테슬라의 Al 마력(Mojo) 잠금 해제, 도조(Dojo)에 들어가세요: 투자의견 비중확대(Over Weight)로 업그레이드, PT(목표주가) $400, 탑픽

투자자들은 테슬라가 자동차 회사인지 기술 회사인지에 대해 오랫동안 논쟁을 벌여왔습니다. 저희는 둘 다라고 생각하지만, 여기서 가장 큰 가치 동인은 소프트웨어 및 서비스 수익이라고 생각합니다.

AWS가 아마존 총 EBIT의 70%에 도달할 수 있었던 원동력이 테슬라에서도 동일하게 작용할 수 있으며, 고정된 가격으로 자동차를 판매하는 것 이상의 새로운 시장을 개척할 수 있을 것으로 예상합니다. 촉매제는 무엇일까요?

지난 5년 동안 테슬라가 노력해 온 맞춤형 슈퍼컴퓨팅인 도조입니다. 테슬라의 완전 자율 주행 시스템 버전 12(연말까지 OTA)와 테슬라의 다음 Al day(2024년 초)를 주목할 가치가 있습니다.

도조는 모빌리티(로보택시)와 네트워크 서비스(SaaS)의 빠른 채택률을 통해 테슬라의 기업가치에 최대 5,000억 달러를 추가할 수 있을 것으로 예상합니다. 이러한 변화로 인해 PT는 이전 250달러에서 400달러로 상향 조정됩니다. 투자의견을 비중확대로 상향 조정하고 테슬라를 Top Pick으로 제시합니다.

도조란 무엇인가요? 도조는 모든 테슬라 차량에 탑재된 완전 자율 주행(FSD) 시스템을 훈련하기 위해 테슬라가 자체적으로 설계한 특수 목적의 슈퍼컴퓨터입니다. 테슬라는 왜 이 작업을 하나요? 테슬라의 자동차는 예측하기 어려운 환경과 주행 상황에서 생사를 결정하는 센서가 장착된 로봇입니다.

테슬라가 완전 자율 주행 시스템의 효율성을 향상시킬 수 있는 능력은 엣지로부터 실제 비디오 데이터를 수집 및 처리하고, 현재 5mm 단위로 사용되고 있으며 2020년대 말까지 50mm에 가까워질 자사 차량의 경험을 통해 이러한 차량을 훈련시킬 수 있는 능력에 의해 제한됩니다.

테슬라 경영진은 최대한 많은 컴퓨팅 성능/NVIDIA GPU 클러스터가 필요하지만 현재로서는 차량 훈련에 필요한 칩의 양을 물리적으로 확보할 수 없다고 말했습니다. 또한 총 마진 60%의 공급업체에 투자하지 않으면서도 특정 요구사항에 맞는 더 효율적인 시스템을 개발할 수 있다고 믿고 있습니다.

테슬라는 고도로 숙련된 반도체 팀과 함께 자율주행 사용 사례를 위한 비전 기반 데이터를 처리하는 핵심 기능으로 인해 시중의 주요 첨단 범용 칩(엔비디아의 A100 및 H100)보다 더 효율적으로 작동(에너지 소비, 지연 시간)하며 비용도 훨씬 적게 드는 맞춤형 AI ASIC 칩을 개발했습니다.

도조는 Al 데이터센터에 있는 수천 개의 D1 칩으로 구성된 트레이닝 컴퓨터입니다. 이 컴퓨터는 테슬라가 지난 7년 동안 자체적으로 설계한 주행 엣지 차량에 탑재된 추론 엔진(FSD 칩)을 훈련시킵니다.

테슬라가 맞춤형 실리콘 시스템을 자체적으로 구축한 최초의 기술 기업은 아닙니다.  테슬라의 독특한 점은 첨단 운전자 보조 시스템(ADAS)에 대한 오랜 경험입니다. 이 회사는 지속적으로 증가하는 방대한 차량 네트워크를 상용화했습니다(이미 도로 위 40만 대 이상의 차량에서 3억 마일 이상의 주행 데이터를 수집하고 있음). 

