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이 기사는 인공지능(AI) 번역을 통해 생성된 콘텐츠로 원문은 1월10일 블룸버그통신 기사입니다.

[서울=뉴스핌] 이홍규 기자 = 젠슨 황은 지난주 라스베이거스에서 열린 CES 무역 전시회 무대에 올라 엔비디아(NVDA)의 자율주행 기술에 대해 가장 명확한 제안을 내놓았다. 이 과정에서 최고경영자의 자율주행 차량 비전은 테슬라(TSLA)와 그 대표 일론 머스크 같은 주요 고객들의 영역으로 침투했다.

황의 발언은 기술 분야에서 가장 영향력 있는 두 인물 사이에서 널리 주목받은 — 그러나 눈에 띄게 공손한 — 간접적인 며칠간의 설전을 촉발했다. 이는 또한 자율주행에 대한 핵심 질문을 날카롭게 만들었다. 스스로 운전하는 소비자용 자동차를 처음으로 구동할 기술을 누가 통제할 것인가 — 그리고 나중에는 차량 호출용으로 설계된 무인 자동차인 로보택시를 누가 통제할 것인가? 그리고 누구의 자율주행 시스템이 가장 우수한가?

지난주 월요일, 황은 미국 최대 기술 쇼케이스에서 연설을 통해 레벨 4 자율주행 자동차 개발 속도를 높이도록 설계된 오픈소스 AI 모델인 엔비디아 알파마요의 장점을 극찬했다. 이러한 자동차는 — 처음에는 소비자가 소유하고, 나중에는 로보택시 차량대로 운영되며 — 정의된 지리적 영역 내에서 인간의 감독이나 개입 없이 스스로 운전할 수 있다.

엔비디아는 알파마요를 오픈 모델 위에 자동차 제조업체들에게 제공하는 더 광범위한 툴킷의 일부로 설명했다. 여기에는 자율주행 소프트웨어를 훈련시키기 위한 데이터 센터의 강력한 칩, 차량이 도로를 주행하는 동안 자동차의 두뇌 역할을 하는 차량 내부 칩, 그리고 방대한 양의 주행 데이터를 가상으로 생성할 수 있는 시뮬레이션 소프트웨어가 포함된다 — 이는 실제 세계에서 데이터를 수집하는 시간과 비용을 줄인다. 이 제안은 자동차 제조업체들을 정조준했다.

엔비디아는 자동차 자체를 만들지 않으면서 자율성을 위한 지능 계층을 공급하고자 하지만, 여전히 자율주행을 현실로 만드는 기술을 소유하기를 원한다.

"세계 최초의 사고하고, 추론하는, 자율주행 차량 AI"라고 황은 반짝이는 가죽 재킷을 입고 자랑스럽게 발표했다.

엔비디아 CEO 젠슨 황이 라스베이거스 CES 무역 전시회 프레젠테이션에서 자율주행 차량 개발 속도를 높이도록 설계된 AI 모델과 도구 그룹을 발표한다. 이 무료 제공물은 신호등 고장 같은 예상치 못한 상황에서 스스로 해결 방법을 생각해낼 수 있는 차량을 만드는 것을 목표로 한다.

그날 오후, 머스크는 한 사용자가 황의 발언 녹취록을 공유한 후 엑스에 글을 올려 참여했다. "음, 그건 정확히 테슬라가 하고 있는 일인데 ????," 머스크는 썼다.

테슬라 CEO는 시스템이 대부분의 경우에 작동하도록 만드는 것은 비교적 쉽지만, 드물고 예측 불가능한 엣지 케이스를 해결하는 것은 훨씬 더 어렵다고 덧붙였다.

세계 최고 부자는 테슬라의 시스템이 미래 소프트웨어 업데이트 후 추론 능력 — 즉, 특정 교통 시나리오에서 인간과 같은 결정을 내리는 능력 — 을 갖게 될 것이라고 오랫동안 주장해왔다. 지난주 초, 그의 수석 AI 부관인 아쇼크 엘루스와미는 엑스에서 질문에 답하며 추가 업데이트가 현재 분기에 나올 것이라고 말했다.

황은 다음날 CES에서 블룸버그 텔레비전과의 인터뷰 중에 머스크의 답변을 알게 되었다.

"놀랍지 않을 것"이라고 황은 머스크가 이미 추론을 하고 있다는 주장에 대해 끼어들었다. "테슬라 스택은 세계에서 가장 진보된 자율주행 차량 스택이라고 생각한다."

테슬라 주가는 금요일 445.01달러로 마감하며 지난주 1.6% 상승으로 마감했다. 해당 주식에 대해 매수 등급과 600달러 목표가를 가진 뉴 스트리트 리서치 애널리스트 피에르 페라구는 황의 기조연설 후 지난주 초 엑스에 엔비디아의 전략이 테슬라의 접근법을 "검증했다"고 게시했다.

더 광범위한 관심을 끈 것은 엔비디아 발표 이후의 분위기였다. 이 설전은 입소문이 났다 — 대립 때문이 아니라 자제 때문이었다. 두 경쟁자는 서로 다른 경로를 추진하면서도 서로의 기술적 신뢰성을 인정했다.

