Why Robot? 테슬라가 로봇에 진심인 이유

[요약]

1. 테슬라 AI Day 행사의 목적은 미래 사업 방향성을 공유해 인재를 유치하는 데 있습니다. 때문에 놀랄만한 성과 발표가 없다는 이유로 실망할 필요는 없다고 생각합니다.

2. 테슬라 봇은 가장 먼저 기가 팩토리에 투입돼 인간 노동자를 대체하는 역할을 할 것입니다. 이를 통해 생산 효율을 극대화해 테슬라의 생산 목표 달성에 기여하는 것이 최우선 목표가 될 겁니다.

3. 테슬라가 (1)기존 FSD 개발 역량을 레버리지할 수 있고, (2)설계 단계부터 양산성 확보에 초점을 맞추고 있기에, 테슬라 봇은 경쟁력 있는 제품이 될 것으로 기대됩니다.

4. 또한, 테슬라는 로봇 개발 뿐 아니라 로봇이 활동하기에 적합한 생산 공정을 구축하는 데도 집중하고 있습니다. 이런 이유로 테슬라가 만드는 인간형 로봇의 상용화는 생각보다 이른 시기에 시작될 수 있을 것으로 예상해봅니다.

AI Day에 실망하지 않아도 되는 이유

현지 시각으로 2022년 9월 30일, 테슬라의 2번째 AI 데이 행사가 열렸습니다.

작년 1번째 AI 데이에서 예고된 테슬라 봇의 프로토타입 실물이 공개되면서 이번에도 많은 주목을 받았는데요. 재밌는 점은, 로봇의 실제 모습이 공개되자 많은 사람들이 “실망스럽다”는 반응을 보였다는 겁니다.

사실 보스턴 다이내믹스의 로봇이 장애물을 뛰어넘고 공중제비까지 도는 모습을 보며 사람들의 기대치는 한껏 높아져 있는 상황이었습니다. 그런데 행사에서 공개된 테슬라 봇은 이제 걸음마를 떼고 손만 흔드는 수준이니, 실망하는 것도 이상하지 않습니다.

장애물을 자유자재로 넘나드는 보스턴 다이내믹스의 인간형 로봇 아틀라스

실제로 행사를 지켜본 많은 사람들이 “20년 전 일본 로봇 아시모 수준이다.”, “MIT 공학도들이 만든 수업 과제 같다”, “다음주 월요일 주가 폭락이 걱정된다”는 등의 악평을 내놓기도 했는데요.

하지만 제 생각은 좀 다릅니다.

일론 머스크가 귀에 못이 박히게 언급했듯, AI 데이 행사의 목적은 “인재 유치”입니다. 테슬라가 어떤 대단한 제품과 서비스를 완성해 “짜잔”하고 공개해서 주가를 띄우고 사업 성과를 자랑하는 자리가 아닙니다. 반대로 “이런 목적과 방향성을 가지고 이런 사업을 추진하고 있으니, 관심 있는 사람들은 같이 만들어보자”라고 세계 최고의 인재들에게 권유하는 자리입니다. 특히나 로봇 사업은 이제 막 개발을 시작하는 단계이고요.

때문에 AI 데이는 애초에 일반 대중들을 깜짝 놀래킬 만한 성과를 기대할 수 있는 자리가 아니었습니다. 만약 테슬라가 1년 만에 보스턴 다이내믹스 로봇에 준하는 뭔가를 뚝딱뚝딱 만들어 공개할 수 있었다면, 굳이 새로운 인재 유치도 필요 없지 않았을까요?

결론적으로, 테슬라 봇이 AI Day 행사에서 보스턴 다이내믹스 로봇보다 얼마나 잘 뛰어다녔느냐는 전혀 중요하지 않다고 생각합니다.

오히려 테슬라가 왜 이렇게 로봇에 꽂힌 건지, 그 이유에 대해 고민해볼 필요가 있습니다.

AI 데이 행사는 일론 머스크의 단독 발표가 아닌, 테슬라 엔지니어 수십 명이 함께 나와 자신의 파트를 설명하는 방식으로 진행됐습니다. 또 행사 준비를 위해 테슬라 엔지니어들이 오랜 기간 야근과 주말 출근을 하면서 몸을 갈아넣었다고 하는데요. 전기차 만들기도 바쁜 테슬라가 큰 시간과 비용을 쏟아가면서 이런 행사를 준비했다는 건, 그만큼 테슬라가 로봇에 진심이라는 걸 뜻할 겁니다.

