테슬라 자율주행 기술의 진화: HW1부터 HW4까지, 그리고 충돌 규칙을 바꾸려는 머스크의 전략

테슬라의 자율주행 기술 발전사를 HW 시리즈 중심으로 정리하고, 일론 머스크가 꿈꾸는 로보택시와 자율주행 충돌 시험 개편 전략까지 분석합니다.

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1. 테슬라 자율주행, 그 진짜 시작은 '협력'이었다

테슬라가 처음부터 자율주행의 선두주자는 아니었습니다. 2013년, 머스크는 구글의 래리 페이지와 협력해 자율주행 기술을 개발하려 했습니다. 당시 테슬라는 차량 하드웨어와 주행 데이터를 갖고 있었고, 구글은 AI와 지도 기술에 강했기 때문입니다. 그러나 딥마인드 인수, AI의 통제 가능성, 오픈AI 설립 문제로 이들의 관계는 틀어졌고, 머스크는 독자적인 길을 걷기 시작합니다. 이 결정이 바로 FSD(Full Self-Driving)와 HW(하드웨어 컴퓨터)의 시작점이었습니다.

2. HW1부터 HW4까지: 테슬라 컴퓨터의 진화

자율주행 기술은 결국 컴퓨터의 ‘두뇌’에 해당하는 HW 시리즈의 발전입니다. 테슬라는 HW1을 시작으로 자체 FSD 칩을 탑재한 HW3, 그리고 고성능 HW4까지 진화해 왔습니다.

버전	핵심 특징	도입시기
HW1	모빌아이 칩, 카메라 1개, 초음파 센서 기반 보조운전	2014년
HW2/2.5	8개 카메라 + 레이더 + 엔비디아 칩, OTA 도입	2016~2017년
HW3	테슬라 자체 설계 칩, 21배 연산 성능 증가, FSD 베타 공개	2019년
HW4	5nm 공정, 500TOPS급 NPU, 비지도 학습 기반 FSD v13 대응	2023년 ~

특히 HW4는 자율회피 능력이 탁월해, 최근 영상 실험에서도 가짜 벽을 스스로 인식하고 멈추는 데 성공했습니다. 이는 구형 HW3 기반 모델Y와 대조적이었죠.

3. 로보택시와 컴퓨팅 전략

HW4 이후 머스크는 로보택시 상용화를 본격화하고 있습니다. 그는 FSD 소프트웨어를 약 8000달러에 판매하거나, 월 99달러 구독형으로 제공해 테슬라 차량을 수익 창출 수단으로 만드려는 계획입니다. 또한, 텍사스 오스틴에 위치한 AI 슈퍼센터 ‘코르텍스’에 엔비디아 H100 GPU를 35만 대까지 도입하려는 계획도 있습니다. 차량은 실시간 추론을, 데이터센터는 학습을 담당합니다. 이 조합은 테슬라를 AI 시대의 차량 운영체계(OS)로 끌어올릴 수 있는 핵심 전략이죠.

4. 머스크는 규칙을 바꾸고 싶다:     '얼마나 덜 부딪히느냐'

머스크는 단지 차를 만드는 게 아니라 자동차 안전 규칙 자체를 바꾸려는 시도를 하고 있습니다. 현재 충돌 테스트(KNCAP, NHTSA 등)는 “충돌 이후 피해 정도”를 중심으로 평가합니다. 하지만 머스크는 “충돌을 회피하는 능력”을 포함해야 한다고 주장합니다.

그가 주장하는 새로운 평가 기준은 다음과 같습니다:

• 회피 시뮬레이션: 사고를 얼마나 효과적으로 피하는가
• 비지도 학습 기반 AI의 판단력
• OTA(무선 업데이트)로 인한 지속 개선력
• 악천후 상황 인식 능력
• 윤리적 판단 시나리오 적용 가능성

이는 단순 점수가 아니라 ‘시험 규칙’ 자체를 바꾸겠다는 선언과 같습니다. 충돌을 피할 수 있다면, 에어백은 작동할 필요도 없다는 논리입니다. 

5. 핵심요약

• 테슬라의 자율주행 기술은 HW 시리즈와 FSD의 끊임없는 진화를 통해 발전
• 머스크는 단순한 기능 개선을 넘어 자동차 패러다임 자체를 바꾸려는 시도 중
• 로보택시, OTA, AI 슈퍼컴퓨터 결합으로 자율주행차의 새 시대를 열고 있음
• 충돌 이후가 아닌, 충돌 회피 능력이 미래 자동차 안전의 핵심이 될 것