- Tesla 의 AI 팀은 일반적으로 단순한 반올림된 숫자만 처리하는 전력 소모가 적은 8 비트 하드웨어를 사용하여 정교한 32 비트 회전을 수행할 수 있는 특허를 개발했습니다.
- Tesla 는 로봇이 과열되지 않고 최대 8 시간 근무 중에도 균형을 유지하고 주변을 인식할 수 있도록 컴퓨팅 전력 예산을 100W 미만으로 대폭 축소했습니다.
- 비판론자들은 저렴한 칩이 단위 비용을 절감하지만, 독점 하드웨어, 컴파일러 및 AI 파이프라인을 유지하기 위한 R&D 비용이 상당하다고 지적합니다.
Tesla는 물리 법칙에 대한 우회책을 찾았습니다. Tesla가 개발한 “Mixed-Precision Bridge”는 특허 US20260017019A1에서 처음 공개되었습니다. Math Translator는 저렴하고 에너지 소모가 적은 8비트 기술의 격차를 메웁니다. 이 기술은 기본 정수만 처리할 수 있었으며, 이제 엘리트 32비트를 위한 Rot8 프리미엄 기술이 등장했습니다.
이는 해금되는 AI5 프로세서를 첫 번째로 선보이며, 이는 현재 하드웨어보다 40배 더 강력한 것으로 예상됩니다. 이는 2.3kWh 배터리를 탑재하고 모델 3의 약 1/30 크기를 가진 Tesla Optimus에서 매우 중요합니다. 32비트 GPU 처리를 사용하면 “생각”하는 데에만 4시간 미만, 500W 이상의 전력을 소모합니다.
필요는 발명의 어머니다.
@Tesla_AI 팀은 극도로 하드코어합니다. Tesla의 실제 세계 AI를 따라올 곳은 없습니다. https://t.co/oJBBL0CFfQ
— 일론 머스크 (@elonmusk) 1월 17, 2026
따라서 Tesla는 100W 미만의 연산 전력 예산을 줄였습니다. “열적 장벽(thermal wall)” 문제가 해결되었으며, 이제 로봇은 8시간 근무 일정 동안 균형을 유지하고 인지 상태를 유지하면서도 뜨겁지 않게 느낄 수 있습니다.
Tesla의 엔지니어들은 도로 표지판 판독에 정확성을 통합합니다
이 특허는 도입된 “Silicon Bridge”를 통해 Optimus 및 FSD 시스템에 슈퍼인텔리전스를 제공하면서도 주행 거리를 1마일 줄이거나 회로가 열로 녹는 일 없이 이를 가능하게 합니다. 이는 Tesla의 예산용 하드웨어를 슈퍼컴퓨터급 머신으로 변모시킵니다.
또한, 이는 망각 문제를 해결했습니다. 이전 FSD 모델에서는 차량이 정지 표지판을 인식했지만, 트럭이 약 5초간 시야를 가리면 “잊어버리는” 현상이 발생했습니다.
이제 Tesla는 “long-context” 창을 사용하여 AI가 30초 전 또는 그 이전의 데이터를 다시 볼 수 있게 합니다. 그러나 시간적 “거리”가 멀어질수록 표준 위치 수학은 드리프트를 유발하는 경향이 있습니다.
Tesla의 혼합 정밀도 파이프라인은 높은 위치 해상도를 유지하여 이를 수정합니다. 이는 AI가 가려진 정지 표지판의 정확한 위치를 정확히 파악하도록 보장합니다. 이를 많이 이동한 후에도 마찬가지입니다. 실제로 Tesla 팀은 RoPE 회전(rotation)이 정밀하여 표지가 차량의 정신적 지도에서 3D 좌표에 고정되어 있다고 말합니다.
Tesla는 NVIDIA의 CUDA 생태계로부터의 독립성을 가지고 있다고 말합니다
특허는 Log-Sum-Exp 근사를 사용한 청취의 특정 방법을 설명합니다. 로그 도메인에 머무름으로써, 이는 부드러운 윙윙거림부터 큰 소방차 소리까지 소리의 큰 “동적 범위”를 8비트 프로세서만으로 관리할 수 있으며, 큰 소리를 “클리핑”하여 작은 소리를 잃을 필요가 없습니다. 이를 통해 차량은 32비트 정밀도로 환경을 듣고 구분할 수 있습니다.
Tesla는 양자화 인식 학습(Quantization-Aware Training, QAT)을 사용합니다. AI를 “완벽한” 32비트 환경에서 훈련한 후 나중에 “축소”하는 방식(이는 보통 ‘기절초풍하고 잘못된’ AI를 초래함) 대신, Tesla는 처음부터 8비트 제약이 있는 시뮬레이션 환경에서 AI를 훈련하여, Tesla의 AI를 자동차보다 훨씬 작은 형태에 구현할 가능성을 기본적으로 해방시킵니다.
이 수학을 실리콘에 통합함으로써 Tesla는 전략적 독립성도 확보합니다. Tesla는 NVIDIA의 CUDA 생태계와 독립적이며, 삼성과 TSMC와 동시에 듀얼 파운드리 전략(Dual-Foundry Strategy)을 채택할 수 있는 입지에 있습니다.
xAI가 공식적으로 기가와트 규모(coherent AI training cluster)의 일관된 AI 훈련 클러스터를 온라인에 올린 첫 번째 기업이 되었습니다
이는 샌프란시스코의 최대 전력 수요보다 더 많은 전력입니다
경쟁사들이 여전히 2027년 로드맵을 작성하는 동안, xAI는 이미 오늘 주요 도시 수준의 전력을 사용하고 있습니다
The… pic.twitter.com/0YYOC11h6P
— X Freeze (@XFreeze) 1월 17, 2026
xAI의 AI 발전과 고성능 연산 능력의 결합은 2027년에 출시될 OpenAI의 Stargate에 대한 유망한 경쟁자가 됩니다.
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플로렌스 무차이
플로렌스는 지난 6년 동안 암호화폐, 게임, 기술 및 AI 뉴스를 다루어 왔습니다. 메루 과학기술대학교에서 컴퓨터학을, MMUST에서 재난 관리 및 국제 외교를 전공하며 언어, 관찰력 및 기술적 역량을 충분히 갖추었습니다. 플로렌스는 VAP 그룹에서 근무했으며 여러 암호화폐 미디어 하우스의 편집자로 활동했습니다.
