TSLA 2026Q2 컨퍼런스콜 통번역 등 (스압)
[이전 어닝 관련 글]
2024Q1 (주가140~190$ 당시)
TSLA 차트에 오랫만에 크게 하락 오는 중
멘탈이 흔들리는 건 보통 "상황을 잘 모른다"는 불확실성에 기인하기에,
이럴때 일 수록 정보를 머리에 집어넣는게 중요.
본인은 추매하고 싶은데 지금은 현금흐름이 없어서 안타까울 뿐.
(보유중인 다른거 사서 팔기에는 포폴비중 등 고민되서)
<사진> TSLA 일간 캔들차트 (2026.07.25). RSI 과매도.
어제 미국금리가 4.7 터치하고, 주식시장 전반이 압박 받는 모양.
더불어 TSLA 2분기 실적&컨퍼런스 콜 후, -15%는 상당한 하락이 맞음.
단...
<사진> 2023Q4 당시 정리당시 자료. 개인적으로 익숙한 기분이 느껴짐.
매분기 실적발표 = "마이너스 10% 하락"이 당연한 때.
심지어 차트조차 닮았음...!
TSLA (나름) 장기투자자 입장에서 뇌피셜 분석해보자면.
지금까지 버텨오던 (보통 2020코로나 시절부터 금리인상 돌입 전까지 주가상승기에 주로 자금 들어간)
소액주주 인내심이 바닥나기 시작하는것으로 생각됨.
1.종토방 등지에 하소연 or 비난 하는 사람이 많아지고.
2.전담하는 유튜버가 하나씩 사라지거나 등등.
3.반도체 등 다른주식은 몇배가 오르는데 상대적 FOMO 박탈감.
4.버리는 다시 TSLA 숏치기 시작하고.
5.금리 and 물가는 오를거같은 매크로 압박.
6.일론이 된다던 로보택시 확장은 엄청 더디고.
표면적정보로 보면 "마켓타이밍 해야 현명한거 아님?" 딱 그느낌.
(저는 마켓타이밍 재능은 없습니다...)
<사진> X 게시글 스크린샷. 특정 TSLA 유튜버 영상 안올라오는 이유
업로드 행위가 돈이 크게 되는것도 아닌데, 광대가 되거나, 비난용 과녁(너때문 징징징), 분탕장난감 이 되니까
사실 제가 게시글에 TSLA 이야기 잘 안올리는것도
바로 윗 문장과 같은 생각이라서.
기껏 정리해봤자 비아냥 댓글 받으면 별로 기분 안좋으니.
<사진> 투자는 기본적으로 솔플각에,
알파 & 엣지를 가지고싶다면, 기본적으로 남들 의견에 동조하기 보단, 대립&상반 될 수밖에 없다 보이기도.
아래는 2026Q2 컨퍼런스콜 text 한글입니다.
AI 번역하니까, 텍스트 량 많다고 전체복사도 안해줘서 몇문단씩 복붙.
안녕하세요, 여러분. 테슬라 2026년 2분기(Q2) 실적 질의응답(Q&A) 웹캐스트에 오신 것을 환영합니다.
저는 투자자 관계(IR) 책임자인 트래비스 액설로드(Travis Axelrod)입니다. 오늘은 일론 머스크(Elon Musk), 바이바브 타네자(Vaibhav Taneja), 그리고 여러 임원들과 함께하고 있습니다.
2026년 2분기 실적은 중부 표준시(Central Time) 오후 3시경 발표되었으며, 이번 웹캐스트와 동일한 링크에 게시된 **실적 업데이트 자료(update. Deck)**에서 확인하실 수 있습니다.
오늘 통화에서는 당사의 사업 전망을 논의하며, 미래예측진술(Forward-Looking Statements)을 포함한 발언이 있을 예정입니다. 이러한 발언은 현재 시점에서의 당사의 예측과 기대를 바탕으로 한 것입니다.
다만 실제 결과나 사건은 미국 증권거래위원회(SEC)에 제출한 최근 공시에서 언급된 사항을 포함하여 여러 위험 요인과 불확실성으로 인해 현재의 예상과 크게 달라질 수 있습니다.
오늘 Q&A 시간에는 가능한 한 많은 분들께 질문 기회를 드리기 위해 질문 1개와 후속 질문 1개로 제한해 주시기 바랍니다. 질문을 하시려면 '손들기(Raise Hand)' 버튼을 눌러 질문 대기열에 참여해 주십시오.
그럼 질의응답을 시작하기에 앞서, 일론 머스크가 모두발언(opening remarks)을 하겠습니다.
감사합니다.
네, 이번 분기는 매우 훌륭한 분기였습니다.
우리는 2분기 기준 역대 최고 차량 인도량(deliveries)을 달성했습니다. 모델 Y(Model Y)는 현재 전 세계에서 가장 많이 판매되는 자동차라고 생각하며, 여러 지표에서 새로운 기록을 세우고 있습니다. 그 인기는 매우 빠르게 높아지고 있습니다.
특히 FSD(Full Self-Driving)가 승인된 지역에서는 FSD의 채택률(take rate)이 매우 높게 나타나고 있습니다.
사실 많은 고객들은 이제 '자동차에 FSD를 추가해서 사는 것'이 아니라, 'FSD를 사는데 그에 맞는 자동차가 함께 따라오는 것'처럼 구매하고 있다고 생각합니다.
매장을 방문한 고객들은 실제로 "풀 셀프 드라이빙을 원합니다. 어떤 차가 함께 제공되는지는 크게 상관없습니다"라는 식으로 이야기하고 있습니다.
이는 분명히 FSD가 차량 수요를 이끄는 중요한 요인(demand driver)이라는 것을 보여줍니다. 앞으로 더 많은 국가에서 FSD 승인을 받게 되면, 비슷한 수준의 수요 증가가 나타날 것으로 예상합니다.
전반적으로 이 부분은 매우 긍정적인 흐름을 보이고 있습니다.
에너지 사업도 매우 빠른 속도로 성장하고 있으며,
앞으로는 인공지능(AI) 데이터센터의 대규모 확장에 핵심적인 역할을 하게 될 것이라고 생각합니다.
우리는 핵심 사업을 성장시키는 데 대규모 투자를 진행하고 있으며, 동시에 미래를 위한 준비도 착실히 하고 있습니다.
올해는 자본적 지출(CapEx)이 매우 큰 해입니다.
저는 우리가 현재 투자하고 있는 모든 분야가 앞으로 놀라운 성과를 가져다줄 것이라고 확신합니다.
어쩌면 테슬라 역사상 가장 높은 수준의 투자수익률(CapEx Return)을 기록할 수도 있다고 생각합니다.
테슬라 팀은 전반적으로 정말 뛰어난 성과를 보여주고 있습니다.
- 사이버트럭(Cybertruck)은 생산을 시작했습니다.
- 옵티머스(Optimus)는 곧 생산을 시작할 예정입니다.
- 테슬라 세미(Tesla Semi)는 이미 생산을 시작했습니다.
- 메가팩 3(Megapack 3)는 곧 생산을 시작할 예정입니다.
- 리튬 정제 공장(Lithium Refinery)과 양극재(Cathode) 정제 공장도 생산을 시작했습니다.
- 배터리 셀 생산 역시 지속적으로 확대하고 있습니다.
- 또한 태양전지(Solar Cells)와 태양광 패널(Solar Panels)의 대규모 생산 체계를 구축하기 위한 준비도 진행하고 있습니다.
즉, 현재 테슬라는 자동차뿐 아니라 에너지 저장장치, 상용차, 휴머노이드 로봇, 배터리 소재, 태양광 등 여러 핵심 사업에 대규모 투자를 진행하며 미래 성장을 위한 기반을 빠르게 확대하고 있습니다.
사실 우리는 실리콘 정제(Silicon Refinement)부터 태양전지(Solar Cell) 생산, 그리고 **태양광 시스템 설치 및 보급(Deployment of Solar)**에 이르기까지 전체 공급망을 구축하고 있습니다.
앞으로는 교통의 전기화(Electrification of Transport)와 인공지능(AI)의 발전으로 인해 전력 수요가 엄청나게 증가할 것입니다.
우리는 역사상 가장 야심 찬 수준의 첨단 인프라와 제조 역량 확장을 추진하고 있다고 믿습니다. 이는 매우 중요한 프로젝트입니다.
로보택시(Robotaxi)에 대해서도 우리의 목표는 매우 야심차지만,
사고를 일으키거나 누구에게든 피해를 주는 일이 없도록 매우 신중하게 접근해야 합니다.
미국에서만 매년 약 3만~4만 명이 자동차 사고로 사망하지만,
대부분의 사고는 언론의 주목을 거의 받지 못합니다. 실제로 그런 사고들에 대해 뉴스를 접하는 경우는 거의 없을 것입니다.
반면, 우리(테슬라)가 단 한 명이라도 다치게 한다면, 그것은 전 세계적인 헤드라인 뉴스가 될 것이며, 규제 당국도 즉시 우리의 사업 활동에 강력한 규제를 가할 것입니다.
따라서 우리는 로보택시를 빠르게 확대하고자 하지만, 안전성을 최우선으로 두고 매우 신중하게 서비스를 확대해 나갈 계획입니다.
우리는 누구도 다치게 하고 싶지 않습니다.
로보택시(Robotaxi)를 가능한 한 빠른 속도로 확대하고 있지만,
동시에 누구에게도 피해를 주지 않도록 하는 것을 최우선 원칙으로 삼고 있습니다.
이상적으로는 반려동물조차 치는 일이 없어야 한다고 생각합니다.
결국 우리의 가장 큰 제약 조건은 누구에게도 피해를 주지 않으면서 가능한 한 빠르게 로보택시 서비스를 확대하는 것입니다.
로보택시 서비스를 새로운 도시로 확대할 때마다 실시간 업데이트를 제공하고 있습니다.
서비스 지역이 새롭게 열리면 즉시 X(구 트위터)의 테슬라 공식 계정을 통해 공지하고 있으니,
테슬라 계정을 팔로우하시면 관련 소식을 계속 확인하실 수 있습니다.
현재 우리는 플로리다주의 여러 도시, 텍사스, 그리고 **샌프란시스코 베이 에어리어(Bay Area)**에서 서비스를 시작했습니다.
앞으로도 매우 빠른 속도로 서비스를 확대해 나갈 계획이며,
주행 거리 기준으로는 매주 10% 이상 성장하는 속도를 목표로 확장해 나갈 것으로 생각합니다.
이는 매우 높은 복리 성장률(compound growth rate)입니다.
주주 입장에선 올해 미국인 절반은 로보택시 사용하끔 해준다는 과거 워딩이 머리에 들어있는데,
안전, 신중 이러면 천천히 할꺼라고 말 바뀐거처럼 들리자나...
다음으로 옵티머스(Optimus)에 대해 말씀드리겠습니다.
제가 이전에도 여러 차례 말씀드렸듯이, 옵티머스는 결국 역사상 가장 큰 제품이 될 것이라고 생각합니다.
하지만 이것은 해결하기 매우 어려운 문제입니다.
사람이 하는 일을 수행할 수 있는 자율형 휴머노이드 로봇을 만드는 것은 가장 어려운 공학 과제 중 하나입니다.
즉, 로봇에게 단순히 "이 일을 해라"라고 지시하거나, 작업 영상을 하나 보여주기만 하면, 별도의 프로그래밍 없이 그 작업을 수행할 수 있어야 합니다.
이러한 수준을 실현한 기업은 아직 없습니다.
이를 위해서는 로봇의 전기·기계(Electromechanical) 설계에서 해결해야 할 과제가 매우 많습니다.
사람처럼 정교하게 움직일 수 있는 충분한 손재주(민첩성, Dexterity)를 구현해야 할 뿐만 아니라, 높은 신뢰성과 긴 내구성도 확보해야 합니다.
다시 말해, 실제 현장에서 오랫동안 작업하면서도 고장 나지 않아야 합니다.
그렇지 않으면 70kg짜리 로봇이 현장에서 쓰러져 버리고, 결국 사람 시신을 옮기듯이 직접 들어서 옮겨야 하는 상황이 됩니다.
왜냐하면 옵티머스는 바퀴가 달린 로봇이 아니기 때문입니다.
우리는 옵티머스(Optimus)가 오작동하거나 통제 불능 상태(haywire)에 빠지는 일이 절대 없도록 해야 합니다.
이를 위해서는 설계를 완성도 높게 다듬고, 이후에는 생산 규모를 확대하는 작업까지 많은 노력이 필요합니다.
특히 강조하고 싶은 점은, 생산량을 확대하는 과정(scale-up) 자체가 매우 어려운 과제라는 것입니다.
옵티머스는 지금까지 테슬라가 만든 제품 가운데 가장 제조 규모를 확대하기 어려운 제품이 될 것입니다.
그 이유는 로봇을 구성하는 거의 모든 부품이 완전히 새롭게 개발된 것이기 때문입니다.
생산 확대의 난이도는 로봇에 사용되는 부품이 얼마나 새로운가에 비례합니다.
전기차의 경우에는, 전기 구동계(powertrain)를 제외한 많은 부품들은 이미 기존 공급망이 존재했습니다.
