테슬라 자율주행 위기

2025-12-14, G30DR

1. 서론: 자율주행의 “위기“와 테슬라의 전략적 변곡점

2025년 현재, 테슬라(Tesla, Inc.)는 창사 이래 가장 복합적이고 중대한 전략적 위기에 직면해 있다. 이 위기는 단순히 판매량의 등락이나 주가의 변동성을 넘어서는 구조적인 문제로, 테슬라가 지난 10년간 시장에 약속해 온 ’완전 자율주행(Full Self-Driving, FSD)’의 기술적 실현 가능성과 상업적 지속 가능성에 대한 근본적인 의문을 내포하고 있다. 사용자 쿼리에서 지적된 바와 같이, 테슬라가 직면한 위기는 크게 네 가지 핵심 축으로 요약된다. 첫째, 자동차 산업의 기능 안전 표준인 ISO 26262 미인증으로 인한 안전성 검증의 부재 논란이다. 둘째, 수백만 대의 기판매 차량에 탑재된 하드웨어 3.0(HW3)의 노후화와 이로 인한 FSD 최신 버전(v13 등) 지원의 한계이다. 셋째, SAE 레벨 2+ 수준에 머물러 있는 자율주행 기술의 정체와 레벨 3/4 도약의 지연이다. 넷째, 라이다(LiDAR)와 레이더(Radar)를 배제하고 카메라 중심의 ‘비전 온리(Vision-Only)’ 방식을 고수함에 따른 기술적 고립과 안전성 우려이다.

이러한 기술적 난제들은 테슬라의 브랜드 신뢰도를 저해하고, 결과적으로 전기차(EV) 시장의 경쟁 심화와 맞물려 판매량 증대에 제동을 걸고 있다. 그러나 테슬라는 이러한 위기론을 수용하여 기존 자동차 산업의 문법(LiDAR 도입, ISO 인증 등)으로 회귀하는 대신, 더욱 급진적인 기술적 피벗(Pivot)과 공격적인 상업적 대응책을 통해 정면 돌파를 시도하고 있다. 본 보고서는 테슬라가 현재의 위기 상황을 타개하고 판매량을 증대시키기 위해 전개하고 있는 구체적인 대책을 기술적 아키텍처의 재설계, 컴퓨팅 인프라의 전환, 규제 차익 거래(Regulatory Arbitrage), 그리고 상업적 인센티브 전략이라는 다각적인 관점에서 심층적으로 조사하고 분석한다.

2. 기능 안전 패러다임의 충돌: ISO 26262 대 데이터 엔진(Data Engine)

테슬라 자율주행 위기론의 핵심에는 전통적인 자동차 산업이 고수해 온 기능 안전 표준과 테슬라가 독자적으로 구축한 데이터 중심 개발 방법론 간의 철학적 충돌이 자리 잡고 있다. ISO 26262 미인증 문제는 단순한 인증 서류의 부재가 아니라, 안전을 담보하는 방법론에 대한 근본적인 시각차를 의미한다.

2.1 ISO 26262와 V-모델의 한계

자동차 기능 안전 국제 표준인 ISO 26262는 전기/전자 시스템의 오작동으로 인한 사고를 방지하기 위해 엄격한 개발 수명 주기(V-모델)를 규정한다. 이 표준은 시스템의 위험원을 분석하고(HARA), 이에 따른 안전 무결성 수준(ASIL)을 결정한 뒤, 각 요구사항이 설계부터 구현, 검증에 이르기까지 추적 가능하도록 관리할 것을 요구한다.1 특히 자율주행과 같은 ASIL D 등급(최고 위험도)의 시스템에서는 결함 주입 테스트(Fault Injection Testing), 구조적 코드 커버리지 분석, 독립적인 확인 검토 등이 필수적이다.1

그러나 테슬라는 이러한 결정론적(Deterministic) 검증 방식이 무한에 가까운 주행 시나리오(Edge Cases)를 다러야 하는 자율주행 시스템 개발에 비효율적이라고 판단한다. 전통적인 V-모델은 사전에 정의된 요구사항에 대한 검증에는 탁월하지만, 정의되지 않은 도로 위의 돌발 상황에 대한 AI의 대응 능력을 훈련하고 검증하는 데에는 한계가 있다는 것이 테슬라의 입장이다.2 이에 대한 테슬라의 구체적인 대책은 규제 기관이 요구하는 프로세스 준수가 아니라, 실주행 데이터를 기반으로 한 확률론적(Probabilistic) 안전성 입증이다.

2.2 테슬라의 대책: 섀도 모드(Shadow Mode)와 데이터 엔진

테슬라가 ISO 26262 인증 부재 논란을 잠재우고 기술적 진보를 이루기 위해 제시하는 핵심 대책은 바로 ‘섀도 모드(Shadow Mode)’ 검증과 이를 통한 ’데이터 엔진(Data Engine)’의 고도화이다.