실제로 22년 1월, 일론 머스크는 2022년 신제품 개발에 있어 최우선 순위가 테슬라 봇이라고 언급하기도 했습니다. 로봇 사업이 주가 부양을 위한 뜬구름 잡는 소리나 허풍이 아닌, 테슬라가 집중하고 있는 중요 신사업이라는 겁니다.

테슬라는 왜 갑자기 로봇을 만들려는 걸까요?

테슬라가 과연 로봇을 잘 만들 수 있을까요?

In terms of priority of products, I think actually the most important product development we’re doing this year is the Optimus humanoid robot.
제품 우선 순위에 대해 말하자면, 사실 우리가 올해 개발하는 가장 중요한 제품은 옵티머스 휴머노이드 로봇입니다.
- 일론 머스크

테슬라가 로봇에 진심인 이유

이번 AI 데이 행사에서 일론 머스크의 입을 통해 “AGI”라는 단어가 언급됐습니다.

Artificial General Intelligence의 약자로, 실생활에서 여러 가지 다양한 문제를 인간처럼 해결할 수 있는 범용 인공지능을 말합니다.

상상 속의 개념인 AGI를 실제로 구현해, 귀찮거나 위험한 일을 인간 대신 도맡아 하는 로봇 비서 개념의 제품을 대량 보급하겠다는 것이 테슬라가 공개한 궁극적 목표인데요.

테슬라의 열혈 추종자인 저조차도, 이 AGI 로봇 비서는 가까운 시일 내에는 어렵다는 생각이 들었습니다. AI Day 행사에서 일론 머스크가 언급한 테슬라 봇의 대량 보급 목표 시점은 지금으로부터 3-5년 뒤입니다. 여기서 ‘일론 타임’까지 고려하면, 아마 8-10년 뒤에나 AGI의 상용화가 가시권에 들어오지 않을까요?

조금 먼 이야기인 AGI 대신, 테슬라 봇에는 이보다 더 급하고 중요한 과제가 있습니다.

이른바 “Alien Dreadnought”로 불리는, 극도로 효율화된 생산 공장을 완성하는 겁니다. 모델 3를 양산 준비할 때부터, 일론 머스크는 테슬라의 기가 팩토리를 "Alien Dreadnought", "외계 전함"으로 만들겠다고 했습니다. 외계 행성에서나 볼 법한, 생산 공정이 자동화와 무인화를 통해 극도로 효율화된 공장을 의미하는데요.

테슬라가 이를 위해 모델 3 생산 라인에 다수의 로봇을 배치했다가, 많은 문제를 일으키면서 한 차례 크게 실패한 건 널리 알려진 사실입니다. 하지만 그렇다고 해서 쉽사리 포기할 수는 없을 겁니다.

모델 3 양산 실패 당시 일론 머스크의 자동화 계획을 조롱하는 밈 (사진 출처: Reddit - RealTesla)

테슬라의 2030년 생산 목표는 연 2,000만 대입니다. 2022년 현재 테슬라의 생산 가능 캐파는 미국 프리몬트와 텍사스, 중국 상해, 그리고 독일 베를린까지 합쳐도 연 200만대 남짓에 불과합니다. 2,000만대라는 목표를 달성하려면 8년 안에 최소 10배의 생산 캐파를 확보해 두어야 하는 상황인 건데요.

이를 위해 일론 머스크는 하나당 자동차 150-200만 대를 생산 가능한 공장 10-12개를 운영하는 것이 목표라고 말했습니다.

여기서 주목해야할 건 공장 하나당 생산 캐파인데요. 기존 완성차 업체들의 공장 하나당 생산 캐파는 보통 30-50만 대 수준입니다. 세상에서 가장 거대한 자동차 공장 중 하나라는 폭스바겐 볼프스부르크 공장의 생산 캐파조차 연 80만대 수준입니다.