예를 들어 바퀴, 사이드미러, 앞유리, 차체 패널 같은 부품은 기존 공급업체로부터 조달할 수 있었습니다.
하지만 옵티머스는 상황이 완전히 다릅니다.
이를 위한 기존 공급망 자체가 존재하지 않습니다.
그래서 우리는 공급망 전체를 처음부터 새로 구축해야 했고, 일부 부품은 **직접 자체 생산(In-house Production)**하는 방식으로 대응하고 있습니다.
실제로 우리는 상당한 비율의 부품과 공정을 자체 생산(In-house)하고 있습니다.
현재 프리몬트(Fremont) 공장에는 과거 모델 S와 모델 X 생산 라인이 있던 자리에 옵티머스 생산 라인을 구축하고 있는데,
그 모습은 정말 놀라울 정도입니다. 직접 보면 상당히 인상적입니다.
다만, 투자자 여러분의 기대 수준을 현실적으로 맞춰드리고 싶은 점이 있습니다.
옵티머스의 생산 확대도 일반적인 제조업과 마찬가지로 S자형(S-Curve) 생산 증가 곡선을 따를 것입니다.
하지만 초기 구간은 상당히 완만하고 긴 형태가 될 것입니다. 그 이유는 로봇을 구성하는 부품 대부분이 완전히 새로운 것이기 때문입니다.
아마 인터넷에서 매우 인상적인 휴머노이드 로봇 시연 영상을 많이 보셨을 것입니다.
하지만 그런 시연 대부분은 미리 프로그래밍된 동작이거나 사람이 원격으로 조종하는 방식입니다.
현재 일반적인(범용) 작업을 스스로 수행할 수 있는 휴머노이드 로봇은 존재하지 않습니다.
옵티머스는 그러한 능력을 갖춘 최초의 휴머노이드 로봇이 될 것입니다.
즉, 단순히 전시용 데모가 아니라,
일상생활에서 실제로 다양한 작업을 수행하며 실질적인 가치를 제공하는 로봇이 되는 것이 우리의 목표입니다.
옵티머스는 인간과 동일한 수준, 또는 그 이상 수준의 손재주(손의 정교한 조작 능력, Dexterity)를 갖추도록 설계되고 있습니다.
인간의 손은 정말 놀라운 구조입니다.
인간의 손을 깊이 연구할수록 손이 얼마나 정교하고 경이로운 기관인지 새삼 깨닫게 됩니다.
그것은 단순히 엄지손가락이 다른 손가락과 마주 볼 수 있다(opposable thumb)는 수준의 이야기가 아닙니다.
인간의 손이 움직이고 물체를 조작하는 방식에는 매우 섬세한 메커니즘과 미묘한 기능들이 존재합니다.
자세히 들여다볼수록 그 정교함에 더욱 놀라게 됩니다.
옵티머스도 이러한 능력을 구현하게 될 것입니다.
즉, 인간 수준의 손재주를 갖추는 것은 물론, 궁극적으로는 인간을 뛰어넘는 수준(superhuman)의 조작 능력까지 달성하게 될 것입니다.
정말 놀라운 제품이 될 것이라고 생각합니다.
옵티머스는 이제 공장 생산라인 만드는 중이자나...
지금 예상주가에 옵티머스 반영하는 에널 없다고 알고있는데
<사진> 램프업 등등 한참 걸릴거라... 로봇 기대감은 0.
다음으로 테라팩토리(Terafab)에 대해 말씀드리겠습니다.
테라팩토리의 경우 조만간 부지(Location)를 발표할 예정이며, 관련 계획에 대한 보다 자세한 내용도 함께 공개할 예정입니다.
다만 이러한 내용은 이번 실적 발표에서 간단히 언급하기보다는,
별도의 제품·프로젝트 발표 행사(Launch Announcement)를 통해 자세히 설명드리는 것이 적절하다고 생각합니다.
이것은 매우 큰 발표가 될 것이라고 생각합니다.
따라서 단순히 실적 발표(Earnings Call)의 일부로 간략하게 언급하기보다는, 별도의 발표 행사에서 충분한 주목을 받을 가치가 있는 프로젝트라고 생각합니다.
저는 테라팩토리(Terafab)가 매우 뛰어난 프로젝트가 될 것이라고 믿으며, 동시에 반드시 필요한 투자이기도 합니다.
사실 이것이 없다면 옵티머스 생산을 대규모로 확대하는 데 큰 제약을 받게 될 것입니다.
그 이유는 AI 칩을 충분히 확보할 수 없기 때문입니다.
따라서 이 문제를 해결하는 것은 매우 중요하며, 옵티머스를 대량 생산하기 위해서는 메모리(Memory), 로직(Logic), 그리고 **첨단 패키징(Packaging)**까지 모두 해결해야 합니다.
이 부분에 대해서는 오늘 더 자세히 설명하기보다는, 별도의 공식 발표에서 공개하도록 하겠습니다.
또한 우리는 오스틴(Austin)에 건설 중인 개발용 팹(Development Fab)을 위한 장비 발주도 이미 완료했습니다.
이 개발용 팹이 매우 흥미로운 이유는,
- 반도체 노광용 마스크(Lithography Mask) 제작
로직 칩 설계 및 생산(Logic)
메모리(Memory) - 첨단 패키징(Packaging)
- 칩 테스트(Chip Testing)
까지 모든 공정을 하나의 시설(One Roof) 안에서 수행하도록 설계되어 있기 때문입니다.
이 시설이 갖는 가장 큰 장점은 매우 빠른 반복 개발(Iterative Cycle)이 가능하다는 것입니다.
즉, 새로운 칩 설계를 매우 빠르게 제작하고 시험해 본 뒤, 실제로 제대로 작동하는지 즉시 확인할 수 있습니다.
제 생각에는 이와 같은 형태의 건물은 현재 지구 어디에도 존재하지 않습니다.
AI 칩 분야에서 매우 혁신적이고 도전적인, 고위험·고수익(High-Risk, High-Payoff) 프로젝트를 추진하는 데 엄청난 도움이 될 것입니다.
이러한 개발은, 앞서 말씀드렸듯이, 궁극적으로 옵티머스를 최대한 유용한 로봇으로 만드는 것에 초점을 맞추고 있습니다.
<사진> 2026.3. 이미 이야기했던 개념.
소규모 개발용 팹(Development Fab) 에서 테스트할건데, 이제 장비 발주 했다.
테라팹 부지는 따로 행사 열어서 발표 할껴.
또한 우리는 디지털 옵티머스(Digital Optimus)도 개발하고 있습니다.
쉽게 말하면, 이는 컴퓨터 화면을 조작하는 AI입니다. '컴퓨터 사용(Computer Use)'이라고 불러도 될 것 같습니다.
개념적으로는 자동차를 운전하는 방식과 매우 유사합니다.
자동차에서는 카메라가 촬영한 화면(픽셀 또는 광자)을 입력으로 받아, AI가 이를 분석한 뒤 조향·가속·제동 등의 제어 신호를 출력합니다.
디지털 옵티머스 역시 동일한 원리로 작동합니다.
즉, 화면 정보를 입력(광자/픽셀 입력)으로 받아, 그에 맞는 **마우스·키보드 등의 조작 명령(제어 출력)**을 생성하는 방식입니다.
우리는 자율주행 자동차를 위해 개발한 테슬라의 AI 기술을 컴퓨터에도 동일하게 적용할 수 있다고 확신하고 있습니다.
다시 말해, '자율주행 자동차(Self-Driving Car)'와 마찬가지로 '자율 컴퓨터(Self-Driving Computer)'를 구현할 수 있다는 것입니다.
이 자율 컴퓨터에서는 저비용의 테슬라 AI 컴퓨터가 모든 실시간 작업을 처리하게 됩니다.
여기서 중요한 점은 단순히 스크린샷을 분석하는 방식이 아니라, **컴퓨터 화면을 고프레임의 실시간 비디오(Video)**로 인식하고 제어한다는 것입니다.
즉, 화면이 계속 변화하는 상황을 실시간으로 분석하면서 즉시 입력을 수행하는 방식입니다.
디지털 옵티머스(Digital Optimus)는 앞으로 실물 옵티머스(Physical Optimus)에게도 매우 중요한 기술이 될 것입니다.
왜냐하면 실제 옵티머스는 컴퓨터를 자유롭게 사용할 수 있어야 하기 때문입니다.
예를 들어 터치스크린 앞에 섰는데 무엇을 해야 할지 모른다면 유용한 로봇이라고 할 수 없습니다.
따라서 옵티머스는 특정 프로그램만 사용할 수 있는 것이 아니라,
**어떤 터치스크린이나 컴퓨터 환경에서도 일반적으로 조작할 수 있는 범용 능력(Generalized Touchscreen and Computer Use Capability)**을 갖춰야 합니다.
현재 이 프로젝트는 상당히 긍정적인 진전을 보이고 있으며, 스페이스X(SpaceX)와의 협력을 통해 개발이 진행되고 있습니다.
디지털 옵티머스, 요건...
LLM한테 코딩 등 스크린샷 먹이고, 도와달라 하듯이.
카메라를 통해 테슬라 차량이 운전하듯이.
로봇의 눈(카메라)로 데이터(실세계) 보고 각종 UI 조작 하는 흐름.
이건 뭔 개념인지 사람들이 혼용해서 써서 뭐라는지 몰랐는데 약간 개념정리 됨.
기존 "온디바이스 AI" 개념에 에이전트 개념이 합처서, 로봇에 들어감 이라고 생각(아래 문장 참조)
SpaceX의 Grok,즉 대규모 언어모델(LLM)은 디지털 옵티머스(Digital Optimus)의 관리자(manager) 역할을 합니다.
Grok이 디지털 옵티머스에게 무엇을 해야 하는지 지시하고, 일련의 작업(Task)을 부여하면, 디지털 옵티머스가 그 작업을 실제로 수행하는 방식입니다.
그러니까, Grok 사용자가 로봇2개, 차량1개를 보유하고 있으면,
gork 스피커에 "일일 프로토콜 수행햇" 외치면, Grok은 오케스트레이션-
로봇1 텃밭에 물주기 루틴. 로봇2 아침식사용 식재료 다듬기, 차량1 열선시트 가동
이렇게 에이전트 부리듯이 되는거로 추정.
(로봇이 한개면 작업예약 대기줄 같은게 있겠죠? 게임 심즈 같은 로직??)
또한 우리는 메가포드(Megapod)라는 새로운 시스템도 개발하고 있습니다.
이 시스템은 테슬라 AI 컴퓨터와 x86 컴퓨터를 하나의 장치로 결합한 구조입니다.
즉, x86 기반 컴퓨터와 테슬라 AI 컴퓨터를 하나의 박스(Box) 안에 통합하고, 그 안에서 디지털 옵티머스가 동작하도록 설계되어 있습니다.
그리고 이를 메가팩(Megapack)과 유사한 방식으로 대형 캐비닛 형태로 구성한 것이 바로 메가포드입니다.
쉽게 말하면,
- 다수의 테슬라 AI 컴퓨터
- 다수의 x86 컴퓨터
를 하나의 대형 모듈 안에 대량으로 집적한 시스템이라고 볼 수 있습니다.
이러한 메가포드는 국내 어디든, 또는 해외 어느 지역이든 설치할 수 있습니다.
전력 생산이 여러 지역에 분산되어 있는 환경(Disaggregated Electricity Production)에서도 AI 연산 능력을 효율적으로 확장할 수 있게 됩니다.
왜냐하면 전 세계 곳곳에는 활용 가능한 전력이 존재하며
, 테슬라 슈퍼차저(Supercharger) 시설 역시 그러한 전력을 활용할 수 있는 후보 장소 중 하나이기 때문입니다.
현재 우리 슈퍼차저(Supercharger) 네트워크에는 약 7기가와트(GW) 규모의 전력 용량이 확보되어 있으며, 이 규모는 계속 증가하고 있습니다.
우리는 이러한 슈퍼차저 부지의 상당수에 메가포드(Megapod)를 설치하여, 분산형 전력을 활용하는 AI 연산 인프라를 구축할 수 있습니다.
저는 이것이 매우 중요한 사업이 될 가능성이 있다고 생각합니다.
마지막으로 말씀드리자면,
우리는 자율주행(Autonomy)과 로보틱스(Robotics) 로드맵에 대해 매우 큰 기대를 가지고 있습니다.
앞으로 공개할 흥미로운 기술과 제품들이 정말 많이 준비되어 있습니다.
다만 그런 내용을 모두 이번 실적 발표(Earnings Call)에서 다루기에는 시간이 부족합니다.
앞으로 다양한 제품 발표(Product Announcements)를 통해 하나씩 공개해 나갈 예정입니다.
저는 올해가 테슬라 역사상 최고의 해 가운데 하나가 될 것이라고 생각합니다.
그리고 내년은 올해보다도 더 뛰어난 한 해가 될 것이라고 믿습니다.
끝으로, 뛰어난 실행력을 보여준 테슬라 팀 모든 구성원들께 감사드리고 싶습니다.
또한 이 여정에 함께해 주시고 지속적으로 응원해 주시는 모든 지지자와 투자자 여러분께도 진심으로 감사드립니다.
감사합니다.
감사합니다, 트래비스.
2026년 2분기(Q2)에도 1분기 말부터 나타나기 시작했던 전 세계 차량 수요 회복세가 계속 이어졌습니다.
