자율주행의 완전한 실현을 위해 달려온 테슬라가 도조팀 해체를 선언했습니다. 그 의미와 향후 전망을 한국 시장 시각에서 분석해 보겠습니다.
도조팀 시작과 변화 및 해체의 배경
테슬라 도조팀은 2019년 일론 머스크가 ‘완전 자율주행(FSD·Full Self Driving)’이라는 목표를 달성하기 위해 독자 GPU나 기존 클라우드 인프라에만 의존하는 대신, 자체 슈퍼컴퓨터 아키텍처를 구축하겠다는 선언에서 본격적으로 출발했습니다. 도조팀은 자율주행 인공지능 학습을 위해 설계한 초대형 슈퍼컴퓨터 프로젝트의 핵심이었습니다.
당시 테슬라가 수집하는 차량 주행 데이터는 매일 수 테라바이트 단위로 증가하고 있었으며, 이를 효율적으로 학습시킬 전용 시스템이 필요했기에 세계적 GPU 벤더에 독립적 구조를 만들고자 했습니다. 초창기 도조팀의 구조적 목표는 ▲대규모 동영상 데이터 학습을 위한 고속 연산 성능 확보 ▲AI 훈련 효율 극대화 ▲비용 절감 이었습니다. 2021년 공개된 첫 시제품 아키텍처에서는 D1칩이라는 독자 칩이 등장했고, 이는 7nm 공정 기반으로 제작되어 GPU 대비 영상 데이터 처리 속도에서 경쟁력을 보였다는 평가를 받았습니다. 이후 도조팀은 FSD베타 업데이트와 연동되어 수백만 대의 테슬라 차량에서 축적되는 실도로 데이터를 모델 훈련에 투입했습니다. 특히 인간 운전자의 주행 패턴을 인공지능이 추출하고 모델링하는 과정을 목표로 하여, 고전적 센서 기반 자율주행보다 더 광범위하고 직관적인 판단력을 구현하려 했습니다. 그러나 2023~2024년에 들어서면서 도조 프로젝트는 여러 변수에 직면하게 됩니다.
첫째, 데이터센터 전력 사용량이 급증해 유지 비용이 폭발적으로 늘어났고, 둘째, D1칩의 성능 대비 경제성이 기대 이하라는 지적이 확산되었습니다.
또한 엔비디아와 같은 글로벌 GPU 기업이 H100, B200 같은 AI 전용 칩을 내놓으며 도조칩의 장점이 희미해졌습니다. 글로벌 반도체 기업들이 고성능 GPU 및 AI 전용 칩 시장을 장악하고 있으며, 테슬라 자체 개발 방식의 비용 대비 효율성에 의문이 제기된 것도 사실입니다. 팀 내부에서도 ‘독자 칩 개발에 막대한 투자를 이어가는 것보다 외부 파트너십을 활용하는 편이 낫다’는 의견이 커졌고, 이 과정에서 도조팀은 2025년 공식 해체라는 결정을 맞이하게 됩니다. 출발은 테슬라의 자율주행 독립 선언이었지만, 변화의 끝은 현실적 비용과 효율성에서 타협한 전략 전환으로 귀결된 것입니다.
특히 한국을 비롯한 아시아 시장에서의 전기차 경쟁 구도와 차세대 반도체 공급망의 변화는 테슬라의 장기적 전략 수정에 강하게 작용하였습니다. 도조팀의 해체는 단순한 조직 축소가 아니라, 자율주행을 뒷받침할 데이터 플랫폼 자체의 패러다임 전환으로 해석해야 합니다. 한국의 완성차 업계 역시 이 같은 전환 신호를 주목하고 있으며, 향후 자율주행 기술 확보 전략에서 ‘독자 개발’과 ‘글로벌 협업’ 사이의 균형을 더욱 고민하게 될 것입니다.
테슬라의 자율주행 개발 방향성과 한국 시장의 대응
도조팀 해체 이후 테슬라의 자율주행 개발 전략은 명확히 ‘외부 협업과 클라우드 중심’으로 이동하고 있습니다. 해체가 공식화된 2025년 시점에서 테슬라는 자율주행 기술의 핵심을 여전히 차량 데이터 학습에 두고 있습니다.
다만, 테슬라는 외부 파트너십 확대와 실사용 데이터 중심의 알고리즘 개선으로 노선을 수정하며, 독자 칩이나 자체 슈퍼컴퓨터 인프라 구축 대신, 글로벌 반도체 기업이 제공하는 최신 GPU와 AI 클라우드 서비스를 통합적으로 활용하는 노선을 택했습니다.
