테슬라 (TSLA) - 자율주행 레벨은 의미 없다? 왜 FSD가 핵심인가

테슬라 로보택시 6월 22일 출시예정

 

테슬라, 이 밸류에이션이 말이 되나?

2025년 6월 22일, 오늘이 테슬라가 FSD(Full Self-Driving) 관련해서 중요한 발표를 하는 날이다.

자율주행 로보택시 서비스 출시일을 (미국시간) 22일로 잠정 예고한 날짜이다. 시장에서는 이 계획이 차질 없이 실현될 수 있을지에 대해 많은 의문을 가지고 있다. 

 

그 결과가 어떤 식으로 나오든, 나는 일단 테슬라라는 회사의 본질부터 먼저 짚고 넘어가야겠다는 생각이 들었다. 왜냐하면 지금 테슬라의 주가는, 탄순히 자동차를 파는 회사로 보기에는 너무나도 높은 수준에서 거래되고 있기 때문이다. ('25년초부터 주가가 부진한 현재의 주가 기준으로도 Forward PER 기준 167배, Price-to-Sales 기준 약 11.8배의 미친 밸류에이션을 보여주고 있다.)

 

미 언론을 읽어보니, 테슬라의 자율주행기술 안정성이 완전히 담보되지 않는다는 둥, FSD에 대한 시장의 불신이 인상깊다. 

아직도 레벨 2 수준의 기능을 '완전자율주행'이라고 부르는 건 부적절하다는 비판이 계속되고 있고, 서비스 출시 예정 지역인 텍사스주 의원들은 출시를 연기해 달라고 테슬라에 요청한 상태다.

 

결국 핵심은 하나다. '정말 믿을 수 있느냐' 는 것이다.

 

테슬라의 밸류에이션은 기존 자동차 OEM들과 비교해보면, 말그대로 수십 배 차이가 난다. 이걸 숫자만 보면 당연히 비싸다고 느껴질 수 밖에 없다. 하지만 나는 그렇게 단순히 볼 수 없는 기업이라고 판단하고 있다. 

 

결국 테슬라는 '숫자 싸움'이 아니라 'Narrative 싸움'의 영역에 있는 기업이다. 

테슬라에 대한 밸류에이션은 어떤 수치를 믿느냐보다, 어떤 미래를 믿느냐에 따라 극적으로 달라지기 때문이다. 이 회사가 단순히 전기차를 잘 만들고 OEM이라고 믿는 사람과, 로보택시를 통해 모빌리티 플랫폼이 될 것이라 믿는 사람, 그리고 AI 기반 범용 로봇 회사를 지향한다고 보는 사람 사이에는 밸류에이션 기준이 아예 다를 수 밖에 없다. 

 

나는, 그래서 테슬라를 둘러싼 이 서사의 레이어를 하나하나 뜯어보려고 한다. 

 

 

Business: 테슬라의 현재와 미래 사업 구성

일부 사람들은 흔히 테슬라를 전기차 회사라고 생각하지만, 나는 그렇게 보지 않는다. 테슬라는 현재 전기차 OEM + 에너지 저장장치(ESS) 사업을 하고 있지만, 본질적으로는 full-stack AI 기반의 종합 플랫폼 회사가 되려는 그림을 그리고 있다. 

 

지금 테슬라가 갖고 있는 가장 강력한 무기는 다음 세 가지다:

• FSD: 수백만 대 차량에서 매일 수집되는 실주행 데이터를 기반으로 한 자율주행 시스템 (자체 inference 플랫폼 보유)
• Dojo: 자체 설계한 슈퍼컴퓨터로, AI 학습 최적화에 초점
• xAI: 머스크가 설립한 범용 인공지능(AGI) 개발 회사로, 테슬라의 비전 시스템과 독릭적으로 운영되지만, 장기적으로는 FSD와 Optimus 같은 제품에 통합될 가능성이 높다고 보고 있음.