결국 테슬라의 확장 전략은, 단순히 공장 개수를 늘리기보다 공장 하나당 생산 효율성을 극대화하는 데 맞춰져 있습니다. 그리고 이 효율성 극대화에 있어, 일론 머스크가 생각한 가장 큰 병목 중 하나는 “사람”일 겁니다.

사람이 공정에 개입할 시 생산 속도가 사람의 처리 속도에 맞춰 하향평준화됩니다. 때문에 공정 라인에는 사람이 없어야 한다는 것이 일론 머스크의 지론인데요. 생산은 로봇이 하고, 사람은 이를 관리하는 일에 집중해야 한다는 겁니다.

You really can’t have people in the production line itself. Otherwise you’ll automatically drop to people speed.
생산 라인 자체에는 사람이 없어야 합니다. 그렇지 않으면 생산 속도가 사람 속도에 맞춰질 겁니다.
- 일론 머스크

저 역시 옳은 방향성이라고 생각합니다.

단순히 사람 수를 늘리거나, 사람의 숙련도를 높이는 것만으로는 기존 자동차 공장보다 4, 5배 높은 효율을 달성하는 건 불가능할 겁니다. 예를 들어, 전기차 배터리 팩의 배선을 파워트레인과 연결하는 일을 맡은 직원이 있다고 가정해보겠습니다. 이런 손동작의 속도를 기존보다 4, 5배 올리는 게 가능할까요? 4배는 커녕 2배, 아니 1.5배조차 힘들 겁니다. 그렇다고 해서 무작정 라인 수나 사람 수를 늘리기에는 비용이나 공간 문제가 있을 것이고요.

결국 기존 자동차 업체들이 바보처럼 일하고 있던 게 아닌 이상, 생산 효율을 이렇게 압도적인 수준으로 끌어올리기는 물리적으로 쉽지 않습니다.

때문에 사람보다 더 빠르게, 더 오랜 시간동안 일할 수 있는 무언가가 필요합니다. 코로나나 부상으로 결근할 일도 없고, 휴식이나 교대를 할 필요도 없어야 합니다. 단순 반복 작업이라면 지치지 않고 일정한 속도로 빠르게 일을 처리할 수도 있어야 합니다. 새로 채용하느라 애를 먹을 필요도 없고, 숙련도를 향상시키는 데 오랜 교육 시간이 필요하지도 않아야 합니다.

정리하면, 외계 전함급으로 극도로 높은 생산 효율을 갖춘 공장을 만들기 위해선, 로봇을 투입해 사람의 손이 들어갈 여지를 최소화해야 합니다.

실제로 테슬라 봇은 기가 팩토리에 가장 먼저 투입될 것이라고 AI 데이 행사에서 발표되었죠. 테슬라 봇의 첫번째 과제는, 기존에 기가팩토리에서 생산 인력들이 수행하던 일을 하나하나 대체해 효율화하는 일이 될 겁니다.

테슬라 봇 입장에서도, 공장에서 정해진 반복 업무를 수행하는 쪽이 조금 더 수월할 겁니다. 닫힌 환경에서 제한된 변수만 접하고 처리할테니, 일상 생활에서 다양한 변수를 맞닥뜨리는 것보다 낫겠죠.

결론적으로, 테슬라 봇은 어느날 갑자기 하늘에서 뚝 떨어진 아이디어가 아닙니다. 애초에 일론 머스크가 오래 전부터 그리던 극도로 효율화된 생산 공장의 일부로 구상됐을 겁니다. AGI를 구현하고 일반 소비자의 일상 생활에 투입되기 이전에, 기가팩토리에서 테슬라의 어마어마한 확장 목표를 달성하는 데 크게 기여할 수 있을 거라고 생각합니다. 물론 인건비 절감을 통한 실적 개선은 당연한 이야기이고요.

테슬라가 로봇을 잘 만들 수 있는 이유

여기까지 읽으셨다면 아마 이런 의문이 드실 겁니다.

“로봇이 중요한 건 알겠는데, 보스턴 다이내믹스에서 이미 훨씬 앞서 있는 게 아니냐? 테슬라는 한참 뒤쳐져 있는데 로봇을 잘 만들 수 있는거냐?” 라고 말입니다.