우리는 전 세계 기준 역대 최고 수준의 2분기 차량 인도량(Deliveries)을 달성했습니다.
지역별로도 전 분기 대비(Sequential Growth) 인도량이 증가했으며,
- 미주(Americas): 60% 증가
- 아시아·태평양(APAC): 27% 증가
- 유럽·중동·아프리카(EMEA): 12% 증가
를 기록했습니다.
또한 모델 Y(Model Y)는 여러 주요 시장에서 판매 신기록을 세웠습니다.
대표적으로 다음 국가에서 매우 우수한 성과를 거두었습니다.
- 네덜란드
- 호주
- 뉴질랜드
합리적인 가격에 매력적인 제품을 제공하면서도, 자율주행 기능까지 갖춘 차량을 만들기 위해 노력해 온 테슬라 팀의 성과가 이제 본격적으로 나타나고 있습니다.
우리는 2023년 이후 가장 많은 주문 잔고(Order Backlog)를 보유한 상태로 2분기를 마무리했습니다.
따라서 현재 우리의 가장 중요한 과제는 늘어나는 수요를 충족하기 위해 모든 공장의 생산량을 확대하는 것입니다.
다만 생산 확대 속도는 공급망(Supply Chain)의 제약을 받을 것으로 예상합니다.
이러한 제약은 배터리 공급뿐만 아니라 전자부품(Electronic Components) 공급에도 해당됩니다.
늘 그래왔듯이, 테슬라 팀은 공급업체들과 전략적인 계약을 체결하면서 생산 확대를 가로막는 장애 요소들을 해결하기 위해 적극적으로 노력하고 있습니다.
앞서 일론이 언급했듯이, 차량 수요를 견인하는 핵심 요인 중 하나는 FSD(Full Self-Driving)입니다.
우리의 판매 데이터를 보면, 고객들이 매장을 방문해 차량을 살펴보는 가장 큰 이유 중 하나가 FSD 때문이라는 사실을 확인할 수 있습니다.
2026년 2분기 북미(North America)에서는 차량 인도 시점을 기준으로 약 55%의 차량이 FSD 구독(Subscription)을 활성화한 상태로 고객에게 전달되었습니다.
또한 전 세계적으로 FSD의 채택률(Attach Rate)은 계속 상승하고 있으며,
현재 유료 FSD 이용자는 약 150만 명에 이르렀습니다.
이 가운데
- 55%는 일시불 구매(Upfront Purchase)
- 45%는 구독(Subscription)
형태입니다.
다만 현재는 대부분의 시장에서 FSD 일시불 구매 옵션을 없앴기 때문에, 앞으로 FSD 수익화(Monetization)의 대부분은 구독 모델을 통해 이루어질 것으로 예상하고 있습니다.
한편,
규제 크레딧(Regulatory Credits)을 제외한 자동차 부문 매출총이익률(Automotive Gross Margin)은
- 1분기 19.2%
- 2분기 16.3%
로 전 분기 대비 하락했습니다.
다시 한번 말씀드리면,
우리는 1분기(Q1) 실적 발표 당시, **보증충당금(Warranty) 재평가(True-down)**와 일부 **관세 부담 완화(Tariff Relief)**로 인해 약 2억 3천만 달러(2억 3,000만 달러)의 일회성 긍정 효과가 있었다고 설명드렸습니다.
이러한 일회성 효과는 2분기(Q2)에는 발생하지 않았습니다.
따라서 이 영향을 제외하고 비교하면,
규제 크레딧을 제외한 자동차 부문 매출총이익률은 사실상 전 분기와 거의 비슷한 수준이었다고 볼 수 있습니다.
이는 수요를 지속적으로 확대하는 과정에서도,
테슬라 팀이 가격 정책과 원가 관리를 매우 효과적으로 수행했다는 점을 보여줍니다.
한편,
원자재 가격 상승(Commodity Price Increases)과 금리 상승(Interest Rate Changes)은 계속해서 우리의 비용 부담을 증가시키고 있습니다.
특히 금리 보조(Subvention) 비용은 회계상 매출 차감 항목(Revenue Offset)으로 계약 시점에 한꺼번에 반영됩니다.
올해 금리가 상승하면서 이러한 금리 보조 비용도 함께 증가했고,
그 결과 자동차 부문 이익률(Automotive Margin)에는 부정적인 영향을 미쳤습니다.
또한 이전에도 말씀드렸듯이,
에너지 사업(Energy Business)은 본질적으로 실적 변동성이 큰 사업(Inherently Lumpy)입니다.
에너지 저장장치 등의 설치(Deployments)는 고객의 프로젝트 일정에 따라 결정되는 경우가 많으며,
이러한 일정은 대부분 우리 회사가 직접 통제할 수 없는 요소입니다.
2026년 2분기(Q2)에는 13.5GWh의 에너지 저장장치(Energy Storage)를 설치했습니다.
이는 전 분기 대비 53% 증가한 수치이며,
에너지 사업 기준으로는 역대 두 번째로 큰 분기 실적입니다.
이처럼 설치량은 크게 증가했지만,
에너지 사업의 매출총이익률(Gross Margin)은
- 1분기 39.5%
2분기 20.4%
로 하락했습니다.
이러한 이익률 하락에는 몇 가지 요인이 있었습니다.
첫째,
기존(레거시) 프로젝트에 사용된 특정 공급업체의 배터리 셀(Cell)에서 문제가 발생하면서,
이에 대한 보증충당금(Warranty) 추가 반영(True-up)으로 약 2억 4천만 달러의 비용이 발생했습니다.
둘째,
1분기에 2억 달러 이상 반영됐던 관세 관련 혜택(Tariff Benefits)이 2분기에는 재발하지 않았습니다.
마지막으로,
우리는 이전부터 산업용 에너지 저장장치(Industrial Storage)의 평균판매가격(ASP, Average Selling Price)이 경쟁 심화에 따라 점차 하락할 것이라고 안내해 왔습니다.
장기적으로는,
에너지 사업의 매출총이익률은 20%대 초중반(대략 20~25%) 수준에서 안정화될 것으로 보고 있습니다.
에너지 사업의 주문 잔고(Order Backlog)는 매우 견조한 수준을 유지하고 있습니다.
우리는 현재의 수요는 물론,
앞으로 AI 데이터센터의 증가와 경제 전반의 전기화(Electrification)로 인해 예상되는 미래 수요까지 감안하여 생산 능력을 확대하기 위해 최선을 다하고 있습니다.
한편,
서비스 및 기타(Service & Other) 부문의 **매출총이익률(Gross Margin)**은
- 1분기 9.2%
- 2분기 14.1%
이는 역대 최고 수준(All-Time High)입니다.
이러한 개선은 주로
- 사업 규모 확대(Volume 증가)
- 차량 운영 비용 절감 및 효율적인 원가 관리
의 결과입니다.
여기에는 다음과 같은 사업들이 포함됩니다.
- 중고차(Used Car)
- 슈퍼차저(Supercharging)
- 서비스센터(Service Centers)
- 보험(Insurance)
또한 현재 비중은 크지 않지만,
로보택시(Robotaxi)를 대규모로 운영하기 위해 진행하고 있는 인프라 투자도 이 부문에 포함되어 있습니다.
우리는 테슬라 로보택시 차량(Fleet)도 계속 확대하고 있으며, 현재 미국 내 총 7개 시장(Markets)으로 서비스를 확장했습니다.
올해 남은 기간 동안에는 로보택시 차량 수를 더욱 빠르게 늘리고 미국 내 새로운 지역으로 서비스 범위를 지속적으로 확대 할 것으로 예상하고 있습니다.
한편,
이전에 안내드린 바와 같이,
영업비용(Operating Expenses)은 전 분기 대비 증가했습니다.
영업비용 증가의 가장 큰 원인은 연구개발(R&D) 활동의 확대였습니다.
여기에는 다음과 같은 신규 프로젝트의 양산 준비(Pre-production Ramp) 비용이 포함됩니다.
테슬라 세미(Tesla Semi)
옵티머스(Optimus)
사이버캡(Cybercab)- 기타 AI 관련 프로젝트
또한 새롭게 구축한 AI 연산 인프라(Compute)의 감가상각 비용 증가도 영업비용 상승의 요인이었습니다.
이와 함께, 이번 분기에는 소송(Litigation)과 관련된 비용도 발생했습니다.
앞서 안내드린 것처럼,
현재 테슬라는 대규모 투자 사이클(Big Investment Cycle)에 있으며,
특히 R&D 투자를 중심으로 영업비용은 2026년뿐 아니라 그 이후에도 계속 증가할 것으로 예상하고 있습니다.
한편,
순이익(Net Income)에는 스페이스X(SpaceX) 지분 가치 평가(Mark-to-Market)에 따른 약 10억 달러의 평가이익이 반영되었습니다.
다만 이 긍정적인 효과는 다음 손실로 일부 상쇄되었습니다.
- 외환(FX) 손실 약 3억 달러
- 비트코인(Bitcoin) 평가손실 약 1억 달러
또한 이전에 안내드렸던 것처럼,
이번 분기의 잉여현금흐름(Free Cash Flow)은 마이너스(음수)를 기록했습니다.
이번 분기에 잉여현금흐름(Free Cash Flow)이 마이너스를 기록한 가장 큰 이유는,
자본적 지출(CapEx)이 전 분기 대비 두 배 이상 증가했기 때문입니다.
또한 2026년 하반기에는 CapEx가 지금보다 더욱 증가할 것으로 예상하고 있습니다.
우리는 올해 연간 CapEx가 250억 달러를 초과할 것이라는 기존 전망을 유지합니다.
더 나아가 앞으로 2~3년 동안 CapEx는 계속 증가할 것으로 예상됩니다.
여기 부분이 앞으로 시장이 계속 주가를 나쁘게 누르는 이유가 될것으로 보임.
꾸준하고 큰 설비투자와 그로인한 FCF(적자) 압박.
일회성이 아니라 몇분기간 등장할거라 보이니, 앞서 업로드한 매분기실적마다 -10% 나오던거 처럼되지 않나 싶은거.
이는 다음과 같은 대규모 투자 계획을 추진하고 있기 때문입니다.
- 로보택시(Robotaxi) 차량 확대
- 옵티머스(Optimus) 생산능력 증설
- 반도체 팹(Semiconductor Fab) 투자
- 태양전지 및 태양광 패널 제조 설비 구축
- AI 연산 인프라(AI Compute Infrastructure) 확충
- 기타 자동차 생산시설 증설
이처럼 다양한 제조 및 기술 분야에 대규모 투자를 진행할 계획입니다.
또한 이러한 투자를 자체 현금만으로 충당하는 데 그치지 않고,
시장 상황을 고려하여 적절한 시점에 차입(Debt Financing)도 적극 활용하고 있습니다.
이를 위해 현재 최대 300억 달러까지 차입할 수 있는 금융 약정(Debt Facilities)을 확보하고 있으며,
이를 통해 미래 성장 투자를 더욱 빠르게 진행할 수 있는 재무적 기반을 마련하고 있습니다.
우리는 이러한 전략이 회사를 다음 시대(Next Era)에 대비시키기 위한 올바른 방향이라고 믿고 있습니다.
물론 이러한 투자는 항상 자본 효율성(Capital Efficiency)을 최우선으로 고려하면서 진행할 것입니다.
우리가 지향하는 엄청난 풍요(Amazing Abundance)의 미래로 가는 길은 결코 쉽지 않습니다.
그 길을 가기 위해서는 과감한 투자와 도전적인 결단(Bold Bets)이 반드시 필요합니다.
또한 우리의 발전은 직선적으로 이루어지지는 않을 것(Non-linear Progress)입니다.
때로는 빠르게 성장하고, 때로는 어려움을 겪겠지만, 장기적으로는 지속적인 발전을 이뤄갈 것이라고 믿습니다.
미래는 매우 밝을 것입니다.
그리고 우리는 그 미래를 만들어 갈 기회를 충분히 맞이할 준비가 되어 있습니다.
끝으로,
이 여정을 함께해 준 테슬라 임직원, 고객, 투자자, 그리고 협력업체(Suppliers) 여러분께 깊이 감사드립니다.
여러분이 보내주신 신뢰와 지지에 진심으로 감사드립니다.
감사합니다, 바이바브.
오늘 통화에 참여하신 분들은 이미 눈치채셨겠지만, Say.com을 통해 사전에 접수된 질문들 가운데 여러 가지는 앞선 모두발언에서 이미 다루었습니다.
여기에는 다음과 같은 주제들이 포함됩니다.
옵티머스(Optimus) 생산- 테라팩토리(Terafab)
- 디지털 옵티머스(Digital Optimus)
오늘은 AI 부문 부사장(VP of AI)인 아쇼크(Ashok)도 함께 자리했습니다.
로보택시(Robotaxi)와 관련된 질문은 아쇼크가 답변드리겠습니다.
감사합니다, 트래비스.
Say.com에 접수된 질문 가운데 상당수가 로보택시(Robotaxi)의 배치(Deployment)와 확장(Scaling)에 관한 내용이었습니다.
그래서 현재까지의 진행 상황과 앞으로의 계획을 종합적으로 설명드리고자 합니다.