또한 세계 최고 수준의 디자인 팀을 구성하고 자율 주행 문제를 해결하기 위해 막대한 리소스를 할당했습니다. 다른 기술 플랫폼과 마찬가지로 테슬라는 주요 기술 영역에서 높은 수직적 통합을 추구하여 빠른 반복과 지속적인 개선을 가능하게 하는 동시에, 테슬라의 특정 요구 사항에 맞는 최적의 솔루션을 제공하지 못할 수 있는 타사 공급업체에 대한 과도한 의존에서 벗어나 다각화를 이루고자 노력하고 있습니다. 

도조의 비용과 성능에 대해 테슬라가 제기한 많은 주장을 명확하게 검증하기는 어렵지만, 테슬라의 혁신 실적과 역량을 고려할 때 경쟁력 있는 맞춤형 솔루션을 제공할 수 있는 가능성이 있다고 믿습니다.

이 보고서에서는 모건스탠리의 Al/Semis 리서치 팀의 인사이트와 의견이 담긴 도조에 대한 종합적인 "입문서"를 제공합니다. 도조란 무엇이고, 테슬라가 도조를 도입하는 이유는 무엇이며, 도조가 비즈니스와 주식 가치에 어떤 영향을 미칠 수 있는지 살펴봅니다. 

우리는 투자자들을 세계에서 가장 어려운 문제(자율성)를 해결하는 엑사플롭 규모의 맞춤형 실리콘의 세계로 초대하여, 아직 개발되지 않은 방대한 상업적 잠재력에 대한 관문을 제공합니다. 본질적으로 데이터를 처리하여 의사결정을 내릴 수 있는 카메라로 모든 것을 구현합니다. 

도조를 자세히 들여다볼수록 이 주식의 저평가된 가치에 대한 잠재력을 깨닫게 되었습니다. 다른 대형 기술주들과 마찬가지로 테슬라도 향후 12개월 동안 사상 최고가인 400달러를 합리적으로 테스트할 수 있다고 생각합니다.

테슬라의 역량과 비즈니스 모델이 맞춤형 Al 도구 개발을 통해 상당한 이점을 얻을 수 있다. 자체적으로 개발하기에는 너무 크고 특수한 영역이 될 수 있는 기회이다.

지난 수년간, 우리는 테슬라의 전기차 하드웨어(반자율 전기 '로봇') 리더십이 차량 소유자를 고수익을 창출하는 '구독자'로 전환할 수 있는 잠재력에 투자자들의 관심을 집중시키기 위해 노력해 왔습니다. 

테슬라는 현재까지 이 분야에서 어느 정도 성공을 거두었지만, 2027년까지 전 세계 차량(테슬라 + 타사)이 하루 10억 마일을 주행할 것으로 예상되는 네트워크 효과와 데이터 캡처/분석/학습 속도를 크게 가속화할 수 있는 잠재력을 가지고 있다고 생각합니다. 

데이터의 규모와 복잡성(전 세계 차량의 총 이동 거리가 연간 약 2광년의 거리에 도달)과 높은 수준의 안전 요구 사항이 결합되어 글로벌 모빌리티 시장은 Al 투자 테마를 표현하는 데 매우 적합한 영역이 될 수 있습니다.

도조는 테슬라의 자동차 및 SAAS '더블 플라이휠'을 가속화할 수 있다고 믿는다.

MS의 다양한 Al 전문가들과 협력하여 테슬라의 Al 야심에 대해 평가하고 엔비디아 및 기타 하이퍼 스케일러의 야심과 비교 및 대조해 보았습니다. 이 작업이 테슬라에 대한 의미를 넘어 더 광범위한 맞춤형 실리콘 시장의 잠재력을 조명하는 데 도움이 되기를 바랍니다.

Dojo - 이전과 이후 무엇이 달라졌나?

이 보고서와 함께, 우리는 테슬라의 Al 잠재력에 대한 어느 정도의 옵션 가능성을 수정된 목표 가격에 포함시키는 것이 현명하다고 생각하며, 이를 통해 목표 주가를 기존 $250에서 $400로 상향 조정했습니다. 강세 케이스 밸류에이션은 550달러로 상향 조정합니다(기존 450달러 대비). 그리고 약세 케이스 밸류에이션은 120달러로 상향 조정했습니다(기존 90달러 대비). 