개발을 시작한 지 이제 1년 남짓 된 테슬라보다 보스턴 다이내믹스가 더 앞서 있는 건 사실일 겁니다. 하지만, 미래에 인간형 로봇이 대량으로 양산 보급돼 우리 일상 생활을 돕는다면, 그 로봇은 아마 보스턴 다이내믹스가 아닌 테슬라 봇이지 않을까하는 게 제 생각인데요. 이유는 크게 2가지입니다.

첫째로, 테슬라 봇은 기존 로봇들에 부족했던 “지능”을 갖출 수 있을 겁니다.

자율주행과 마찬가지로, 로봇이 알아서 움직이기 위해선 인지-판단-제어의 과정을 거쳐야 합니다. 보스턴 다이내믹스의 로봇이 장애물을 잘 넘고, 공중제비를 잘 도는 건, 그 영상을 본 수천 만 명의 시청자가 모두 아는 사실일 겁니다. 하지만 실제 인간 업무를 대체할 만큼의 인지와 판단 능력을 갖췄는지에 대해 알고 있거나, 이에 관심 갖는 사람은 그리 많지 않은데요. 제대로 된 지능을 갖추지 못한다면 사람이 리모콘을 들고 따라다닐 수밖에 없습니다. 따라서 인간을 완전히 대체하지 못하고, 화재 현장처럼 위험한 장소에 대신 들어가는 것과 같이 제한된 수준의 업무만을 수행할 수 있을 겁니다.

그런데 테슬라는 이미 자율주행을 연구하면서 인공 뇌를 만들고 있었죠. FSD 개발 역량을 그대로 레버리지할 수 있습니다.

실제로 이번 두번째 AI 데이 행사에서, 테슬라 로봇 엔지니어들은 많은 부분을 자율주행에서 보고 배웠다고 말했습니다. 전기차에 쓰이던 인공지능 칩과 오토파일럿 소프트웨어를 로봇의 뇌로 그대로 가져왔다고 하는데요. 뿐만 아니라 테슬라 자동차와 마찬가지로 카메라 기반의 비전 데이터로 사물을 인식합니다. 이렇게 개별 디바이스에서 수집한 데이터를 모아 뉴럴 네트워크를 훈련시키고, 이를 다시 개별 디바이스로 배포하는 훈련 방식을 오토파일럿에서 가져왔다고 합니다.

테슬라 봇에서 인식한 주변 이미지. 테슬라 FSD에서 인식하는 주변 환경 이미지와 유사한 모습입니다. (사진 출처: 테슬라)

테슬라는 인간이 시각만으로 사물을 인식하고 판단해서 운전할 수 있기 때문에 AI도 동일한 방식을 모방해 자율주행을 할 수 있다는 철학을 갖고 있죠. 로봇에도 동일한 철학이 적용됩니다. 인간처럼 주변 사물을 인식한 이미지 데이터만으로 판단하고 행동하는 로봇이 있다면, 운전 뿐 아니라 다른 일상생활도 같은 방식으로 충분히 가능하지 않겠냐는 겁니다.

두번째로, 테슬라 봇은 기존 로봇들에 결여된 “양산성”을 갖출 수 있을 겁니다.

보스턴 다이내믹스에서 판매 중인 강아지 형태의 로봇, 스팟(Spot)의 판매 가격은 무려 7만 5천 달러라고 합니다. 인간형 로봇인 아틀라스가 시판된다면 그 가격은 얼마가 될까요? 스팟의 최소 2배 이상에서 시작하지 않을까 싶습니다.

반면 일론 머스크가 목표하는 테슬라 봇의 판매가는 2만 달러입니다. 현재 4만 달러 내외인 모델 3 가격의 절반에 불과하고, 스팟의 3분의 1 수준에 불과하죠. 물론 언제 달성할 수 있을지 모르는 가격이긴 합니다. 하지만 테슬라가 로봇 설계에 있어 처음부터 양산 보급을 염두에 두고 있다는 데에 주목해야 한다고 생각합니다.

아무리 완벽하게 인간을 대체할 수 있는 로봇이라 한들, 그 가격이 억 단위를 넘나든다면 이를 구매할 수 있는 사람은 매우 제한적일 수밖에 없습니다. 결국 인간을 대체하기 위해선, 인간 노동자 대비 가성비가 나와야 하니까요.

