이 될수 있을 전망이다. 지금 말하기에는 다소 이를수 있지만, 테슬라의 이러한 접근 방식은 해당 기술을 제공받는데 필요한 충분한 자금을 갖춘 선택된 소수에게만 제공될 가능성이 크다.

도조의 출현은 엣지 중심, 수직적 통합, 전문화 및 확장 가능한 아키텍처를 지향하는 슈퍼컴퓨팅 패러다임의 전환을 의미한다. 분명한 것은 도조가 다른 전통적인 자동차 제조업체가 결코 따라잡을 수 없는 기술적 해자를 테슬라에 제공할 수 있는 잠재력이 있다는 것이다.

테슬라의 오랜 분석가인 애덤 조나스가 이끄는 모건스탠리 분석팀은 “도조는 엄청난 가치 창출을 이룰수 있다”며 “로봇택시와 소프트웨어 서비스의 폭넓은 채택을 통해 잠재적으로 새로운 수익원을 창출할수 있을 것”이라고 관측했다.

또한 “투자자들은 테슬라가 자동차 제조업체인지 기술업체인 오랫동안 논쟁을 벌여왔다”며 “이 두 영역은 분리될수 없으며 기업은 소프트웨어와 서비스를 통해 수익을 낼수 있다”고 설명했다.

류정민 기자

znryu@daum.net
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