우리의 예측과 밸류에이션에서 우리는 주로 테슬라 모빌리티(자율주행 로보택시)와 테슬라 네트워크 서비스(테슬라 차량과 타사 고객으로부터 파생된 SaaS 비즈니스)에 대한 상향된 가정을 통해 더 빠른 채택과 더 높은 가입자당 평균매출(ARPU)의 형태로 도조의 잠재력을 표현했습니다. 

테슬라의 밸류에이션에 대한 종합적인 검토를 통해 FY25/26 회계연도까지 약 20% 증가한 새로운 수익 전망치를 공유하며, 이는 관련 기술 피어 그룹의 성장 및 밸류에이션 배수 대비 목표 주가 400달러를 상당히 뒷받침한다고 판단합니다.

우리는 도조가 테슬라에 대한 시장의 인식을 한 단계 더 변화시킬 수 있다고 믿습니다. 도조는 테슬라의 핵심 역량 세 가지를 강조합니다. 1) 속도, 2) 성능, 3) 비용입니다. 단기적으로는 도조가 테슬라의 소프트웨어 및 서비스 비즈니스의 개발과 수익화를 가속화할 수 있다고 생각합니다. 

장기적으로는 도조가 테슬라의 소프트웨어 및 하드웨어 역량이 자동차 산업을 훨씬 뛰어넘어 확장될 수 있는 길을 제공할 수 있을 것으로 보고 있습니다. 도조가 자동차가 '보고' '반응'하는 데 도움이 된다면 또 어떤 시장이 열릴 수 있을까요? 카메라를 장착한 엣지 디바이스가 시야를 기반으로 실시간 의사 결정을 내린다고 생각해 보세요.

테슬라는 도조가 현재의 최신 GPU 대안에 비해 6배의 비용 절감 효과를 제공할 수 있을 것으로 예상합니다. 테슬라가 엔비디아의 동급 컴퓨팅에 지출해야 하는 비용과 비교했을 때, 도조는 2024년 10월까지 내부 컴퓨팅 성능을 100 엑사플롭스(exaFLOPs)로 대폭 향상시키겠다는 테슬라의 목표를 달성하기 위해 향후 수년간 약 65억 달러의 비용을 절감할 수 있는 잠재력을 가지고 있다고 계산했습니다. 

이는 특수 목적으로 구축된 사내 반도체 및 Al 기술 스택을 통해 달성할 수 있습니다. 도조는 올해 7월에 가동을 시작했으며, 지속적인 출시와 후속 회사 발표를 통해 투자자들이 도조의 잠재력을 인정하는 촉매제가 될 것으로 믿습니다. 6배의 비용 절감은 테슬라의 주장이며, 도조 출시 초기 단계이기 때문에 이를 구체적으로 확인할 수 없다는 점에 유의하시기 바랍니다. 

또한 테슬라가 제공한 다른 데이터에는 6배의 비용 절감 효과와는 다른 다른 암시적인 비용 절감 효과가 있을 수 있음을 알려드립니다. 마지막으로, 테슬라가 사내용으로 도조를 상용화하기 위해 많은 노력을 기울이고 있다고 해서 이 시스템이 장기적으로 시장에서 최고의 가성비 대안이 될 것이라는 의미는 아니며, 이는 경쟁사도 컴퓨팅 기술을 지속적으로 개선할 수 있다는 것을 의미합니다.
 
테슬라 모델링을 위해, 저희는 도조가 더 빠른 가입률과 더 높은 사용자당 월평균 매출(ARPU)로 자율성과 네트워크 서비스 수익을 제공할 수 있는 가능성에 초점을 맞추었으며, 이로 인해 추정치가 크게 증가했습니다. 현재 슈퍼컴퓨팅 예산 대비 도조의 구체적인 비용 절감액에 대해서는 테슬라에 별도의 크레딧을 제공하지 않았습니다. 