때문에 정말로 로봇이 인간을 대체하고자 한다면, 그 성공 여부를 좌우할 요소 중 하나는 "양산성"일 겁니다. 실험실에서 비싼 샘플을 1,2개 만드는 게 아니라, 낮은 가격으로 대량 생산해서 일반 대중에 보급할 수 있느냐 하는 겁니다.

테슬라는 이미 전기차 제조에 있어 비슷한 과정을 거친 적이 있죠. 슈퍼 리치들의 장난감이었던 전기차를 대량 생산해, 일반 대중이 구매할 수 있는 가격 수준으로 만들었습니다.

동일하게 로봇에 있어서도 “양산될 수 있는 제품”을 만드는 것이 테슬라의 목표입니다. 이를 위해 설계 단계부터 수직계열화를 통해 효율성을 극대화하는 작업이 이미 진행 중이라고 하는데요. AI 데이에서 공개된 두 번째 버전의 로봇은 배터리 팩부터 액츄에이터까지 모두 테슬라가 자체 제작하는 방식으로 개발되고 있다고 합니다. 개발 단계부터 양산을 고려하면서, 불필요하거나 복잡한 부분을 제거하고 최대한 효율적으로 설계를 진행하려는 겁니다.

테슬라 봇의 발전 단계. 첫번째가 작년 공개된 컨셉, 두번째가 올해 공개된 보행 가능 버전, 세번째가 현재 자체 개발 부품을 활용해 연구 중인 버전입니다. (사진 출처: 테슬라)

테슬라 로봇은 생각보다 빨리 나올 겁니다

물론 이번 2번째 AI 데이 행사에서 밝혔듯, 테슬라가 로봇 개발을 시작한 지는 이제 1년도 채 지나지 않았습니다. 아무리 AI 개발에 있어 앞서 있는 테슬라라 해도, 자율주행이 그렇듯 AGI 역시 생각보다 긴 시간이 걸릴지도 모른다는 게 많은 사람들의 생각입니다. 어쩌면 우리 생애 안에 보기 힘들 가능성도 있을 것이고요.

하지만 그럼에도 불구하고, 테슬라 봇은 예상보다 조금 더 빨리 우리 앞에 완성된 모습으로 나타날 것이라는 게 제 개인적인 기대이자 예상입니다. 테슬라는 로봇 뿐 아니라, 로봇에 최적화된 환경을 만들고 있기 때문인데요.

앞서 모델 3 양산 과정에서 테슬라는 무작정 로봇으로 인간을 대체하려다 실패하며 씁쓸한 교훈을 얻었죠. 이 때부터 테슬라는 생산 프로세스를 최대한 단순한 방식으로 바꿔나가고 있습니다. 배터리 공정에서는 모듈과 팩을 없애고, 차체 주조에서는 개별 용접을 최소화한 기가 캐스팅 방식을 가져왔죠. 이런 과정을 통해서 테슬라 자동차의 제조 공정은 점점 간단하고 손쉬운 방향으로 바뀌어 가고 있습니다.

로봇의 지능 수준이 올라가는 동시에, 로봇이 해결해야 할 과제의 난이도도 낮아지고 있다는 말입니다. 다른 사업이나 제품 없이 로봇만 만드는 회사였다면 불가능했겠죠. 이런 양방향으로의 발전은 테슬라만 시도할 수 있을 겁니다. 그렇기에, 테슬라가 만드는 로봇이 예상보다 조금은 더 빨리 완성돼 실제 현장에 투입될 수 있지 않을까하는 조심스러운 기대를 해보게 됩니다.

The first rule of any technology used in a business is that automation applied to an efficient operation will magnify the efficiency. The second is that automation applied to an inefficient operation will magnify the inefficiency.
사업에 기술을 활용하는 데 있어 첫번째 법칙은, 효율적인 오퍼레이션에 자동화를 적용하면 효율성이 증폭된다는 것이고, 두번째 법칙은 비효율적인 오퍼레이션에 자동화를 적용하면 오히려 비효율성이 증폭된다는 것이다.

- 빌 게이츠

※ 이 글은 전기차 전문 매체 EV POST 에 동시 게재됩니다.