먼저 말씀드리고 싶은 것은,
로보택시 프로그램은 현재 매우 성공적으로 운영되고 있다는 점입니다.
특히 안전성 측면에서 매우 뛰어난 성과를 보이고 있습니다.
현재 우리는 감독자 없이(Unsupervised) 운행하는 로보택시를 2개 주(State)의 6개 도시에서 운영하고 있으며,
누적 주행거리는 38만 마일(약 61만 km)을 넘어섰습니다.
그동안 주목할 만한 사고(Notable Incidents)는 단 한 건도 발생하지 않았습니다.
지금까지 보고된 사례들은 모두 우리 차량이 정차해 있는 상태에서 다른 차량이나 외부 주체(Other Actors)가 충돌한 경우였습니다.
다시 한번 강조드리고 싶습니다.
38만 마일이 넘는 완전 무인 로보택시 운행 동안, 의미 있는 사고는 단 한 건도 없었습니다.
그동안 이른바 자율주행 전문가들은 안전한 자율주행을 위해서는 반드시
- LiDAR(라이다)
- 레이더(Radar)
- 고정밀 지도(HD Maps)
그리고 이 밖의 온갖 장비들이 모두 필요하다고 주장해 왔습니다. ("the entire kitchen sink"는 '가능한 모든 것을 다 갖춰야 한다'는 관용적 표현입니다.)
이를 통해 우리는 그러한 주장이 반드시 옳은 것은 아니라는 사실을 보여주고 있습니다.
즉, 카메라만으로도 안전하고, 승차감이 좋으며, 경제적인 자율주행 시스템을 구현할 수 있다는 것입니다.
이러한 성과는 테슬라의 AI 접근 방식 전체를 입증하는 매우 중요한 사례라고 생각합니다.
다음으로 서비스 확대(Scaling)에 대해 말씀드리겠습니다.
우리는 약 1년 전 오스틴(Austin)에서 로보택시 프로그램을 시작했습니다.
당시에는 차량의 조수석에 안전요원(Safety Monitor)이 탑승하고 있었습니다.
그리고 작년 말 무렵, 오스틴에서 완전 무인(Unsupervised) 로보택시를 처음으로 운행하기 시작했습니다.
올해 초부터는 로보택시의 주간 무인 주행거리(Unsupervised Miles)가 매주 두 자릿수(10% 이상)의 성장률을 기록하며 빠르게 증가하고 있습니다.
다시 한번 말씀드리면,
지난 몇 달 동안 우리는 주 단위(Week-over-Week) 기준으로 매우 높은 복리 성장률(Compounding Growth Rate)을 유지하며 무인 주행 규모를 확대해 왔습니다.
뿐만 아니라,
올해 남은 기간에도 이러한 높은 성장세를 계속 이어갈 것으로 예상하고 있습니다.
또 한 가지 주목할 점은,
새로운 도시로 서비스를 확장하는 데 필요한 노력은 예상보다 훨씬 적었다는 것입니다.
우리는 앞으로 새로운 도시를 출시하는 데 걸리는 시간(Time to Launch)이 계속 줄어들 것으로 예상합니다.
궁극적으로는 도시별로 하나씩 서비스를 시작하는 방식이 아니라, 주(State) 전체를 한 번에 운영하는 수준까지 발전하는 것을 목표로 하고 있습니다.
이처럼 빠른 성장과 확장이 가능했던 이유는,
테슬라가 최첨단 AI 개발을 수행하는 세계 최고 수준의 엔지니어링 팀을 보유하고 있기 때문입니다.
현재 운행 중인 로보택시(Robotaxi)에는,
이전에 여러 차례 언급했던 FSD V15 소프트웨어의 초기 버전(Early V15 Builds)이 이미 적용되어 있습니다.
FSD V15 개발에서는 약 7개의 주요 성능 개선 프로젝트(Improvement Tracks)를 계획했으며,
이들은 모두 병렬로 동시에 개발되고 있습니다.
현재 로보택시에서 운행 중인 초기 V15 버전에는,
이 가운데 약 40%의 개선 항목이 이미 통합(Merged)되어 있으며,
현재 실제 운행 중인 차량들은 바로 이 버전의 소프트웨어를 사용하고 있습니다.
앞으로 FSD V15 개발이 계속 진행되어 계획했던 개선 사항들이 모두 완료되면,
우리 차량은 믿기 어려울 정도로 안전하고 뛰어난 성능을 갖추게 될 것입니다.
현재 내부적으로도,
우리가 기술 개발을 위해 투자해 온 여러 가지 개선 프로젝트들이 실제로 효과를 내기 시작했다는 신호를 확인하고 있습니다.
우리는 이러한 기술 발전이 매우 큰 성과(Payoff)로 이어질 것이라고 기대하고 있으며,
그것이 올해 남은 기간은 물론 앞으로도 현재와 같은 높은 성장률을 지속하는 원동력이 될 것이라고 생각합니다.
마지막으로 사이버캡(Cybercab)에 대해 말씀드리겠습니다.
무엇보다도 사이버캡은 정말 뛰어난 제품입니다.
실제로 한 번이라도 탑승해 본 사람들은 거의 모두 즉시 그 경험에 매료됩니다.
또한 우리는 사이버캡의 생산 목표를,
앞서 말씀드린 무인 주행 거리(Unsupervised Miles)의 예상 성장 속도와 맞춰 계획하고 있습니다.
그리고 모델 Y를 비롯한 기존 차량에서 사용되는 FSD V15 AI 모델은
사이버캡에서도 동일하게 사용될 예정입니다.
마지막으로 다시 강조드리면,
지금까지 로보택시 사업은 사실상 지수함수적(Exponential)으로 성장해 왔으며,
그 과정에서도 매우 뛰어난 안전 기록(Impeccable Safety Record)을 유지하고 있습니다.
우리의 기술적 투자와 선택(Technology Bets)은 실제 성과로 이어지기 시작했습니다.
이러한 성과를 바탕으로, 앞으로도 당분간 현재와 같은 지수함수적(Exponential) 성장을 지속할 수 있을 것으로 기대하고 있습니다.
그리고 사이버캡(Cybercab)은 정말 놀라운 제품이 될 것입니다.
결국 뇌피셜을 굴려보면,
안전하게 FSD V15 완성체 버전이 나올 때 즈음에 로보택시 도시확장이 맞물리게 끔 하려는거로 보임.
두려운가?! V14 로보택시 롤아웃이!!!
여기서 실망감이,
"[언박스드 공정]으로 사이버캡을 마구마구 찍어내겠어" 를 주주들은 생각하고 있었을건데,
무인주행거리에 비례한 지수함수적 성장에 로보택시 생산속도를 맞춰 계획하겠다 주장함.
단순히 사이버캡 램프업이 느린게 겹침 이라 볼수도 있지만.
방정식이니 계산해보면 되겠네.
<사진> Grok AI 활용. 그러니까 로보택시가 올해는 테스트하는 느낌이고,
(가정이지만) 내년 말은 되어야 상용서비스가 되는거 아닌지
참고로 웨이모 운영대수가 3000대 쯤인데, 계산대로 댓수 따라잡으려면 앞으로 46주는 걸린다는 계산.
(위 뇌피셜대로 2년안으로 FSD_V15 나온다면 아구가 맞지 않나 라는 단순추정)
감사합니다, 트래비스.
사전에 Say.com에 올라온 질문 가운데 하나는 옵티머스 학습을 위한 데이터 수집(Data Collection)에 관한 것이었습니다.
아쇼크, 이 부분도 설명해 주시겠습니까?
네, 물론입니다.
옵티머스에 대해 말씀드리면, 특히 3세대(Gen 3) 옵티머스는 인간과 비슷한 외형뿐만 아니라 기능과 손의 정교한 조작 능력(Dexterity)까지 인간 수준에 맞추도록 설계되었습니다.
이러한 접근 방식을 택한 가장 큰 이유 중 하나는,
인간과 동일한 형태(Form Factor)와 기능(Functionality)을 갖추면 인간이 다양한 작업을 수행하는 방식을 그대로 학습할 수 있기 때문입니다.
이는 곧 전 세계 전체가 옵티머스를 위한 학습 데이터의 원천이 될 수 있다는 의미입니다.
FSD(완전자율주행)의 경우에도 실제 차량에서 방대한 데이터를 수집해 학습을 진행했듯이,
옵티머스 역시 우리 공장에서 일하는 작업자들로부터 풍부한 데이터를 얻을 수 있습니다.
옵티머스는 작업자들이 공장에서 각자의 업무를 수행하는 모습을 관찰하면서 다양한 작업 수행 방법을 학습할 수 있습니다.
또한 우리는 전담 데이터 수집 팀(Dedicated Data Collection Team)도 운영하고 있습니다.
이 팀은 데이터 양은 많지 않더라도 매우 높은 품질의 시연(Demonstration) 데이터를 수집하여,
AI 모델의 후속 학습(Post-training, 미세조정 단계)에 활용하고 있습니다.
이뿐만 아니라,
우리는 인터넷에 존재하는 방대한 데이터도 학습에 활용할 수 있습니다.
여기에는 사람들이 산업 현장이나 가정 환경에서 다양한 작업을 수행하는 시연 영상과 같은 데이터가 포함됩니다.
그리고 두 번째 핵심 성장 동력(Flywheel)은,
수많은 옵티머스 로봇이 우리가 '옵티머스 아카데미(Optimus Academy)'라고 부르는 환경에서 스스로 작업을 연습하는 것입니다.
이 과정에서 옵티머스가 직접 작업을 수행하며 얻는 데이터는 매우 귀중한 자산이 될 것입니다.
또한 이러한 데이터는 로봇과 인간 사이에 존재할 수 있는 미세한 신체적 차이(Form Factor Gaps)까지 극복하는 데 큰 도움이 될 것입니다.
이 단계에서는 강화학습(Reinforcement Learning)이 본격적으로 작동합니다.
즉,
- 처음에는 옵티머스가 다양한 작업을 직접 시도하고,
- 일부는 실패하기도 하지만,
- 성공과 실패 모두로부터 학습하면서, 점차 작업 수행 능력을 향상시키고,
- 궁극적으로는 인간을 뛰어넘는 수준(Superhuman Level)의 숙련도를 달성하게 됩니다.
옵티머스를 위한 우리의 AI 전략도 기본적으로 FSD(완전자율주행)와 동일한 철학을 따릅니다.
즉,
'입력은 픽셀(Pixels In), 출력은 제어(Control Out)'라는 엔드투엔드(End-to-End) 학습 방식입니다.
다시 말해, AI가 카메라를 통해 들어오는 시각 정보를 직접 입력으로 받아들이고, 중간에 사람이 규칙을 일일이 프로그래밍하지 않아도 최종적인 동작 명령을 스스로 생성하는 구조입니다.
FSD와 마찬가지로, 우리는 이러한 AI 시스템이 광범위한 상황에서 일반적으로 작동할 것(Broadly Generalize)이라고 기대하고 있습니다.
예를 들어 FSD에서는,
차에 탑승한 뒤 목적지를 입력하고 출발(Start) 버튼만 누르면, 차량이 주차 상태에서 출발하여 목적지에 도착한 뒤 다시 주차할 때까지 운전 전 과정을 스스로 수행합니다.
옵티머스도 같은 방식으로 동작하게 될 것입니다.
즉, 사용자는 "이 일을 해줘."라고 지시만 하면,
옵티머스가 작업 전체를 처음부터 끝까지 스스로 수행하며,
중간 과정에서 사람이 계속 개입하거나 하나하나 지시할 필요가 없도록 만드는 것이 목표입니다.
또한 옵티머스를 개발하는 팀은,
지금까지 FSD V12, V13, V14, 그리고 현재의 V15 소프트웨어를 개발해 온 바로 그 AI 팀입니다.
그 기술력과 경험을 바탕으로 동일한 AI 접근 방식을 옵티머스에도 적용하고 있습니다.
따라서 저는 옵티머스가 매우 뛰어난 성능을 갖춘 휴머노이드 로봇이 될 것이라고 확신합니다.
좋습니다. 감사합니다, 아쇼크.
이것으로 Say.com을 통해 접수된 사전 질문에 대한 답변은 모두 마쳤습니다.
이제부터는 애널리스트 질의응답(Analyst Q&A)으로 넘어가겠습니다.
첫 번째 질문은 RBC의 톰(Tom)에게서 받겠습니다.
톰, 준비되셨으면 마이크를 켜고 질문해 주시기 바랍니다.
톰, 아직 음소거(Mute) 상태이신 것 같습니다.
음소거를 해제하신 뒤 질문해 주세요.
...
현재 톰의 오디오가 들리지 않는 것 같습니다.
그러면 우선 다음 순서인 앤드루(Andrew)에게 넘어가겠습니다.
톰은 다시 질문 대기열(Queue)에 추가하여 다음 차례에 질문을 받을 수 있도록 하겠습니다.
앤드루, 준비되셨으면 마이크를 켜고 질문해 주세요.
감사합니다. 질문을 받아 주셔서 감사합니다.
먼저 옵티머스(Optimus)에 대해 질문드리고 싶습니다.
일론, 앞서 말씀하시기를 현재는 옵티머스를 위한 공급망(Supply Chain)이 사실상 존재하지 않기 때문에, 많은 부품과 공정을 직접 내재화(Insource)해야 했다고 하셨습니다.
