Impossible is Impossible
왜 테슬라인가
이번 주는 마가 끼었나 다양한 이벤트가 시리즈로 나온다. 연초부터 술 취한 말이 날뛰나 왜 이런 걸까? 그럼에도 연초 생각해 본 자동차산업과 관련된 책 3권을 읽겠다는 목표는 무사히 완료됐다. 한국교수, 중국산업리더 그리고 투자자로서 보는 기업의 관점을 읽어 본 이유가 있다.
모빌리티 산업의 변화에 대해서는 나름대로 잘 이해하고 있다고 생각한다. 이렇게 저렇게 작은 연관성이 있는 관계로 관련된 산업을 내가 제대로 이해하고 있는지, 모르는 것은 무엇인지를 파악해 보는 일이다. 내가 무엇을 모르는지 알아야 무엇을 해야 할지 생각해 볼 부분이 있기 때문이다. 이렇게 짚어 본 연후에는 현장과 비교해 보는 일이다. 실제로 그러한가? 무엇이 다른가? 책과 현장의 간극 속에 흐르는 시간이 또 무엇을 만들어 냈는가? 안다고 다 할 수 있는 것은 아니지만 최소한 더 악화되는 것을 보강할 수 있기 때문이다.
이 책은 테슬라의 장점을 잘 정리해 두었다. 에너지 산업의 기반을 뒤집는 중장기적인 사업모델링, 배터리부터 충천까지 서비스 영역을 고려한 사업모델은 기존 제품중심적 사고가 서비스를 넘어 고객의 사용자 환경을 고려하기 시작한 부분이다. 사실 전자, IT, Mobile에서는 익숙한 부분이다. 산업 간(Inter Industry)의 기술확장이 마치 새로운 것처럼 보이는 부분이다. 이런 점을 아주 깊이 있게 접근한다기보단 쉽게 이해할 수 있도록 잘 설명하고 있다. 쉽게 설명한다는 점은 그만큼 아는 내용을 잘 파악한다고 생각한다.
테슬라는 내부에 자동화 시스템을 구현하기 위한 자체 개발이 있다. 쉽게 이야기하면 제품을 개발하는 부분과 스마트팩토리와 같이 설비를 엔지니어링 하는 수준을 넘어 연구개발과 같은 역할이 존재한다고 생각된다. 문득 작년 기억이 나서 확인해 보니 국내에서도 공장자동화와 관련된 카메라를 납품했다는 소식을 접하니 기분이 좋다.
가장 관심이 많이 가는 FSD이 부분이다. 왜 그들은 Lidar, Radar 등 정밀한 사물과의 거리등을 파악할 수 있는 장비대시 가시광선 범위의 카메라를 갖고 도전했을까? 가격이 상대적으로 저렴하고, 물리보안, 군사보안등에서 도전하는 영상분석과 인공지능을 활용하는 사례가 기술적 도전에 도움이 되었을까? 책에서 언급된 내용을 보며 내가 잠시 있고 있었다는 생각을 해봤다. 오래전 데니스 홍을 누군지도 모르고 볼 기회가 있었다. 그때 로봇의 인지체계, 학습체계, 어려움을 들을 기회가 있었는데 똑같은 이야기를 하게 된다. 쉽게 세상의 인위적 사물은 인간문명에 적합하게 만들어졌다. 따라서 차량도 사람의 관점에서 객체인식 및 대응을 한려는 관점은 아주 좋은 인문학적 배경이다.
뛰어난 부분은 이렇게 만들어진 FSD의 핵심 알고리즘은 데이터와 학습, 알고리즘 생성, 알고리즘 경량화를 통해 적용된다. 본질적인 인공지능 학습의 장단점을 공장의 생산 설비과정에서 손쉽게 활용하고, 다시 차량의 서비스를 통해서 확보된 데이터는 강화학습에 재사용된다. Mlops와 같이 강화된 부분은 자시 제품에 모듈라 된 프로그램과 DB구조에 따라 강화되는 선순환이 된다. 이런 기술뿐만 아니라 사업의 범위와 서비스를 구상하면 선순환 구조를 합리적으로 설계하는 관점은 사실 대단한다. 차를 통해서 인공지능, 보험, 전기차충전소 더 나아가 전기차 플랫폼 공급자 사업을 넘볼 수 있는 수준이다. 이 기업은 Impossible is Impossible이란 관점을 갖고 있는 것 같다. 불가능은 불가능하다고 해석할 수 있다. 그런데 우리는 불가능은 불가능한 거야라고 해석한다는 답답함이 조금 존재한다.
어제도 현업의 현장에서 일하는 사람들과 만나서 당장의 내 일도 중요하고 또 이런 내용들도 확인하는 시간이 되었다. 기업환경의 관점에서 특정기업은 자동차뿐만 아니라 건설기계, 로보틱스, 선박등 인공지능 자율주행만 잘 만들면 적용할 사업을 모두 갖고 있다. 자율주행을 하는 기업도 최소한 한 두 개 갖고 있다. 스타링크와 같은 통신은 없다. 충전소와 같은 사업을 한다면 해당 기업의 건설기업이 건설로만 보면 뒤지지 않을 것이란 생각을 한다. 카메라로 영상에 포함된 데이터를 분석하는 프로트와 이를 처리하는 백엔드를 설계하고 순환하는 것을 테슬라가 잘한다면 관련된 전통적 사업구조에서 더 풍부한 자원을 갖고 있다는 생각을 한다. 부족한 점이라면 이것을 묶을 끈이 대단히 부족하다. 소프트웨어는 아무리 잘 만들어도 하드웨어에 기생할 수밖에 없다. 동시에 현실에 소프트웨어가 실존적인 가치를 증명하는 것도 이를 표출하는 하드웨어를 통해서 이루어진다. 둘을 따로 떼서 생각하는 순간 나락으로 간다. 결국 국내기업들이 각 분야의 데이터를 어떻게 축적하고, 이 축적된 분야를 하나의 플랫폼으로 묶는 과정이다. 일부 정부 정책적 산업구조 방향성을 검토할 필요도 있고, 기업들이 경쟁의 시대를 넘어 협력의 사고를 시작해야 하는 시대가 왔다고 생각한다.
애플의 전 제품과 아이튠즈로 묶은 스마트 장비 구조와 테슬라가 차를 통해서 다양한 서비스로 묶는 사업확장 플랫폼은 묘하게 본질적으로 유사해 보인다. 판이 조금 더 커졌을 뿐이다. 구슬이 서 말이라도 꿰어야 보배다. 다음 주부터는 나름대로 뭘 할 수 있을까 고민해 봐야겠다. 최근에 읽었던 책을 업체 담당자에게 다 줬다. 이것저것 낙서도 있고, 그들의 입장에서 미친 소리가 좀 쓰여있더라도 읽고 도움이 되었으면 좋겠다.
이 책과 중국 전기차가 온다의 관점은 상당히 유사하다. 이 책이 Tesla Inside와 같은 미래 산업을 확장을 상상한다면, 중국책은 초기의 산업설계에 대한 치밀하고 긴 시간을 기획, 계획, 실행, 조정, 재실행이란 과정을 볼 수 있다. 대한민국에도 이런 산업도전에 대한 기록이 축적되도록 산업현장의 협력이 더 활발하게 되길 바란다. 그래야 아이들이 커서 살아갈 곳이 조금 더 좋아지지 않을까 한다.
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