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- 테슬라의 AI 팀은 평소에는 간단한 반올림 숫자만 처리하는 전력 소모가 적은 8비트 하드웨어로 고성능 32비트 회전 연산을 수행하는 특허를 출원했습니다.
- 테슬라는 로봇의 연산 능력 예산을 100W 미만으로 대폭 줄여, 로봇이 과열 없이 8시간 근무 시간 내내 균형과 주변 상황 인식을 유지할 수 있도록 했습니다.
- 비평가들은 저렴한 칩이 단가를 낮추는 데 도움이 되지만, 독점 하드웨어, 컴파일러 및 AI 파이프라인을 유지 관리하는 연구 개발 비용은 상당하다고 지적합니다.
테슬라는 물리 법칙의 한계를 뛰어넘는 해결책을 찾아냈습니다. 테슬라가 개발한 "혼합 정밀도 브리지(Mixed-Precision Bridge)"는 미국 특허 US20260017019A1을 통해 처음으로 공개되었습니다. 이 수학 변환기(Math Translator)는 저렴하고 저전력 곡선의 8비트 기술 간의 격차를 해소합니다. 기존 기술은 기본적인 정수만 처리할 수 있었지만, 이제는 고급 32비트 연산을 위한 Rot8 프리미엄 기술까지 지원합니다.
우선 활성화합니다 . 이는 테슬라 옵티머스에 매우 중요한데, 옵티머스는 2.3kWh 배터리를 탑재하고 있으며, 이는 모델 3 배터리 용량의 약 1/30에 불과합니다. 32비트 GPU 프로세싱을 사용하면 "생각하는" 데만 500W가 넘는 전력을 소모하며, 4시간도 채 안 되어 모든 전력을 소비하게 됩니다.
필요는 발명의 어머니이다.
@Tesla_AI 팀 은 정말 대단합니다. 테슬라의 실제 AI 기술력을 따라올 곳은 없습니다. https://t.co/oJBBL0CFfQ
— 일론 머스크 (@elonmusk) 2026년 1월 17일
이로써 테슬라는 연산 능력 예산을 100W 미만으로 줄였습니다. "열 장벽" 문제가 해결된 것입니다. 이제 로봇은 8시간 동안 작업하는 동안에도 균형을 유지하고 주변 상황을 인지하며 더위를 느끼지 않을 수 있습니다.
테슬라 엔지니어들은 도로 표지판을 읽는 정확도를 높이기 위해 노력합니다
이 특허는 옵티머스 및 FSD 시스템에 초지능을 부여하면서도 주행 거리를 줄이거나 회로가 과열로 손상되는 것을 방지하는 "실리콘 브리지"를 소개합니다 . 이로써 테슬라의 저가형 하드웨어가 슈퍼컴퓨터급 성능을 발휘하게 됩니다
또한, 이전 FSD 모델에서 발생했던 '잊어버리는' 문제도 해결되었습니다. 이전 모델에서는 차량이 정지 표지판을 인식했지만, 트럭이 약 5초 동안 시야를 가리면 이를 '잊어버리는' 현상이 있었습니다.
현재 테슬라는 "장시간 컨텍스트" 창을 사용하여 AI가 30초 전 또는 그 이전의 데이터를 살펴볼 수 있도록 합니다. 그러나 시간적으로 더 "먼" 곳에서는 표준 위치 계산으로 인해 오차가 발생하는 경향이 있습니다.
테슬라의 혼합 정밀도 파이프라인은 높은 위치 해상도를 유지함으로써 이 문제를 해결합니다. 이를 통해 AI는 가려진 정지 표지판의 정확한 위치를 파악할 수 있습니다. 차량이 표지판 주변을 오랜 시간 이동한 후에도 마찬가지입니다. 실제로 테슬라 팀은 RoPE 회전이 매우 정밀하여 표지판이 차량의 메모리 지도에서 3D 좌표에 고정된 상태를 유지할 수 있다고 설명합니다.
테슬라는 엔비디아의 CUDA 생태계로부터 독립적이라고 밝혔습니다
이 특허는 로그 합 지수 근사법을 이용한 특정 청취 방법을 설명합니다. 로그 영역에 머무름으로써, 작은 윙윙거리는 소리부터 큰 소방차 소리까지 광범위한 소리의 "다이내믹 레인지"를 8비트 프로세서만으로 처리할 수 있으며, 큰 소리를 잘라내거나 작은 소리를 잃지 않습니다. 이를 통해 자동차는 32비트 정밀도로 주변 환경을 듣고 구분할 수 있습니다.
테슬라는 양자화 인식 학습(QAT) 방식을 사용합니다. 일반적으로 완벽한 32비트 환경에서 AI를 학습시킨 후 축소하는 방식은 제대로 작동하지 않는 AI를 만들어내는 경우가 많은데, 테슬라는 처음부터 8비트 제약 조건이 있는 시뮬레이션 환경에서 AI를 학습시킵니다. 이는 테슬라의 AI를 자동차보다 훨씬 작은 장치에도 적용할 수 있는 가능성을 열어줍니다.
이러한 수학적matic를 반도체에 통합함으로써 테슬라는 전략적 독립성을 확보하게 되었습니다. 테슬라는 엔비디아의 CUDA 생태계에dent 이지 않고 삼성과 TSMC 양쪽 모두와 동시에 듀얼 파운드리 전략을 채택할 수 있는 유리한 위치에 서게 되었습니다.
xAI는 기가와트급 코히런트 AI 학습 클러스터를 최초로 가동한 기업이 되었습니다
이는 샌프란시스코의 최대 전력 수요량보다 많은 양입니다
경쟁사들이 아직 2027년 로드맵을 수립하는 동안, xAI는 이미 오늘날 주요 도시 수준의 성능을 발휘하고 있습니다
— X Freeze (@XFreeze) 2026년 1월 17일
xAI는 인공지능 기술 발전과 고성능 컴퓨팅 능력을 결합하여 2027년 출시 예정인 오픈AI의 스타게이트에 대한 유력한 경쟁자로 떠오르고 있습니다.
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플로렌스 무차이
플로렌스는 지난 6년간 암호화폐, 게임, 기술 및 AI 관련 뉴스를 취재해 왔습니다. 메루 과학기술대학교에서 컴퓨터공학을, MMUST에서 재난 관리 및 국제 외교를 전공하며 쌓은 전문성은 그녀에게 언어, 관찰력, 기술적 역량을 충분히 갖추도록 해주었습니다. 플로렌스는 VAP 그룹에서 근무했으며 여러 암호화폐 관련 미디어 매체에서 편집자로 활동했습니다.
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