테슬라와 엔비디아는 이미 중요하지만 불균등한 관계를 맺고 있다. 테슬라는 자율주행 소프트웨어를 훈련시키기 위해 데이터 센터에 들어가는 칩인 엔비디아의 그래픽 처리 장치에 크게 의존한다 — 차량 내부에서 해당 소프트웨어를 실행하기 위해 자체 칩을 제작하는 동시에도 그렇다.

머스크는 테슬라가 올해 말까지 훈련용 엔비디아 하드웨어에 누적으로 약 100억달러를 지출했을 것이며, 자체 AI 칩을 개발하지 않았다면 그 수치는 더 높았을 것이라고 말했다. 머스크의 AI 스타트업 xAI도 주요 엔비디아 고객이며, 엔비디아는 xAI의 투자자다.

테슬라와 엔비디아는 근본적으로 다른 회사다. 테슬라는 자동차를 만들고 전체 시스템을 처음부터 끝까지 구축한다. 엔비디아는 다른 업체들이 사용하는 칩과 소프트웨어를 만든다.

그들의 기술도 다르다. 테슬라는 카메라 센서에만 의존하는 비전 전용 접근법을 사용한다. 회사는 이것이 대규모에서 가장 경제적으로 실행 가능한 접근법이며 센서들이 서로 혼동하는 것을 피한다고 주장한다. 업계의 나머지는 라이다, 레이더, 초음파 같은 다른 센서들이 더 안전하고 중복성을 제공하기 때문에 더 낫다고 주장한다.

그러나 이러한 역학은 자율주행 차량 군비 경쟁이 얼마나 불안정한 상태로 남아 있는지를 강조한다. 테슬라는 소프트웨어를 구축하기 위해 엔비디아에 의존하지만, 엔비디아는 언젠가 테슬라의 경쟁자들이 따라잡는 데 도움이 될 수 있는 도구를 만들고 있다.

소비자에 대한 그들의 경로도 점점 더 겹친다. 테슬라는 완전 자율주행으로 알려진 기능 모음을 판매하는데, 이는 차량 운전자가 운전대에 남아 도로를 주시해야 하는 운전자 보조 시스템이다. 테슬라가 판매하는 시스템은 내비게이션, 차선 변경을 통한 지점 간 주행이 가능하고 교통 상황에 대응할 수 있지만, 운전자는 여전히 도로에 눈을 유지해야 한다.

엔비디아는 이제 자동차 제조업체들에게 고급 운전자 보조 및 자율성 플랫폼도 판매한다. 그리고 그 자동차 제조업체들은 차례로 자신들이 판매하는 자동차에서 소비자에게 이러한 시스템을 제안한다.

시장 분석가들은 로보택시를 최종 목표로 보며, 알파벳(GOOGL)의 웨이모가 현재 실제 상업적 배치를 선도하고 있고 테슬라는 대규모로 승리할 수 있다고 주장한다.

그 전에, 시험장은 소유자 감독 하에 더 많은 주행을 스스로 할 수 있는 소비자 소유 자동차이며, 더 광범위한 로보택시 채택을 향한 가교 역할을 한다.

테슬라는 FSD를 자신들이 통제할 미래 로보택시 네트워크로 가는 디딤돌로 본다. 엔비디아는 우버 테크놀로지스(UBER)를 포함한 다른 기술 회사, 자동차 제조업체, 차량 호출 회사들과 협력하며 유사한 최종 목표를 추구하고 있다. 다시 말하지만, 엔비디아는 단지 기술을 제공할 것이며 이를 빠르면 2027년에 로보택시 차량대를 구동하는 것으로 본다.

테슬라는 전문가로서 자율성에서 승리하는 데 베팅하는 반면, 엔비디아는 전체 업계에 도구를 판매하는 무기 공급자로 자리매김하고 있다.

황은 곧 출시될 메르세데스-벤츠 CLA가 엔비디아의 스택을 사용하는 첫 번째 자동차가 될 것이며 FSD와 유사한 기능을 제공할 것이라고 말했다. 인도는 2026년 초 미국에서 시작되어 연말에 유럽과 아시아로 확대된다. 그 이상으로 나아가려면 라이다 같은 추가 하드웨어가 필요하여 비용이 증가하며, 이는 오늘날의 자동차가 완전한 자율성에서 얼마나 멀리 떨어져 있는지를 강조한다.

머스크는 화요일 엔비디아의 자율주행 차량 진출 주제로 돌아와, 이것이 테슬라의 노력에 즉각적인 위협을 가하지는 않는다고 주장했다. 그는 이 기술이 대규모로 안전하게 출시될 준비가 아직 멀었다고 말했다.

"FSD가 어느 정도 작동하는 때부터 인간보다 훨씬 더 안전해지는 데까지의 실제 시간은 수년이다"라고 그는 엑스에 썼으며, 테슬라에 대한 의미 있는 경쟁은 여전히 최소 5~6년은 떨어져 있을 수 있다고 덧붙였다.

전시된 모든 야망에도 불구하고, 황과 머스크는 모두 대규모 완전 자율주행이 여전히 먼 전망이라고 효과적으로 밝혔다.

그리고 둘 다에게, 더 가까운 시험장이 먼저 온다. 일부 구간을 스스로 운전할 수 있는 자동차다. 그 단계에서 누가 이기느냐가 다음 단계를 누가 지배하느냐를 결정하는 데 도움이 될 수 있다.

bernard0202@newspim.com