또한 자동차 관련 이외의 수익원에 대해서도 테슬라에게 크레딧을 부여하지 않았습니다. 컴퓨팅 성능이 크게 향상되고 처리 속도(지연 시간)가 빨라짐에 따라 테슬라는 차량 소프트웨어 수익화를 통해 더 빠르고 더 높은 반복적인 수익을 실현할 수 있게 되었습니다. 

또한 최근 충전소와의 협력이 FSD 라이선싱(논의 진행 중) 및 운영 체제 라이선싱으로 확장될 것으로 예상됨에 따라 처음으로 테슬라 이외의 차량 라이선싱 수익을 네트워크 서비스 모델에 통합했습니다. 

현재 테슬라 네트워크 서비스 부문의 2040년 매출은 3,350억 달러(이전에는 1,570억 달러)에 달할 것으로 예상되며, 이 부문이 2030년 회사 전체 EBITDA의 3분의 1 이상을 차지하고, 2040년에는 그룹 EBITDA의 60% 이상으로 두 배 이상 증가할 것으로 예상됩니다(이전에는 38%). 

이러한 증가는 타사 차량 라이선싱에서 새롭게 떠오르는 기회와 ARPU 증가, 운영 레버리지로 인해 이전 예측치 대비 높은 장기 EBITDA 마진(26 회계연도 이후 65%, 이전 50%)에 힘입은 바가 큽니다. 네트워크 서비스 외에도 테슬라 모빌리티 로보택시 가정(장기 차량 규모 및 마진 증가)과 충전 및 FSD 거래로 인해 하드웨어 부착률이 높아질 것으로 예상되는 타사 배터리 비즈니스에 간접적으로 도조의 가치를 부여합니다.

6배 성능 향상에 대한 테슬라의 주장은 도조에서 수십억 달러의 비용을 절감할 수 있음을 의미한다.

테슬라 에너지 또는 테슬라 보험에 대한 가정은 변경하지 않았습니다. 핵심 자동차 사업 가치의 소폭(주당 7달러) 상승은 대부분 엑시트 EBITDA 배수 가정이 이전 12배에서 13배로 증가한 것과 관련이 있습니다. 판매량과 매출총이익/영업마진에 대한 단기(FY23/FY24) 핵심 자동차 사업 가정은 변경되지 않았습니다.

테슬라 가격 목표 브리지: 이전 $250에서 $400로 인상

차량 자율 주행의 성공으로 테슬라가 다른 인접 시장에서도 시각 데이터 처리의 선두주자가 될 수 있을까요? 도조는 아직 개발 초기 단계이지만, 장기적으로는 자동차 산업을 넘어 다른 분야로 확장될 수 있다고 생각합니다. 

도조는 로봇 공학, 의료, 보안과 같은 비전 기반 Al 모델의 기반을 마련할 수 있는 시각 데이터를 처리하도록 설계되었습니다. 테슬라가 자율 주행과 소프트웨어 분야에서 진전을 이루면, 타사에 대한 도조 서비스는 투자자들에게 테슬라의 성장 스토리의 다음 단계를 제공할 수 있을 것으로 예상합니다.

비주얼 Al을 활용할 수 있는 산업

도조란 무엇인가요? 도조는 컴퓨터 비전 시스템을 훈련하기 위해 테슬라가 자체적으로 설계한 특수 목적의 슈퍼컴퓨터입니다. 테슬라의 자동차는 예측할 수 없는 환경과 상황에서 생사를 결정하는 센서가 장착된 로봇입니다. 

테슬라가 완전 자율 주행(FSD) 시스템의 효율성을 향상시킬 수 있는 능력은 차량의 엣지에서 실제 비디오 데이터를 수집, 라벨링, 처리하고 현재 5mm 단위로 운영되고 있으며 향후 2020년대 말에는 50mm에 가까워질 차량의 경험을 통해 이러한 로봇을 훈련시키는 능력에 의해 제한됩니다.

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고도로 숙련된 반도체 팀과 함께 테슬라는 자율주행 사용 사례를 위한 비전 기반 데이터를 처리하는 핵심 기능을 갖춘 맞춤형 Al ASIC 칩을 개발했으며, 이 칩은 시중에 나와 있는 최첨단 범용 칩( 엔비디아의 A100 및 H100)보다 훨씬 적은 비용으로 더 효율적으로 작동(에너지 소비, 레이턴시)할 수 있습니다.