그런데 이러한 과정을 진행하면서,
테슬라와 함께 미국 내 생산시설을 구축하기 위해 투자하려는 공급업체들이 나타나고 있는지 궁금합니다.
이를 묻는 이유는,
물론 테슬라가 생산과 공급망을 직접 통제(Control Your Own Destiny)하고 최대한 빠르게 생산을 확대하려는 목표를 갖고 있다는 점은 이해합니다.
하지만 투자 사이클(Investment Cycle) 측면에서는,
외부 파트너와 협력하는 것이 자본 효율성(Capital Efficiency)을 높이고 생산 확대 속도를 높이는 데 도움이 될 수도 있기 때문입니다.
그래서 현재 이 문제를 어떻게 보고 계신지,
그리고 잠재적인 외부 공급업체들과 어떤 논의를 진행하고 있는지 말씀해 주시면 감사하겠습니다.
일론, 지금 음소거(Mute) 상태이신 것 같습니다.
현재 목소리가 들리지 않습니다.
죄송합니다. (음소거 문제였습니다.)
우리의 공급업체들은 정말 훌륭하게 협력해 주고 있습니다.
그들은 옵티머스(Optimus)와 로보택시(Robotaxi) 등을 지원하기 위해 엄청난 규모의 투자를 진행했고, 지금도 계속 투자하고 있습니다.
특히,
- 삼성(Samsung)
- TSMC
는 중요한 역할을 하고 있습니다.
TSMC는 애리조나(Arizona)에 반도체 공장을 건설하고 있고,
삼성은 텍사스(Texas)에 생산시설을 구축하고 있습니다.
이들은 수백억 달러 규모(Tens of Billions of Dollars)를 투자하여,
옵티머스와 로보택시에 필요한 AI 연산용 반도체(AI Compute) 생산 능력을 확대하고 있습니다.
또한 파나소닉(Panasonic) 역시 배터리 셀 생산량 확대를 위해 **수십억 달러 규모(Many Billions of Dollars)**의 투자를 진행했습니다.
그리고 양해 부탁드립니다.
오늘 제가 몸 상태가 조금 좋지 않습니다.
그래서 목소리나 말투가 평소와 조금 다르게 들릴 수 있습니다.
우리의 파트너들은 정말 훌륭하게 함께해 주고 있습니다.
그들의 지원, 투자, 그리고 노고에 진심으로 감사드립니다.
죄송합니다, 앤드루.
추가적인 설명을 위해 카른(Karn)이 잠시 참여하도록 하겠습니다.
네, 일론의 말씀에 조금 더 덧붙이겠습니다.
삼성 팹(Samsung Fab)의 경우, 향후 프로젝트를 위해 상당 부분이 전용으로 활용될 예정입니다.
이는 수십억 달러 규모의 대규모 투자입니다.
우리는 메모리 분야에서도 비슷한 수준의 투자가 진행되는 것을 보고 있으며,
또한 기존 자동차 공급망과는 다른, 로봇에 특화된 새로운 기술 분야에도 투자가 이루어지고 있습니다.
예를 들면,
- 금속 사출 성형 부품(Metal Injection Molded Parts, MIM)
- 연성 인쇄회로(Flexible Printed Circuits, FPC)
기타 여러 비선형적(Nonlinear) 기술 분야
등이 있습니다.
이러한 기술들은 기존 차량 생산에 사용되던 전통적인 공급망보다는 휴머노이드 로봇 생산에 더 적합한 기술들입니다.
그리고 특정 분야에서 훌륭한 파트너를 찾지 못하는 경우에는,
우리는 지금까지 그래왔듯이 주저하지 않고 자체 생산(Insource)을 선택할 것입니다.
테슬라는 매우 역량 있는 제조 엔지니어링 팀(Manufacturing Engineering Team)과 설계 팀(Design Team)을 보유하고 있으며,
이 팀들이 이러한 기술과 생산 공정을 확장(Scale)하는 데 중요한 역할을 하고 있습니다.
네. 그리고 마이크론(Micron)에도 특별히 감사의 말씀을 드리고 싶습니다.
마이크론은 메모리 공급 할당(Memory Allocation) 측면에서 우리를 지원해 주고 있습니다.
현재 메모리 시장에서는 공급 물량을 어떻게 배분할지 결정하는 것이 매우 어려운 상황입니다.
마이크론 역시 메모리 할당과 관련해 매우 어려운 선택을 해야 하는 상황일 것입니다.
그럼에도 불구하고,
앞으로 수년 동안 테슬라를 위해 공급 여력을 확보해 주고,
현재 메모리 가격이 상당히 비정상적으로 높게 형성된 상황에서도 합리적인 조건으로 매우 의미 있는 규모의 메모리 물량을 배정해 준 것에 대해 깊이 감사드립니다.
(※ 여기서 "insane pricing of memory"는 최근 AI 수요 증가 등으로 메모리 가격이 매우 높은 수준이라는 의미의 표현입니다.)
잠깐, 메모리 가격이 비정상적으로 높다고?
이제 램값은 이게 뉴노멀 아니냐고! 어이!!
(TSLA 담당자의 RAM 가격에 대한 인식 (리레이팅X) 을 엿볼 수 있음 /여기서의 램은 HBM을 말하는게 아닌 일반램으로 읽히지만;)
좋습니다. 자세한 설명 감사합니다.
로보택시(Robotaxi)에 대해 추가 질문 하나 드리겠습니다.
앞선 준비 발언에서 로보택시에 대해 많은 유용한 정보를 제공해 주셨습니다.
현재 주(州) 단위(State Level)에서 센서 요구사항(Sensor Requirements)과 관련해 일부 규제가 변화하고 있는 것으로 알고 있습니다.
테슬라가 앞으로 로보택시를 확대해 나가는 과정에서,
규제 당국으로부터 어떤 점을 기대하고 있는지 궁금합니다.
물론 적절한 규제는 필요할 수 있지만,
과도한 규제로 인해 기술 발전이나 서비스 확장이 제한되는 상황은 피하고 싶을 것입니다.
따라서 테슬라 입장에서,
로보택시가 안전하고 올바른 방식으로 확산되기 위해 규제 기관이 어떤 기준이나 접근 방식을 가져야 한다고 생각하시는지,
그리고 이를 위해 어떤 환경이 조성되기를 원하는지 말씀해 주시겠습니까?
현재 통화에 라스(Lars)도 연결되어 있습니다.
라스, 가능하시다면 이 질문에 대해 답변 부탁드립니다.
네, 물론입니다, 트래비스.
규제에 대해 말씀드리면, 특히 미국 내 규제 환경에서는 상당한 진전을 이루었다고 생각합니다.
연방 정부 차원에서는 여러 긍정적인 움직임이 있었습니다.
예를 들어,
- FMVSS(연방자동차안전기준, Federal Motor Vehicle Safety Standards) 관련 규정 개선
완전 자율주행 차량(Purely Built Autonomous Vehicles)의 인정 및 도입을 향한 방향 전환
등이 있습니다.
이와 관련해 NHTSA(미국 도로교통안전국)가 보여준 지원에 감사드립니다.
다만 주(State)별 규제 차원에서는 일부 우려되는 사례도 있습니다.
예를 들어 뉴저지(New Jersey)에서 진행되고 있는 일부 규제 방향은 다소 실망스럽다고 생각합니다.
궁극적으로 아쇼크가 앞선 발언에서 언급했듯이,
우리가 가장 중요하게 보는 것은 차량 자체의 성능(Vehicle Performance)입니다.
결국 규제 기관과 일반 대중이 자율주행 기술을 받아들이게 만드는 가장 중요한 요소는,
실제 차량이 얼마나 안전하고 뛰어난 성능을 보여주는가입니다.
우리가 생각하는 가장 좋은 규제(Best Regulations)란,
기업과 혁신가들에게 달성해야 할 목표나 기준(Goal or Task)을 제시하고,
그 목표를 어떻게 달성할지는 기업이 스스로 혁신을 통해 찾아갈 수 있도록 하는 방식입니다.
반대로,
문제가 무엇인지 충분히 정의하기도 전에 특정 해결 방법(Solution)을 미리 규정하는 형태의 규제는 바람직하지 않다고 생각합니다.
그러한 방식의 규제에 대해서는 긍정적으로 평가하기 어렵습니다.
테슬라는 항상 그래왔듯이 앞으로도 실제 성과(Performance)가 스스로 증명하도록 할 것입니다.
그리고 아쇼크가 앞선 설명에서 매우 명확하게 보여주었듯이,
결국 이러한 실제 차량 성능과 안전 기록이 앞으로 우리의 확장을 이끌어 가는 기반이 될 것입니다.
감사합니다.
다시 RBC의 톰(Tom)에게 연결해 보겠습니다.
톰, 음소거를 해제하시고 다시 말씀해 주시겠습니까?
...
아쉽게도 톰, 현재 화면상으로는 음소거가 해제된 것으로 보이지만 음성이 들리지 않습니다.
따라서 톰은 다시 질문 대기열(Queue)로 보내드리겠습니다.
다음 질문은 뱅크 오브 아메리카(Bank of America)의 알렉스(Alex)에게 받겠습니다.
알렉스, 가능하시면 음소거를 해제하고 질문해 주세요.
질문 감사합니다.
로보택시(Robotaxi)에 대해 몇 가지 추가 질문을 드리고 싶습니다.
먼저 투자자들이 앞으로 주목해야 할 주요 이정표(Milestones)가 무엇인지 궁금합니다.
어떤 조건들이 충족되면 테슬라가 차량 규모 확대(Fleet Scaling)나 서비스 지역 확대(Market Deployment)를 더욱 가속할 계획인지 알고 싶습니다.
예를 들어,
- 추가적인 안전성 검증
- 사고 발생까지의 주행 거리(Miles Driven per Incident) 개선같은 지표가 중요한 기준인지,
아니면 다른 요소들을 보고 있는지 궁금합니다.
그리고 두 번째 질문입니다.
서비스 활용도를 높이기 위해,
예를 들어 차량 공유 서비스(Rideshare) 업체와 같은 제3자 유통 파트너십(Third-party Distribution Partnerships)을 고려할 가능성이 있는지도 궁금합니다.
현재 계획은 로보택시 사업을 계속해서 완전히 수직 통합(Vertically Integrated) 방식으로 운영하는 것인지,
아니면 향후 외부 플랫폼과 협력하는 방향도 열어두고 있는지 답변 부탁드립니다.
감사합니다.
우리는 테슬라의 다른 사업들과 마찬가지로 로보택시(Robotaxi)도 수직 통합(Vertically Integrated) 방식으로 운영할 것이라고 생각합니다.
로보택시에서 수요 부족(Demand Challenge) 문제는 발생하지 않을 것으로 봅니다.
경제성이 워낙 뛰어날 것이기 때문에,
사람들이 서비스를 이용하려는 수요가 매우 클 것이고,
오히려 수요가 우리의 서비스 제공 능력을 초과하는 상황이 될 가능성이 높다고 생각합니다.
그런 상황에서는 자연스럽게 직접 운영(Vertical Integration)을 선택할 수 있습니다.
현재 로보택시 확장의 핵심 제약 요소는 사실상,
우리가 말하는 "9의 행진(March of Nines of Reliability)"을 달성하는 과정입니다.
즉, 어느 수준의 신뢰성(Reliability)이 확보되어야 대규모 확장이 가능한지를 의미합니다.
이상적으로는,
99.999999%(9가 6개 붙는 수준)의 신뢰성을 달성하고 싶습니다.
결국 로보택시 성장 속도를 제한하는 가장 큰 요소는,
수요도 아니고 유통 채널도 아니라,
얼마나 높은 수준의 자율주행 신뢰성을 확보할 수 있는가,
즉 "신뢰성의 9단계 상승 과정(March of Nines)"이라고 생각합니다.
노랜색 단락을 읽어보면,
위 뇌피셜에서 언급한거처럼,
로보택시를 적극적으로 확장하지 않는 이유는
결국 엣지케이스(대인사고) 1건이라도 발생하면 모든 승인 절차가 딜레이 될거같으니,
(+정치적 공격과 이해관계자의 로비 콜라보)
매우 보수적으로 12개월 이상
즉 FSD_V15 개발완료와 더불어 사이버캡 램프업 선행 되어야,
주주 모두가 바라던 폭발적 확장(차량 증가와 더불어 수익 숫자가 찍히는)이 나오지 않겠나 라는 의견이 역시 강해짐.
뭔소리냐면 올해 주가 팡팡 오르기는 좀 어렵지 않나? 라는거.
감사합니다, 일론.
다음 질문은 웰스파고(Wells Fargo)의 콜린(Colin)에게 받겠습니다.
콜린, 준비되시면 음소거를 해제하고 질문해 주세요.
질문을 받아 주셔서 감사합니다.
최근 스페이스X(SpaceX)와 테슬라(Tesla)가 어떤 형태로든 결합할 수 있다는 이야기가 많이 나오고 있습니다.
물론 현재도 두 회사 사이에는 상당한 협력이 이루어지고 있습니다.
일론, 장기적으로 두 회사를 결합하는 것이 시너지를 만들어낼 수 있다고 보시는지 궁금합니다.