중요한 건, 이 모든게 OTA(무선 소프트웨어 업데이트)라는 하나의 통로로 연결된다는 점이다. 차든, 로봇이든, 테슬라가 만든 기기는 전부 OTA로 연결되있고, 이 덕분에 테슬라는 '한번 팔고 끝' 이 아니라, 팔고 나서 계속 업그레이드할 수 있는 플랫폼 구조를 만든다. 

 

나는 이 구조가 애플의 생태계랑 닮아 있다고 생각한다. 아이폰이 하드웨어라면, iOS는 운영체제, 앱스토어는 확장 플랫폼이다. 테슬라 역시 자동차와 로봇이 하드웨어고, 그 위에 올라가는 FSD가 소프트웨어 운영체제이며, OTA는 그걸 전 세계에 동시에 뿌리는 배달망이자 확장 플랫폼이라고 볼 수 있다.

 

 

Level 2에서 Level 5로: 테슬라의 전략

요즘 자율주행 얘기만 나오면 빠지지 않고 따라붙는 게 'Level 몇이냐'는 숫자 얘기다. 그런데 나는 이게 기술의 본질을 설명해주지는 않는다고 생각한다. 

출처: 미국 자동차 공학회, KBS

 

솔직히 말해, Level 2인지, 3인지, 4인지 하는 구분은 국제자동차기술자협회에서 SAE-J3016이라는 기술·법제 테이블에서 파생된 행정적 정의에 가깝다고 생각한다. 인간 개입 유무, 법적 책임 분기, 지역 제한 조건 같은 체크박스를 채워서 등급을 매기는 방식이다. 하지만 자율주행을 AI 관점에서 보자면, 이 레벨 체계는 "어떤 알고리즘이 인간처럼 생각/판단하느냐"와는 전혀 다른 얘기가 아닐까 싶다. 나는 이 체계 중에 Level 3랑 4를 단순한 기술 진보의 계단이 아니라, 하나의 과도기적 프레임으로 본다. 

 

• Level 3: 차량이 일정 조건 하에서는 완전히 운전하나, 시스템이 판단하기 어려운 상황에서는 사람에게 인계 요청
  • 차가 주행을 맡지만, 위험할 땐 사람이 개입해야 한다. 문제는 사고가 나면 누가 책임지냐는 거다. 제조사? 운전사? 보험사? 이게 명확하지 않으니 OEM들도 쉽게 못 들어온다. 법적으로도, 기술적으로도 애매한 구간이다.
• Level 4: '특정 조건' 내에서는 차량이 완전한 자율주행 수행 (책임 소재: 제조사)
  • 특정 구역 안에선 완전 자율이 되지만.. 그 구역은 라이다, HD Map, 신호체계까지 다 튜닝된 상태다. Waymo의 경우, 샌프란시스코나 피닉스 같은 몇 개 도시 안에서만 가능하다.
  • 특정 조건 이라 하면 지리적 구역, 도로 종류, 날씨 조건, 속도 제한 등이 포함된다고 한다.

그래서 테슬라는 이 레벨들을 건너뛰려 한다. '어느 구역에서 된다' 가 아니라, 전 구역에서 달리는 AI를 만들겠다는 거다. 도박처럼 보일 수 있지만, 이게 되면 지금의 모든 자율주행 구획은 한순간에 무의미해질 수 있다.

 

 

왜 구글의 웨이모(Waymo)는 전 세계 확장이 어려울까?

자율주행 시대를 이야기할 때 빠지지 않는 이름이 구글의 자회사 Waymo다. 하지만 정작 Waymo는 아직 샌프란시스코, 피닉스 같은 몇몇 도시에만 머물러 있고, 글로벌 확장은 커녕 미국 내에서도 제한된 서비스만 제공하고 있다. 왜일까? 