테슬라가 자체적으로 맞춤형 실리콘 시스템 구축을 시도한 최초의 기술 업체는 아니지만, ADAS에 대한 깊은 이해(전기차 시장의 선구자), 지속적으로 증가하는 방대한 데이터 네트워크(도로에 운행 중인 400만 개의 FSD가 이미 3억 마일 이상의 주행 데이터 수집), 세계적 수준의 설계 팀, 방대한 리소스, 엔비디아에 대한 과도한 의존에서 벗어나 다양화해야 한다는 근본적인 필요성을 고려할 때 도조가 맞춤형 솔루션에서 경쟁력을 입증할 수 있다고 믿습니다. 

자율 주행의 주요 장애물은 코너링이었지만, 일론 머스크는 자율 주행이 인간보다 10배 더 안전할 수 있으며(어떤 사람들은 로보택시가 궁극적으로 인간보다 10,000배 더 안전해야 한다고 주장함), 도조가 그 시기를 앞당길 수 있는 도구가 될 수 있다고 믿습니다.

완전한 자율성을 위한 훈련은 매우 복잡하며 수많은 윤리적, 법적, 규제적 과제와 관련이 있습니다. 가장 일상적인 운전 결정부터 운전자가 직면할 수 있는 가장 특이하고 예외적인 시나리오에 대한 반응을 학습하려면 방대한 데이터 세트를 통해 모델을 훈련해야 하는데, 인간 운전자의 반응 속도와 동등한 수준에 도달하기 위해 필요한 반복 횟수 때문에 신경망을 충분히 훈련하기는 어렵습니다. 

모건 스탠리의 미국 세미 애널리스트 조 무어에 따르면 비전 기반 트레이닝은 실제로 대규모 언어 모델(LLM) 트레이닝보다 덜 복잡하지만, 그럼에도 불구하고 엄청난 양의 데이터(차량당 10대의 카메라가 지속적으로 켜져 있는 비디오 입력)와 매우 다른 공공 안전 고려 사항을 필요로 한다고 합니다. 

보다 강력한 컴퓨팅 트레이닝 시스템은 자율주행 차량의 트레이닝 속도를 의미 있게 가속화하여 완전 자율 주행까지 걸리는 시간을 단축할 수 있습니다. 테슬라는 도조가 일반적인 워크로드에 필요한 트레이닝 시간을 1개월에서 1주일 이내로 단축할 것으로 예상하고 있습니다.

이것이 어떻게 가능할까요? 도조의 빌딩 블록: DT라고 하는 7nm 칩은 자체적으로 설계되었습니다(TSMC에서 제조). D1 칩은 맞춤형 아키텍처로 구성되며, 칩의 효율성을 더욱 높이기 위해 맞춤형 하드웨어와 소프트웨어를 갖춘 ExaPOD(수천 개의 D1 칩이 있는 캐비닛 모음)에 배치됩니다. 

APAC 반도체 팀의 채널 확인 결과, 올해 테슬라가 약 4만~5만 개의 D1 칩을 발주한 것으로 나타났습니다. 엑사포드(ExaPOD)는 테슬라 슈퍼컴퓨터의 빌딩 블록이 됩니다. 도조 ExaPOD 슈퍼컴퓨터 시스템이 완성되면 11 엑사플롭스 연산(10" 부동 연산/초)을 달성할 수 있어 세계에서 가장 강력한 슈퍼컴퓨터 중 하나가 될 것입니다. 

테슬라는 팔로알토 데이터센터에 7개의 엑사포드(ExaPOD)를 구축할 계획입니다. 아래는 ExaPOD의 아키텍처를 매핑한 것입니다.

테슬라의 현재 GPU 시스템(A100s)과 비교한 도조의 예상 이점

테슬라 도조 빌딩 블록... 칩에서 ExaPOD까지

 

https://x.com/SawyerMerritt/status/1701020854220648922?s=20

https://x.com/SawyerMerritt/status/1701021479079649775?s=20