시간이 지나면서 테슬라와 스페이스X의 합병 또는 통합(Combination)이 일론의 관점에서 의미 있는 방향이라고 생각하시는지 말씀 부탁드립니다.
스페이스X와 진행하고 있는 여러 분야에서의 수많은 협력을 보면 알 수 있듯이,
두 회사 사이에는 점점 더 많은 사업적 접점(Overlap)이 생기고 있습니다.
특히 테라팩(Terafab)과 관련해서는,
이는 정말 거대한 규모의 프로젝트가 될 것입니다.
물론,
실적 발표 컨퍼런스 콜(Earnings Call)에서 회사 결합(Combining Companies)이나 그와 유사한 사안에 대해 논의할 수는 없습니다.
그러한 결정은 반드시 적절한 절차(Appropriate Process)를 거쳐 진행되어야 합니다.
그럼 이 부분은 여기까지 하고,
이제 테슬라 법무총괄(General Counsel)인 브랜든(Brandon)에게 넘기겠습니다.
네, 감사합니다, 일론. 정확히 말씀하신 내용이 맞습니다.
우리는 계속해서 스페이스X와의 관계에서 많은 혜택을 얻고 있습니다.
스페이스X는 훌륭한 파트너이며,
현재 두 회사 사이에는 상호 이익이 되는 다양한 거래(Beneficial Transactions)가 진행되고 있습니다.
올해 초에는 투자(Investment)와 프레임워크 계약(Framework Agreement)을 통해 두 회사 간의 협력 관계를 더욱 강화했습니다.
이를 통해 앞으로도 일론이 언급한 다음과 같은 프로젝트들에 대해 스페이스X와 지속적으로 협력할 수 있게 될 것입니다.
- 테라팩(Terafab)
- 디지털 옵티머스(Digital Optimus)
등의 분야에서 협력을 계속 확대해 나갈 계획입니다.
네. 물론 다른 협력 분야도 많이 있습니다.
예를 들어,
차량 안에 Grok이 탑재되고 있고,
Grok은 디지털 옵티머스(Digital Optimus)를 제어하고 지원하는 역할도 하게 될 것입니다.
또한 스타링크(Starlink)는 사이버캡(Cybercab)에 통합될 예정이며,
스타링크 서비스가 제공되는 지역에서는 앞으로 모든 테슬라 차량에도 통합될 것입니다.
왜냐하면 로보택시(Robotaxi) 환경에서는 어디서나 연결 가능한 통신 커버리지가 필요하기 때문입니다.
실제로 놀랍게도 실리콘밸리조차도 이동통신 품질이 매우 나쁘거나 아예 연결되지 않는 지역이 있습니다.
제가 출근할 때 운전하는 구간에서도,
처음 10~15분 동안은 이동통신 연결 상태가 너무 좋지 않아서 실제로 전화를 할 수 없는 경우가 있습니다.
하지만 로보택시 운영에서는 이런 문제가 발생하면 안 됩니다.
로보택시가 통신이 끊기는 '버뮤다 삼각지대(Bermuda Triangles)', 즉 셀룰러 연결이 부족한 지역에 갇혀 행방불명되는 상황을 만들 수는 없습니다.
스타링크는 어디서든 연결성을 제공할 수 있는 능력을 갖고 있기 때문에,
로보택시가 통신 두절로 인해 사라지는 문제를 방지하는 데 매우 중요한 역할을 할 것입니다.
물론 차량 안에 사람이 탑승하고 있다면,
그들은 "딱(Blip)" 하고 바로 높은 생산성을 위한 작업을 하거나, 엔터테인먼트 콘텐츠를 즐기고 싶어 할 것입니다.
스타링크를 이용하면 차량 안에서도 4K 화질의 실시간 스포츠 중계를 시청할 수 있습니다.
또한 데이터 용량당 비용(GB당 비용)이 매우 낮기 때문에,
현재의 이동통신망(셀룰러 시스템)으로는 사실상 구현하기 어려운 수준의 서비스를 제공할 수 있습니다.
이 외에도 스타링크와 테슬라 차량 간에는 활용 가능한 다양한 사례가 있을 것입니다.
네. 아쇼크가 사이버캡(Cybercab)에 대해 언급했던 내용을 생각해 보시면 됩니다.
그는 사이버캡의 탑승 경험이 매우 뛰어나다고 이야기했습니다.
운전에 집중할 필요가 없는 세상에서는,
차량 안에서 보내는 모든 시간을 활용할 수 있습니다.
예를 들어,
- 화상 회의(Conference Call)를 하거나,
- 영화를 보거나,
- 그 밖의 다양한 활동을 할 수 있습니다.
그래서 사이버캡 디자인을 보면 대형 화면(Big Screen)이 탑재되어 있습니다.
우리는 현재 오스틴(Austin)에 있는 테슬라 공장에서 사이버캡 시승(Ride)을 시작했습니다.
머지않은 미래에 고객들도 직접 이러한 경험을 하게 될 것입니다.
직접 탑승 경험을 해보면,
왜 차량 내 연결성(Connectivity)이 그렇게 중요한 요소인지 이해하게 될 것입니다.
좋습니다.
콜린, 추가 질문(Follow-up)이 있으신가요?
네, 로보택시(Robotaxi)에 대해 추가 질문드리겠습니다.
현재 로보택시 출시 상황을 보면,
여러 도시로 서비스를 확대하고 있지만,
언론 보도 기준으로 보면 현재 운행 차량 수는 여전히 수십 대 수준(Dozens)으로 보이며 수백 대 규모(Hundreds)에는 아직 도달하지 않은 것으로 보입니다.
그렇다면 왜 한두 개의 주요 도시, 예를 들어 오스틴(Austin) 같은 곳에 집중해서 먼저 규모를 크게 확대한 뒤 다른 도시로 확장하지 않는 것인지 궁금합니다.
대도시에서 더 많은 차량을 투입하고 운영 규모를 키우기 위해 필요한 조건은 무엇인가요?
현재 테슬라가 더 많은 로보택시 차량을 현장에 배치하는 데 있어 가장 큰 병목 요인(Roadblock)은 무엇인지 설명 부탁드립니다.
우리가 하나의 도시에만 집중해서 규모를 두 배로 늘리는 대신,
여러 도시로 확장해 나가고 있는 이유는,
우리의 자율주행 스택(Stack)이 매우 범용적인(General) 시스템이라는 것을 확인하고 싶기 때문입니다.
실제로 우리의 시스템은 범용적으로 작동하고 있습니다.
다만,
우리 스스로에게도 검증하고,
다른 사람들에게도 증명하기 위해,
각 도시에 큰 추가 노력 없이도 다양한 도시 환경에서 제대로 작동한다는 것을 보여주고자 합니다.
그리고 현재 내부적으로도 바로 그런 모습을 확인하고 있습니다.
일론이 앞서 언급했듯이,
성장률은 실제로 지수함수적(Exponential)이라고 할 수 있습니다.
다만 현재는 그 지수 성장 곡선의 초기 단계(Early Part of the Exponential)에 있기 때문에,
외부 사람들이 그 성장 속도를 체감하거나 이해하기 어려운 것입니다.
또한 차량 대수(Vehicles)와 주행 거리(Miles)를 비교할 때 중요한 점이 있습니다.
로보택시 차량은 일반적인 인간 운전자와 달리,
사실상 계속해서 운행(Continuous Operation)됩니다.
반면 일반 개인 차량은 보통 사람이 하루에 몇 시간 정도만 사용합니다.
따라서 단순히 차량 대수만 비교하는 것은 실제 운영 규모를 정확히 반영하지 못합니다.
로보택시는 한 대의 차량이 훨씬 더 많은 주행 데이터를 생성하고 서비스 시간을 제공할 수 있습니다.
이 차량들은 대부분 거의 연속적으로 운행(Continuous Operation)되고 있습니다.
즉, 차량 수가 적더라도 각각의 차량에서 매우 많은 주행 거리(Miles)를 확보할 수 있다는 의미입니다.
그렇기 때문에 우리는 단순히 차량 대수(Number of Vehicles)만 보는 것이 아니라,
무인 주행 거리(Unsupervised Miles)와 같은 지표를 중요하게 추적하고 있습니다.
물론 차량 대수 역시 하나의 지표이지만,
우리가 목표로 하는 것은 매우 효율적인 차량 운영(Fleet Efficiency)입니다.
차량 한 대가 가능한 많은 시간 동안 운행하면서,
더 많은 주행 거리와 더 많은 데이터를 생성할 수 있도록 하는 것이 중요합니다.
따라서 차량 운영 효율성을 높이기 위해 투입하는 모든 노력은,
결과적으로 보유 차량 한 대당 더 많은 주행 거리(Miles per Vehicle)를 확보하는 방향으로 이어집니다.
네, 여기에 조금 더 덧붙이겠습니다.
현재 우리는 이 사업을 대규모로 확장(Scale)하려고 하고 있으며,
그 과정에서 발생할 수 있는 다양한 문제점(Kinks)과 장애 요소들을 미리 파악하고 해결하려고 합니다.
이것은 단순히 소프트웨어 측면(Software Front)의 문제가 아닙니다.
운영 측면(Operational Front)에서도 해결해야 할 여러 과제가 있습니다.
그래서 우리가 여러 지역에 걸쳐 더 넓은 운영 범위(Broader Footprint)를 확보하려는 것입니다.
대규모 배치(High-volume Deployment)에 들어가기 전에,
비교적 작은 규모의 차량군(Smaller Fleet)으로 통제 가능한 환경에서 이러한 문제들을 찾아내고 해결하려는 목적입니다.
즉,
먼저 다양한 환경에서 시스템과 운영 프로세스를 충분히 검증한 뒤,
그 기반 위에서 본격적인 대규모 확장으로 넘어가려는 전략입니다.
네. 사이버캡(Cybercab)에 대해서 한 가지 언급해야 할 중요한 점이 있습니다.
사이버캡은 완전히 새로운 차량 플랫폼(Chassis)이기 때문에,
도로에 대량으로 투입하기 전에 사이버캡 자체에 특화된 주행 데이터(Driving Data)를 충분히 축적해야 합니다.
예를 들어,
모델 3(Model 3), 모델 Y(Model Y), 그리고 다른 기존 테슬라 차량들은
이미 도로 위에 수백만 대 규모의 차량이 운행되고 있기 때문에,
방대한 실제 주행 데이터를 확보하고 있습니다.
하지만 사이버캡은 아직 그렇지 않습니다.
따라서 우리는 사이버캡 차량에 대해 별도의 데이터 축적 과정이 필요합니다.
현재는 사이버캡에
- 스티어링 휠(운전대)
- 가속 페달
- 브레이크 페달
등을 임시로 장착한 차량을 이용해 주행 데이터를 수집하고 있습니다.
이를 통해 사이버캡 차체(Chassis)에 맞게 자율주행 시스템을 보정(Calibrate)하는 과정이 필요합니다.
이 과정에 대한 확신이 충분히 확보되면,
도시 내에서 운행되는 사이버캡 차량 수는 급격히 증가할 것입니다.
한 가지 생각을 추가하고 싶습니다.
또 다른 이유는 TCO(총소유비용, Total Cost of Ownership)와 관련된 부분입니다.
교통 관련 규제 환경은 도시마다, 주마다 서로 다릅니다.
현재 이를 일괄적으로 적용할 수 있는 연방 차원의 통합된 규제 체계(Federal Framework)가 존재하지 않습니다.
그래서 우리가 도시별로 확장하는 이유는,
각 도시의 요구사항을 하나씩 충족하고,
각 지역 규제 기관의 요청 사항을 가능한 모든 측면에서 만족시키기 위해서입니다.
우리는 각 도시마다 필요한 조건을 확인하고 이를 충족해야 하므로,
도시별 확장 과정을 거칠 수밖에 없습니다.
앞으로도 이러한 과정을 계속 진행할 것이며,
아쇼크(Ashok)와 바이바브(Vaibhav)가 앞서 설명한 것처럼,
필요한 조건들이 갖춰지는 대로 본격적인 규모 확대(Scaling)로 이어갈 것입니다.
주주 커뮤니티에서 차량숫자에 집착하지만, 거리가 더 중요하다는 해설.
다양한 환경 데이터 변수를 수집중이라는 것, (운전환경 엣지데이터 및 도시별 교통 규제 환경)
[로보택시 시스템] 첫 운영의 시행착오,
사이버캡 폼팩터도 기존차체와 다르니 조율작업(사이버캡 핸들페달 장착은 그런이유)도 하고있다 등
감사합니다, 라스.
다음 질문은 라이트셰드(LightShed)의 월트(Walt)에게서 받겠습니다.
월트, 준비되시면 음소거를 해제하고 질문해 주세요.
감사합니다.
방금 라스의 답변과 관련해 간단한 추가 질문을 드리겠습니다.
최근 NHTSA(미국 도로교통안전국) 관리자 조너선 모리슨(Jonathan Morrison)이 CNBC에 출연했습니다.
그는 이미 페달을 없애는 방향에 대해 언급했고,
정확한 표현은 기억나지 않지만,
스티어링 휠(운전대)을 제거하는 것도 고려하는 것처럼 보였습니다.