1. 너무 무거운 인프라 구조: Waymo는 고정밀 HD맵과 라이다에 기반한 시스템이다. 이걸 만드려면 도시 하나를 수년 동안 데이터로 갈아 넣어야 한다. 새로운 도시 하나를 정교하게 진입하는 데만 오랜 시간이 걸린다. (한국을 예로 들면, 네이버지도가 구글지도보다 얼마나 더 정교한지 생각해보면 감이 올 거다.)
2. 스케일링 비용: 웨이모는 자율주행차를 직접 설계하고 운영까지 한다. Uber처럼 '플랫폼만 운영'하는 게 아니라 차량까지 모두 감당한다. 이러니 사업 확장도 느리고, 수익성도 낮다. 한마디로 돈이 너무 많이 든다.
   여기에 더해, 웨이모는 카메라 뿐 아니라 라이다, 레이더, 초음파, GPS 등이 포함된 복합 센서 시스템을 탑재한다. 차량 1대당 하드웨어 비용만 수천만 원 이상 들어가는 구조다. 반면 테슬라는 자체 생산한 차량에 카메라 기반 FSD 칩만 장착하면 되기 때문에, 제조비용이 낮고 OTA로 업데이트가 가능하다. 

웨이모(Waymo) & 테슬라(Tesla) 비교

웨이모(Waymo) & 테슬라(Tesla) 비교

 

(GM의 Cruise도 있겠지만, 사고 이후 사업이 중단될 정도로 취약한 상태다.)

 

그런데, 테슬라는 왜 다른가? 

테슬라는 접근 방식이 다르다.

 

차를 고객에게 먼저 판매하고, 그 위에 FSD를 OTA로 깔아주는 구조다. 즉, 운영은 소비자가 하고, 테슬라는 소프트웨어와 업데이트만 제공하는 모델이다. 그래서 확장도 빠르다. 이미 전 세계에 수백만 대의 테슬라 차량이 돌아다니고 있고, 여기에 기능만 얹으면 되는 구조다. (정확히 하자면, 2019년 이후부터 생산된 테슬라 차량은 FSD HW 3.0 이상이 장착되어 있다하고, 이전 차량들은 OTA로 업그레이드가 불가하다고 한다.)

 

웨이모가 도시 하나하나를 설계도처럼 짜야 한다면, 테슬라는 전 세계 차량을 한꺼번에 업데이트할 수 있는 구조다. 이게 바로 스케일에서 차이를 만든다.

 

 

Conclusion: 나는 왜 FSD가 결국 완성된다고 믿는지? 

FSD는 아직 불완전하다. 실수도 많고, 사람처럼 판단하지 못하는 상황도 많다. 자전거를 인식하지 못한다거나, 비보호 좌회전에서 머뭇거린다는 뉴스는 나도 여러번 봤다. 솔직히 말해, 지금의 FSD는 인간 운전자처럼 유연하게 판단하지 못한다. 이건 인정할 수 밖에 없다. 

 

하지만 나는 이 문제가 기술적 한계라기보다, 시간과 학습량의 문제라고 본다.
FSD는 코드 몇 줄로 완성되는 게 아니라, 인간처럼 수많은 경험을 통해 배워야 하는 시스템이다. 다양한 상황을 겪을수록 학습은 가속된다. 웨이모는 몇 개 도시에서 제한된 차량으로 데이터를 수집하지만, 테슬라는 전 세계 수백만 대 차량이 매일 도로 데이터를 보내고 있다. 결국, 학습량이 다르니, 개선 속도도 다를 수 밖에 없다. 

 

테슬라는 도로에서 수집한 방대한 데이터를 Dojo에서 학습시키고, 학습된 모델은 차량 내 FSD가 실시간으로 추론에 활용된다. 여기에 xAI는 장기적으로 더 인간 같은 추론을 목표로 AGI를 개발 중이다. 그리고 이 모든 진화는 OTA로 테슬라 차량 전체에 즉시 반영된다.  

 

지금은 부족해 보여도, 이 구조는 시간이 갈수록 강해진다. 

그게 1년일지, 5년이 걸릴지는 모르겠지만,, 분명한 건 이 방향이 결국 가장 멀리 가는 길이라고 생각한다.