특히 마이크로소프트, 구글 클라우드와의 협력 루머가 지속적으로 나오고 있으며, 아마존 AWS와 같은 거대 클라우드 플랫폼을 통해 학습 인프라를 안정적으로 확보하고 있습니다. 이는 단기간에 막대한 컴퓨팅 리소스를 확보해야 하는 테슬라에게 유연성과 비용 효율성을 동시에 제공한다는 점에서 적합합니다. 또한 차량 내 시스템과 자율주행 알고리즘은 점점 더 데이터 중심 업데이트 모델로 변경되고 있습니다. 즉, 완성된 소프트웨어를 한 번에 제공하는 것이 아니라, 끊임없이 개선되는 온라인 서비스처럼 주기적으로 업데이트되고, 실제 주행 영상 데이터를 실시간에 가까운 속도로 반영하는 체계를 마련하고 있습니다. 아울러 테슬라가 새롭게 강조하는 방향은 ‘도조칩 대신 차량용 인퍼런스 칩의 최적화’입니다. 기존 테슬라 차량에 탑재된 FSD 컴퓨터는 여전히 맞춤형 칩을 사용하지만, 훈련 영역은 외부 클라우드 자원에 의존하고, 차량 내부는 안정성과 반응 속도를 최우선으로 하는 로컬 칩셋을 유지하는 이원화 전략을 구축했습니다. 한국 시장 관점에서 보면, 최근 테슬라의 방향은 실시간 도로 데이터와 OTA(Over-the-Air) 업데이트 체계 강화로 나타나고 있습니다. 국내 소비자도 주행 중 업데이트, 클라우드 기반 내비게이션 연동, 그리고 고속도로 중심의 레벨2+자율주행 기능을 경험하고 있는 만큼, 테슬라의 전략 수정은 곧바로 사용자 경험 개선으로 이어집니다. 결국 도조팀 해체는 퇴보가 아니라, 유연성과 효율성을 확보하기 위한 전략적 선택으로 해석하는 것이 옳습니다.
한국 시장을 기준으로 살펴보면, 현대차·기아 역시 부분 자율주행 기술을 기반으로 2025년 말까지 레벨3 상용화를 목표로 하고 있으며, 정부 차원의 도로 법규 개정과 인프라 정비가 동반되고 있습니다. 이 과정에서 주목할 점은, 자율주행은 단순히 차량 성능의 문제가 아니라 교통 체계, 보험 제도 그리고 소비자 신뢰라는 복합적 생태계와 연결된다는 사실입니다. 예를 들어 레벨3 자율주행 도입 시 사고 책임 범위가 제조사에까지 확대되는 만큼, 브랜드 신뢰는 단순한 마케팅 구호를 넘어 직접적인 법적 책임과 직결됩니다. 테슬라가 자사 자율주행 시스템에 대한 법적 분쟁을 다수 겪었던 사례는 한국 제조사들에게도 중요한 참고 자료가 됩니다. 따라서 도조팀 해체 소식이 한국 시장에 주는 메시지는, AI 슈퍼컴퓨터 같은 대규모 독자 기술 개발보다 ▲법·제도적 환경 변화 대응, ▲실도로 데이터 활용 강화, ▲소비자 친화적 안전성 검증에 무게를 실어야 한다는 점이라고 볼 수 있습니다. 결국 한국 자동차 기업들은 기술적 완성도와 제도적 기반을 병행해 나가야 시장 신뢰를 획득할 수 있을 것입니다.