그런 규제 변화가 사이버캡(Cybercab) 확대의 주요 조건(Gating Factor)이 될 수 있을 것처럼 보입니다.
그렇다면 사이버캡 생산과 배치를 본격적으로 확대하기 위해,
연방 정부 차원에서 추가적으로 필요한 규제 변화나 승인이 더 있는지 궁금합니다.
즉,
현재 테슬라가 사이버캡 규모 확대를 가속하기 위해 연방 차원에서 해결되어야 한다고 보는 핵심 요소가 무엇인지 설명 부탁드립니다.
짧게 답하면 아닙니다.
저는 우리가 NHTSA(미국 도로교통안전국), 특히 **모리슨 관리자(Administrator Morrison)**와 매우 좋은 관계를 맺고 있다고 생각합니다.
그들은 단지 대중이 원하는 방향과,
그리고 앞으로 세계가 맞이하게 될 변화를 따라가고 있을 뿐이라고 봅니다.
또한 이러한 변화에 앞서 대응하고,
필요한 조치들이 올바르게 마련되도록 노력하고 있다고 생각합니다.
우리는 지난 몇 년 동안 NHTSA와
우리의 계획이 무엇인지,
그리고 어떤 방향으로 나아가고 있는지에 대해
개방적이고 투명하게(Open and Honest) 소통해 왔습니다.
"완전히 같은 방향으로 움직인다(같은 보폭이다, Lockstep)"라고 표현하고 싶지는 않지만,
현재 NHTSA에는 함께 협력하는 파트너가 있다고 느끼고 있습니다.
그리고 우리는 이 문제를 함께 해결해 나가고 있습니다.
알겠습니다.
일론, 로드맵과 관련해 질문 하나 드리겠습니다.
스타링크(Starlink)가 사이버캡(Cybercab)에 통합된다고 말씀하셨고,
앞서 영화 시청 등 차량 내 연결성(Connectivity)의 활용 사례에 대해서도 이야기하셨습니다.
그렇다면 반대로,
사이버캡 자체가 스타링크 모바일(Starlink Mobile)을 위한 원격 핫스팟(Remote Hotspot) 역할을 할 수 있는 가능성도 있는지 궁금합니다.
또 하나는 테슬라 세미(Tesla Semi) 관련 로드맵 질문입니다.
세미 트럭에도 자율주행 기능을 적용하는 시점을 언제쯤으로 예상하고 계신가요?
자율주행 트럭 시장 역시 상당히 큰 시장으로 보이며,
현재 미국 내 물류·운송 환경을 고려하면 자율주행 트럭에 대한 필요성도 매우 커지고 있다고 생각합니다.
세미의 자율주행 적용 계획과 향후 방향에 대해 설명 부탁드립니다.
네, 물론입니다.
말씀하신 것처럼,
현재 트럭 운전기사 부족(Shortage of Truckers) 문제는 매우 심각합니다.
미국 전역의 물류 운송에 트럭은 필수적인 역할을 하고 있지만,
이를 담당할 운전자를 충분히 확보하기가 어려운 상황입니다.
따라서 자율주행 세미(Autonomous Semi)는 이러한 트럭 운전자 부족 문제를 해결하는 데 매우 중요한 역할을 할 것입니다.
또한 자율주행은 안전성 향상에도 큰 도움이 될 것입니다.
테슬라 세미에 자율주행 기능이 적용되면,
트럭 운전자들이 더 편안하고 안전하게 운전할 수 있게 되어,
테슬라 세미를 사용하는 운전자들의 안전성과 편의성(Comfort)이 크게 향상될 것입니다.
다만 현재 테슬라 세미의 전체 생산 대수는 아직 매우 적은 수준이며,
올해 말까지도 테슬라 전체 차량 생산 규모에서 차지하는 비중은 매우 작은 수준에 머물 것으로 예상됩니다.
따라서 현재로서는,
자율주행 개발 노력을 대량 생산 차량(High-volume Vehicles)에 집중하는 것이 더 합리적입니다.
모델 3(Model 3)와 모델 Y(Model Y),
그리고 사이버캡(Cybercab)에 대해 범용적이고 완전 무인(Unsupervised) 자율주행을 구현하는 것이 현재 우리의 우선 과제입니다.
우리는 이 차량들에서 자율주행을 완성하고,
앞서 말씀드린 안전성의 9단계 향상 과정(March of Nines of Safety)을 달성하는 데 집중하고 있습니다.
테슬라 세미(Tesla Semi)의 경우에는,
자율주행 기능이 올해 말 또는 내년 초쯤 작동할 것으로 예상합니다.
다만,
세미 자율주행 개발이 모델 3, 모델 Y, 사이버캡의 자율주행 안전성 향상 작업에 방해 요소(Distraction)가 되기를 원하지 않습니다.
따라서 앞으로 약 6개월 정도는 자율주행 세미 개발은 우선순위에서 조금 뒤로 두고(Backseat),
3, Y, 사이버캡의 자율주행 완성도를 높이는 데 집중할 것입니다.
세미의 자율주행은 내년에는 확실히 구현될 것이며,
테슬라 세미 생산량을 대규모로 확대하는 시점에 맞춰 준비될 것입니다.
통신(Communications) 측면에서는 흥미로운 가능성이 있다고 생각합니다.
예를 들어,
테슬라 차량에 탑재된 스타링크 단말(Starlink Terminals)을 일종의 이동식 기지국(Cell Towers)처럼 활용할 수 있습니다.
즉,
지상에서 휴대전화 사용자나 Wi-Fi를 필요로 하는 사람들에게 연결을 제공하는 중계기(Connectivity Relays) 또는 통신 허브 역할을 하게 하는 것입니다.
물론 이것은 별도의 주제이지만,
같은 방식으로 고정형 스타링크 단말(Stationary Starlink Terminals)을 이용해서도 이러한 기능을 구현할 수 있습니다.
즉, 스타링크의 위성 연결을 기반으로 차량이나 특정 장소가 주변 사용자들에게 인터넷 연결을 제공하는 형태의 활용 가능성이 있다는 의미입니다.
다음 질문은 트루이스트(Truist)의 윌(Will)에게 받겠습니다.
윌, 준비되시면 음소거를 해제하고 질문해 주세요.
질문을 받아 주셔서 감사합니다.
일론, 앞서 옵티머스(Optimus)와 관련된 공급망(Supply Chain)에 대해 언급하시면서,
생산 확대가 얼마나 어려운 과제가 될 것인지 설명해 주셨습니다.
이에 대해 조금 더 자세히 이해하고 싶습니다.
특히 옵티머스에 사용될 반도체(Semiconductors)와 관련해 질문드리겠습니다.
예를 들면,
- 마이크로프로세서(Microprocessors)
- 마이크로컨트롤러(Microcontrollers)
- 액추에이터(Actuators)
- 기타 반도체 부품
등이 옵티머스에 사용될 예정입니다.
현재 시장에는 이미 상용화된 부품들이 많이 존재합니다.
테슬라는 여러 선택지를 가지고 있다고 생각합니다.
- 이미 상용화된 부품을 구매하는 방법
- 자체 설계한 반도체를 만들되, 외부 파운드리(Third-party Fabs)에서 생산하는 방법
- 반도체 설계부터 제조까지 직접 수행하는 방법
따라서 테슬라가 앞으로 이러한 부품들을 어떤 방식으로 조달할 가능성이 높은지 궁금합니다.
각 부품을 외부 구매할지, 자체 설계할지, 아니면 직접 제조까지 진행할지에 대한 테슬라의 방향성을 설명 부탁드립니다.
제가 말씀드리는 것은 차량용이 아니라,
옵티머스(Optimus)에 사용되는 부품에 대한 이야기입니다.
네. 아, 그렇군요.
옵티머스에는 매우 특수한 전력 전자 부품(Power Electronics)과 회로 기판(Circuit Boards)이 많이 들어갑니다.
이 부품들은 모두 테슬라가 직접 설계한 것(Tesla Design)이지만,
실제 제조(Fabrication)는 현재 공급업체들이 담당하고 있습니다.
하지만 오스틴(Austin)에서 생산될 예정인 옵티머스 4(Optimus 4)의 경우에는,
옵티머스 3(Optimus 3)보다 훨씬 더 수직 통합된 공급 체계(Vertically Integrated Supply System)를 구축할 계획입니다.
옵티머스 4의 목표 생산 규모는,
옵티머스 3 대비 10배 수준의 생산량을 목표로 하고 있습니다.
구체적으로는,
- 옵티머스 3: 연간 약 100만 대(1 million units/year)
- 옵티머스 4: 목표적으로 연간 약 1,000만 대(10 million units/year)
수준을 지향하고 있습니다.
물론 여기에는 중요한 전제가 있습니다.
생산 확대(Production Scaling)는 극도로 어려운 과제라는 점입니다.
하지만 옵티머스 4는 훨씬 더 높은 수준의 수직 통합을 목표로 하고 있으며,
특히 PCB(Printed Circuit Board, 인쇄회로기판) 관련 작업 상당 부분을 자체적으로 수행(In-house)하는 방향으로 갈 가능성이 높습니다.
추가 질문드리겠습니다.
먼저,
옵티머스 4(Optimus 4)가 언제쯤 생산을 시작할 것으로 예상하는지 말씀해 주실 수 있을까요?
그리고 실제 추가 질문은 다음과 같습니다.
테슬라 차량의 하드웨어 3(Hardware 3)를 하드웨어 4(Hardware 4)로 업그레이드하는 계획에 대해 여쭙고 싶습니다.
목적은 아마도 FSD V15 버전과 향후 버전들을 처리할 수 있도록 하기 위한 것으로 이해하고 있습니다.
기존 차량에 대해 이러한 하드웨어 업그레이드(Computer Hardware Upgrade)를 계속 진행할 계획이 아직 유효한지 궁금합니다.
제 생각에는 하드웨어 4(Hardware 4)보다 낮은 모든 차량을 업그레이드하는 것이 합리적일 것이라고 봅니다.
기본적으로 카메라가 장착된 차량들은 대상이 될 것입니다.
다만 너무 오래된 차량까지 모두 개조하려고 하면,
필요한 변경 사항이 너무 많아져서 경제성이 떨어질 수 있습니다.
따라서 카메라 기반 시스템을 갖춘 차량이라면,
어느 시점에서는 업그레이드하는 것이 재정적으로 타당해질 것이라고 생각합니다.
우리는 해당 차량들을 차세대 AI 보드(AI Board)로 업그레이드하고 싶습니다.
이는 두 가지 방향이 될 수 있습니다.
하나는,
현재 AI4 칩의 개선 버전(Upgraded AI4 Chip)입니다.
이는 AI4 대비 중간 수준의 성능 향상(Moderate Improvement)을 제공할 것이며,
아마 내년 중반경(Mid Next Year) 생산에 들어갈 것으로 예상합니다.
그리고 또 하나는 AI5입니다.
AI5는 역시 내년 중반경 대량 생산(Volume Production)에 들어가는 것을 목표로 하고 있습니다.
AI5는 초기에는 옵티머스(Optimus)에 먼저 적용될 예정입니다.
현재 테슬라 반도체 팀은 매우 좋은 성과를 내고 있습니다.
테슬라 칩 팀은 정말 훌륭한 작업을 하고 있으며,
AI5 개발에서도 매우 빠른 속도로 진전을 이루고 있습니다.
저는 테슬라 AI6 칩(Tesla AI6 Chip)의 설계에 대해 매우 큰 기대를 갖고 있습니다.
제 생각에는 AI6가 세계 최고의 엣지 컴퓨팅 칩(Edge Computing Chip)이 될 것입니다.
만약 누군가 더 뛰어난 칩을 가지고 있다면,
그 사람을 만나 악수를 하고 싶을 정도입니다.
그만큼 AI6 칩은 매우 뛰어난 설계를 갖고 있다고 생각합니다.
반도체 분야의 진행 상황은 전반적으로 매우 순조롭게 진행되고 있습니다.
다시 한번 말씀드리지만,
테슬라를 지원해 주고 있는
- TSMC
- 삼성(Samsung)
- 마이크론(Micron)
에게 감사의 말씀을 드리고 싶습니다.
좋습니다.
현재 통화 시간이 거의 한 시간에 가까워지고 있지만,
바클레이스(Barclays)의 댄(Dan)에게 마지막으로 질문 기회를 드리도록 하겠습니다.
댄, 준비되시면 음소거를 해제해 주세요.
좋습니다. 감사합니다.
질문을 받아 주셔서 감사합니다.
자본적 지출(CapEx)의 속도와 방향에 대해 질문드리고 싶습니다.
일론, 과거에 "가능한 한 많이 투자하겠다(Spend as much as you can)"고 말씀하신 적이 있지만,
동시에 실제 제약 요소는 효율성(Efficiency)이라고 강조하셨습니다.
현재 진행 중인 이 CapEx 투자 사이클에서,
추가로 더 많은 돈을 투자한다고 해도 비효율적으로 집행될 수 있기 때문에
실제로 투자 속도가 제한되고 있는 부분이 어느 정도인지 궁금합니다.
즉,
현재 CapEx 확대 속도가 단순히 효율적인 투자 집행 능력 때문에 제한되고 있는 것인지,
아니면 다른 요인이 있는 것인지 알고 싶습니다.
