"일 냈다" 테슬라, 저전력·고정밀 AI 칩 특허 출원…FSD 문제 해결 실마리

[홍진주 기자]

[디지털투데이 홍진주 기자] 테슬라가 저전력 환경에서도 고성능 인공지능(AI) 연산을 가능하게 하는 새로운 기술을 공개했다. 해당 기술은 최근 공개된 특허 'US20260017019A1'을 통해 처음으로 드러났으며, 테슬라가 개발한 '혼합 정밀도 브릿지(Mixed Precision Bridge)'가 핵심이다.

지난 17일(현지시간) 블록체인 매체 크립토폴리탄에 따르면, 이 기술은 에너지 효율이 뛰어난 8비트 연산과 고정밀 32비트 연산(Rot8)을 결합해, 기존 하드웨어 대비 최대 40배 높은 성능을 구현하는 것을 목표로 한다. 이는 테슬라가 차세대 AI 칩으로 준비 중인 AI5 프로세서의 핵심 기반 기술로 평가된다.

혼합 정밀도 브릿지는 배터리 용량이 약 2.3kWh에 불과한 휴머노이드 로봇 테슬라 옵티머스(Optimus)에 특히 중요하다. 기존 방식으로 32비트 GPU 연산을 수행할 경우 AI 추론만으로 4시간에 500W 이상의 전력을 소모하지만, 테슬라는 이를 100W 미만으로 낮췄다고 설명했다. 이를 통해 옵티머스는 발열 문제 없이 8시간 이상 연속 작업이 가능해진다.

테슬라는 이 기술을 통해 FSD(완전자율주행)에서 발생하던 이른바 '기억 소실 문제'도 개선했다. 기존에는 정지 표지판이 대형 차량에 의해 잠시 가려질 경우, AI가 이를 잊어버리는 현상이 발생했으나 새로운 혼합 정밀도 브릿지는 긴 컨텍스트 창과 높은 위치 해상도를 유지해, AI가 30초 이상 지난 정보도 정확한 3D 좌표로 기억할 수 있도록 한다. 테슬라는 RoPE(회전 위치 인코딩)를 활용해 차량의 '멘탈 맵'에서 표지판 위치가 안정적으로 유지된다고 밝혔다.

특허에는 로그합 지수(Log-Sum-Exp) 근사 기법도 포함됐다. 이를 통해 8비트 프로세서만으로도 작은 소리부터 큰 소리까지 넓은 동적 범위의 오디오 처리가 가능해져, 차량이 주변 환경을 32비트 수준의 정밀도로 인식할 수 있다.

또한 테슬라는 양자화 인식 훈련(QAT)을 적극 활용한다. 32비트 모델을 나중에 축소하는 방식이 아니라, 처음부터 8비트 제약 환경에서 AI를 훈련해 저사양 하드웨어에서도 성능 저하를 최소화한다는 전략이다.

이러한 기술을 실리콘에 직접 통합함으로써 테슬라는 엔비디아의 쿠다(CUDA) 생태계로부터 독립할 수 있는 기반을 마련했다. 이에 따라 삼성전자와 TSMC를 동시에 활용하는 듀얼 파운드리 전략도 가능해질 것으로 보인다.

한편 일론 머스크가 이끄는 xAI는 기가와트(GW) 규모의 AI 트레이닝 클러스터를 공식 가동한 최초의 기업이 됐다. 이는 샌프란시스코의 최대 전력 수요를 웃도는 수준으로, 경쟁사들이 2027년 로드맵을 논의하는 사이 이미 대규모 운영 단계에 진입했다는 평가다. 업계에서는 xAI가 2027년 출시 예정인 오픈AI의 '스타게이트' 프로젝트의 강력한 경쟁자가 될 수 있다는 전망도 나온다.

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