완전 자율주행을 향한 길, 독자 기술 환상에서 글로벌 협력 체제로
자율주행 인공지능은 크게 두 과정으로 나눌 수 있습니다. 첫째는 방대한 데이터를 기반으로 모델을 학습시키는 ‘훈련(training)’ 단계이고, 둘째는 실제 차량 환경에서 이미 학습된 모델을 적용하여 즉시 의사결정을 내려야 하는 ‘추론(inference)’ 단계입니다. 테슬라는 도조팀 시절 훈련 전용 슈퍼컴퓨터와 독자 칩을 개발했으나, 도조팀 해체 후에는 엔비디아 H100, B200과 같은 글로벌 GPU 기업의 최신 칩을 중심으로, 클라우드 컴퓨팅 자원을 활용하는 쪽으로 전환했습니다. 훈련 단계의 핵심은 수백만 대의 테슬라 차량에서 실시간으로 수집되는 도로 영상, 운전 패턴, 교통 신호 변화 데이터를 대규모 병렬 연산으로 학습시키는 것입니다. 예를 들어 교차로 진입 시의 다양한 변수, 보행자의 예측 불가능한 움직임, 역주행 차량 등장 같은 상황은 단순한 차선 인식보다 몇 배나 더 복잡한 계산을 요구합니다. 이러한 연산은 클라우드 인프라에서 GPU 및 AI 전용 칩을 통해 처리되며, 그 결과 모델은 점점 더 정교해집니다. 그러나 실제 차량에서는 대규모 훈련용 인프라를 그대로 적용할 수 없기에 추론 단계 전용 칩의 역할이 매우 중요합니다. 차량 내부 칩은 초저지연성과 안정성이 핵심으로, 사고 가능성을 실시간 차단해야 하기 때문입니다. 테슬라는 그동안 자체 설계한 FSD칩을 활용해왔으나 최근 한국 언론과 산업계에서 주목할 소식이 전해졌습니다. 바로 삼성전자가 테슬라의 차세대 추론용 칩, 이른바 AI6 칩 생산을 수주했다는 계약 건입니다. 이 계약은 2025년 상반기 글로벌 반도체 업계의 주요 이슈로 떠오른 바 있으며, 테슬라가 독자 설계한 차량용 인퍼런스 칩을 삼성전자의 최첨단 4나노 공정에서 양산하기로 한 내용입니다. 이는 삼성전자가 그동안 TSMC 중심으로 흘러가던 차량 반도체 파운드리 시장에서 의미 있는 성과를 거둔 사례로 평가됩니다. 특히 자율주행의 핵심 경쟁력이 차량 내부의 즉각적 판단 능력으로 이동한다는 점에서, 테슬라는 신뢰성과 생산 능력을 갖춘 삼성전자 파운드리를 파트너로 선택한 것입니다. 한국 시장 입장에서는 이 계약이 상징하는 의미가 큽니다. 테슬라의 글로벌 자율주행 전략 속에서 한국 반도체 업계가 핵심 역할을 맡으며 단순 전장 부품 공급자를 넘어 AI 생태계의 공동 설계자로 부상했음을 의미하기 때문입니다. 앞으로 자율주행 기술 경쟁에서 차량 추론용 칩의 중요성은 더욱 높아질 것이며, 삼성전자는 이번 AI6 칩 계약을 통해 세계 자율주행 반도체 경쟁 구도의 한 축으로 자리매김할 가능성이 큽니다. 결국 테슬라의 전략 수정과 삼성전자와의 협력은 단순한 칩 조달 계약이 아니라, 자율주행 기술의 글로벌 분업 체계를 보여주는 대표적 사례이며, 한국 시장과 산업계에도 장기적으로 깊은 파급 효과를 남길 것입니다.
2025년 현재 자율주행 기술 경쟁은 단순히 ‘최초 상용화’의 타이틀이 아니라, ‘지속 가능한 확장력’을 중심으로 재편되고 있습니다. 테슬라가 도조팀을 해체한 이유 역시 독자 기술만으로는 장기적 경쟁 우위를 보장하기 어렵다는 현실적 판단의 결과입니다. 한국 시장에서도 이미 자율주행은 소비자 관심을 끄는 혁신 상징이자, 교통 효율성·환경 정책과 직접 연결된 국가적 과제가 되고 있습니다. 글로벌 기업들은 클라우드 기반 AI 협력, 데이터 공유 연합, 그리고 반도체 전문 기업과의 파트너십을 택하고 있으며, 한국 또한 이 흐름에 동참하지 않을 수 없습니다.
테슬라 도조팀 해체는 단순한 기업 내부의 조직 변화가 아니라, 자율주행 기술 경쟁의 본질을 되짚게 하는 상징적 사건입니다. 자율주행은 초대형 슈퍼컴퓨터보다는 법·제도, 인프라, 소비자 신뢰가 결정적 요인이 되는 복합 시장임이 드러났습니다. 한국 시장 기준으로 본다면, 향후 경쟁의 승패는 기술의 혁신성과 더불어, 실질적인 안전성과 신뢰 회복 전략에서 갈릴 것입니다. 이번 사건이 던지는 메시지를 깊이 새기며, 자율주행의 미래를 준비해야 할 시점입니다.