또한 현재 테슬라가 직면한 여러 공급 제약(Supply Constraints)을 해결하고 생산 능력을 확대하는 데 있어서,
CapEx 속도가 실제로 가장 중요한 결정 요인(Primary Determinant)인지도 궁금합니다.
좋은 질문입니다.
제가 테슬라 팀에게 요청한 방향은,
너무 낭비적이지 않은 범위 내에서 가능한 한 빠르게 CapEx(자본적 지출)를 집행하라는 것입니다.
우리가 목표로 하는 것은 극도로 높은 자본 효율성(Capital Efficiency)만을 추구하는 것이 아닙니다.
그렇게 하면 오히려 속도가 느려질 수 있기 때문입니다.
중요한 것은,
자본 효율성(Capital Efficiency)과 시간(Time) 사이의 균형입니다.
조금 덜 자본 효율적인 투자가 되더라도,
더 빨리 목표를 달성할 수 있다면 괜찮다고 생각합니다.
왜냐하면 결국 그것이 회사 입장에서 더 높은 NPV(순현재가치, Net Present Value)를 만들어낼 수 있기 때문입니다.
전반적으로 현재 진행 상황에는 매우 만족하고 있습니다.
우리는 동시에 매우 다양한 분야에서,
- 대규모 건설 프로젝트
- 생산 능력 확대
- 제조 인프라 구축
을 엄청난 규모로 진행하고 있습니다.
제 생각에는,
이 정도 규모로 동시에 진행한 기업은 역사상 거의 없었던 것 같습니다.
비교할 수 있는 사례를 찾는다면,
아마 헨리 포드(Henry Ford)가 모델 T(Model T) 생산을 확대하던 시기 정도일 수 있고,
또는 제2차 세계대전 당시 기업들이 무기 생산을 대규모로 확장하려고 했던 시기 정도가 있을 것입니다.
아마도 현재 테슬라가 진행하고 있는 것은,
미국에서 제2차 세계대전 이후 가장 빠른 산업 규모 확장(Industrial Scale-up)이라고 생각합니다.
네, 여기에 조금 덧붙이겠습니다.
기본적으로 보면,
우리가 CapEx(자본적 지출)에 사용하는 모든 비용은 생산적인 자산(Productive Assets)을 구축하기 위한 것입니다.
즉, 단순한 비용 지출이 아니라 실제 생산 능력을 확대하는 투자를 하고 있습니다.
구체적으로는,
- 옵티머스(Optimus) 생산 시설 확대
- 사이버캡(Cybercab) 생산 시설 확대
- 올해 초 가동을 시작한 LFP 배터리 공장
- 세미(Semi) 공장
- 반도체 팹(Semiconductor Fab) 구축
등을 통해 제조 역량을 확대하고 있습니다.
또한,
미국 내에서 대규모 태양광 제조 역량(Solar Manufacturing Capacity)을 구축하려는 노력도 진행하고 있습니다.
즉, 현재 테슬라의 CapEx는 단순한 설비 투자가 아니라,
미래의 자동차, 에너지, AI, 로봇 산업을 위한 제조 인프라와 공급망을 확장하는 투자라는 의미입니다.
네, 반드시 시도해야 하는 매우 중요한 일입니다.
네. 기본적으로 미국 내에서 이루어지는 태양광 제조(Solar Manufacturing) 규모를,
우리는 10배 수준(Order of Magnitude)으로 확대하려고 합니다.
물론 이런 일들은 결코 쉽지 않습니다.
공장을 하나 짓기 위해서는,
말 그대로 아무것도 없는 상태(Ground Zero)에서 시작해야 합니다.
참고로 말씀드리면,
아마 이전에는 공유하지 않았던 내용인데,
테슬라는 현재 건설하고 있는 대부분의 생산 시설에서
사실상 종합건설업자(General Contractor) 역할까지 직접 수행하고 있습니다.
왜냐하면 우리가 진행하고 있는 건설 규모가 워낙 크기 때문입니다.
즉, 단순히 외부 업체에 공장 건설을 맡기는 것이 아니라,
테슬라가 직접 설계·조정·관리하면서 대규모 제조 인프라를 빠르게 구축하고 있다는 의미입니다.
종합건설업 까지 수직계열화 해버리기
Solar Manufacturing 은 검색해볼 때, 태양광 패널 말하는듯?
일론이 말씀하신 내용으로 다시 돌아가면,
우리는 매우 빠른 속도로 규모를 확대하고 있습니다.
물론 이는 동시에 많은 일을 병렬적으로 진행하고 있다는 의미입니다.
그래서 중요한 것은,
가능한 한 빠르게,
인간이 할 수 있는 최대한의 속도로,
실제 현실 세계에서 작동하도록 만들어 나가는 것입니다.
즉, 계획이나 설계 단계에 머무르는 것이 아니라,
실제 공장, 생산 시스템, 제품으로 구현하면서 빠르게 확장해 나가야 한다는 의미입니다.
우리의 CapEx 효율성(CapEx Efficiency)은,
제 생각에는 비교하기 어려울 정도로 매우 뛰어난 수준입니다.
좋습니다.
댄, 추가 질문이 있으신가요?
마지막으로 하나 받아보고 마무리하겠습니다.
에너지 저장(Energy Storage)과 관련해 간단한 질문 하나 드리겠습니다.
이 부분이 현재 매우 중요한 주제라고 생각합니다.
앞으로 당분간 에너지 저장 사업이 공급 제약(Supply Constrained)을 받을 가능성이 어느 정도인지 설명해 주실 수 있을까요?
그리고 현재 진행 중인 에너지 저장 배치(Deployments)가,
기존 전력 회사(Utilities)에서 일반적으로 사용하는 피크 절감(Peak Shaving) 목적,
즉 전력 수요가 높은 시간대의 부하를 낮추는 용도가 대부분인지,
아니면 테슬라가 여러 자료에서 언급했던 것처럼,
데이터센터(Data Centers)의 급격한 전력 변동 문제를 해결하기 위한
전력 품질(Power Quality) 개선용 배터리 저장 시스템 역할이 점점 중요해지고 있는지도 궁금합니다.
특히 AI 데이터센터처럼 전력 사용량이 빠르게 변동하는 환경에서,
배터리 저장 시스템이 어떤 역할을 하게 될지 설명 부탁드립니다.
소프트웨어나 전력 전자(Power Electronics) 기술 측면에서 테슬라가 경쟁 우위를 가지고 있는 상황을 고려했을 때,
현재 수요 곡선(Demand Curve)은 어떻게 형성되어 있는지 궁금합니다.
즉,
- 데이터센터(Data Centers)용 에너지 저장 수요
- 전력회사의 일반적인 피크 절감(Peak Shaving) 목적의 에너지 저장 수요
사이에서 현재 수요가 어느 쪽에 더 집중되어 있는지,
그리고 앞으로의 수요 변화 방향이 어떻게 될 것으로 보는지 설명 부탁드립니다.
단순히 피크 절감(Peak Shaving)만을 의미하는 것은 아닙니다.
또한 중요한 역할은 전력망 균형 조정(Grid Balancing)입니다.
배터리가 단순히 짧은 시간 동안 전력을 공급하는 용도로만 사용되는 것이 아니라,
풍력 발전이나 태양광 발전처럼 출력이 변동하는 전원을 안정화하는 데 매우 효과적입니다.
앞으로 세계에서 생산되는 에너지의 대부분은,
태양광 + 배터리(Solar + Battery) 조합이 될 것이라고 생각합니다.
사실 이것은 이미 스타링크(Starlink) 위성이 작동하는 방식이기도 합니다.
스타링크 위성은:
- 태양광 패널(Solar Panels)로 에너지를 생산하고
- 배터리에 저장한 뒤 필요할 때 사용하는 방식으로 운영됩니다.
지구 자체를 거대한 위성이라고 생각하면 됩니다.
태양이 제공할 수 있는 에너지는 다른 어떤 에너지원보다 압도적으로 많습니다.
그리고 우리는 전력 제약(Power Constraints)이 이미 AI 분야의 주요 문제가 되고 있으며,
앞으로도 중요한 병목 요소가 될 것이라고 생각합니다.
AI 컴퓨터를 가동하는 것 자체만 보더라도,
AI 연산 수요(AI Compute Demand)가 워낙 높기 때문에,
심지어 하이퍼스케일러(Hyperscalers)들조차 AI 컴퓨팅을 가동하기 위한 전력을 확보하는 데 어려움을 겪고 있습니다.
또한 단순히 전력을 확보하는 것뿐 아니라,
특히 AI 모델 학습(Training Run) 과정에서는 전력 사용량을 안정화하는 문제가 중요합니다.
학습 작업 중에는 매우 짧은 시간 안에 전력 소비가 급격하게 변할 수 있습니다.
예를 들어,
AI 학습 중 전력 소비량이 100밀리초(0.1초) 동안 70%까지 급감할 수 있습니다.
따라서 이런 큰 전력 변동을 완화하려면,
매우 빠르게 반응하는 고급 전력 전자 기술(Advanced Power Electronics)이 필요합니다.
특히 AI 학습 과정에서 발생하는 대규모 전력 변동을 안정적으로 흡수하려면,
배터리 기반 에너지 저장 시스템이 중요한 역할을 하게 됩니다.
이것이 바로 SpaceX가 데이터센터용으로 많은 Megapack을 구매한 이유입니다.
그 목적은 주로 데이터센터의 전력 공급 자체라기보다,
AI 학습 과정에서 발생하는 전력 변동을 평탄화(Power Smoothing)하기 위한 것입니다.
또한 배터리는 전력망에서 더 많은 전력을 끌어올 수 있게 하는 데에도 도움이 될 것입니다.
전력회사(Utilities)에,
"연중 전력 수요가 가장 높은 시간대나 가장 힘든 날에는 배터리가 전력을 공급할 것이므로, 여러분이 반드시 그 시간대의 모든 전력을 직접 공급할 필요는 없다"
라고 말할 수 있다면,
전력회사가 추가 전력 공급을 허용하기가 훨씬 쉬워집니다.
사실 미국 전체 에너지 생산량을 확대하는 가장 좋은 방법은,
단순히 배터리를 활용하는 것일 가능성이 높다고 생각합니다.
현재 미국에는 약 1.2~1.3테라와트(TW) 규모의 발전 능력이 있지만,
평균 전력 사용량은 약 0.5테라와트(500GW) 수준입니다.
즉,
평균 사용량 대비 약 2.5배에 달하는 발전 능력을 이미 보유하고 있습니다.
이 말은,
잠재적으로 배터리를 활용하면 미국의 에너지 생산량(실질적으로 활용 가능한 에너지 공급량)을 두 배 수준까지 늘릴 수 있다는 의미입니다.
따라서 우리는 앞으로 Megapack에 대한 수요가 매우, 매우 높을 것이라고 보고 있습니다.
오늘 Q&A 시간은 여기까지입니다.
질문해 주신 모든 분들께 감사드립니다.
다음 분기(Next Quarter)에 다시 여러분과 이야기를 나눌 수 있기를 기대하겠습니다.
감사합니다.
AI요약만 보면 맥락의 깊이(?) 를 알기 어렵달까
그래서 읽어본 결론은
장기적으로 bullish 관점 바뀐건 없고
로보택시(시스템) & 사이버캡(차량) 램프업 및 폼팩터에 FSD 조율작업 & 도시별 파편화된 규제 & 새로운지형에 대한 데이터수집
을 고려하며
특히 정치사회적 안정성 (일론=동네북. 떄리면 조회수와 유권자 표를 얻음)
을 고려하며
특히 (대인)사고 엣지케이스 발생이 없게 유의하기 위해 (걸리면 상당기간 비지니스 딜레이)
[무인주행거리에 비례한 지수함수적 성장에 로보택시 생산속도를 맞춰 계획]
에 따른 보수적 선택은
(주주 7년차(2020~2026) 입장에선 답답하지만... 이해가 안가는건 아닌)
FSD_V15가 정식 릴리즈 될 때 즈음하여, 주가에 (선)반영 나오지 않을까 개인 생각.
그동안은 뭐 없으니 분기발표때마다 케팩스 투자 등 억까로 버리한테 두들겨맞아야 될거같음...
<사진> Grok AI 활용. FSD 버전 릴리즈 간격.
FSD v14가 2025.10.릴리즈 이니까...
단순계산으로 비슷하게 개발시간 걸린다면 2026년 말까지는 V15 나오지 않을까?
<사진> Grok AI 활용. 본문 중간에 작성한 지수함수 그래프 계산으로 단순계산 심화.
못해도 1년은 기본 기다려야 된다.
올해 로보택시 상용화로 주가 많이 오를거라 기대한 사람들 (일론의 시간약속 믿은사람들)
실망감이 이만저만이 아니라는점이 이번 2영업일 -20% 하락 결과로 보임.
<동영상> 관련 영상 (한글 자막 및 한국어 오디오트랙 활용)
<사진> 동영상 백업. 개인투자자의 불만.
개인(장기)투자자가 어떤 느낌인지.
이번에는 합병에 TSLA주주가 SPCX에 이용당하는거 아닌가 불신.
이밖에도
X 게시글에 IR 수치정리한 글 등 괜찮은 내용 많았는데,
너무 양이많아서 일단 마무리.