2.2.1 섀도 모드 검증 메커니즘

테슬라는 전 세계에 판매된 수백만 대의 차량을 잠재적인 테스트 베드로 활용한다. ’섀도 모드’는 새로운 FSD 소프트웨어 베타 버전을 차량 백그라운드에서 실행하되, 실제 제어 권한은 부여하지 않는 기술이다.3

• 작동 원리: 운전자가 주행하는 동안, 백그라운드의 FSD 알고리즘은 매 순간 조향, 가속, 감속 결정을 내린다. 이 가상의 결정은 운전자의 실제 행동과 실시간으로 비교된다.
• 트리거링(Triggering) 및 데이터 수집: 만약 FSD가 우회전을 판단했는데 운전자가 직진을 하거나, FSD가 감지하지 못한 장애물을 운전자가 회피하는 등의 불일치가 발생하면, 시스템은 이를 ‘오류’ 또는 ‘개입’ 상황으로 인식하여 해당 시점의 센서 데이터 패킷을 테슬라 서버로 전송한다.4
• 클로즈드 루프(Closed Loop) 학습: 수집된 데이터는 라벨링 과정을 거쳐 신경망 재학습에 사용되며, 개선된 모델은 다시 OTA(Over-the-Air)를 통해 배포된다.

이 방식은 실험실 환경의 시뮬레이션이나 제한된 테스트 차량으로는 불가능한 수십억 마일 단위의 검증을 가능케 한다. 테슬라는 이를 통해 ISO 26262가 요구하는 프로세스적 정당성 대신, 통계적 수치(마일당 사고율)를 안전성의 증거로 제시하는 전략을 취하고 있다.6

2.2.2 데이터 엔진의 전략적 가치

테슬라의 데이터 엔진은 단순히 데이터를 많이 모으는 것이 아니라, 모델이 실패한 케이스(Disengagements)를 집중적으로 수집하여 학습 효율을 극대화하는 데 초점을 맞춘다.5

• 대책의 구체성: 테슬라는 2025년 2분기 안전 보고서를 통해 오토파일럿 주행 시 669만 마일당 1건의 사고가 발생했다고 주장하며, 이는 미국 평균(67만 마일당 1건) 대비 약 10배 안전하다는 데이터를 근거로 규제 당국과 소비자를 설득하고 있다.6 이는 ISO 인증 부재라는 절차적 결함을 압도적인 실증 데이터로 덮으려는 시도이다.

2.3 시사점 및 한계

테슬라의 이러한 접근은 기술 개발 속도를 비약적으로 높여주었으나, 근본적인 한계 또한 명확하다. 섀도 모드는 본질적으로 사후약방문식 학습이며, 확률적 안전성을 보장할 뿐 특정 상황에서의 절대적 안전을 보장하지 못한다. 이는 규제 당국이 요구하는 ‘설명 가능한 AI(Explainable AI)’ 및 ‘기능 안전’ 요건과 여전히 충돌하며, 테슬라가 레벨 3 이상의 승인을 받는 데 있어 가장 큰 걸림돌이 되고 있다. 테슬라는 이를 극복하기 위해 엔드 투 엔드(End-to-End) 신경망 도입을 가속화하고 있다.

3. 하드웨어의 단절: HW3 노후화와 성능 저하에 대한 수습책

테슬라 자율주행 위기의 또 다른 핵심은 하드웨어의 세대교체 실패에서 기인한다. 테슬라는 2016년부터 “모든 생산 차량은 완전 자율주행에 필요한 하드웨어를 갖추고 있다“고 주장해 왔으나, 2025년 현재 하드웨어 3.0(HW3) 탑재 차량들은 최신 FSD 소프트웨어 구동에 한계를 드러내고 있다. 이는 FSD 구매자들에 대한 약속 위반이자 잠재적인 대규모 소송 리스크이다.

3.1 기술적 격차: HW3 대 HW4(AI4)

최신 FSD v12.5 및 v13 소프트웨어는 방대한 양의 영상 데이터를 처리하는 엔드 투 엔드 신경망을 기반으로 한다. 여기서 HW3와 HW4 간의 물리적 성능 격차가 치명적인 문제로 대두되었다.

3.2 FSD 성능 저하와 소비자 불만

실제 도로 주행에서 HW3 차량은 HW4 차량 대비 뚜렷한 성능 저하를 보이고 있다.

• 개입 빈도: HW4 차량이 개입 없이 주행하는 구간에서 HW3 차량은 주저함, 급제동, 또는 안전을 위한 운전자 개입을 필요로 하는 경우가 잦다.11
• 소프트웨어 포크(Fork): 테슬라는 HW3를 지원하기 위해 FSD 모델을 경량화(Quantization)하거나 기능을 제한한 별도의 빌드를 배포해야 하는 상황에 처했다. FSD v12.5의 경우 HW4 차량에 먼저 배포되었고, HW3 차량은 최적화 문제로 배포가 지연되었다.9

3.3 구체적 수습 대책: 기술적 최적화와 상업적 유인책

일론 머스크는 과거 HW3가 자율주행을 감당하지 못할 경우 무료 업그레이드를 약속한 바 있으나, 현재 테슬라는 하드웨어 리트로핏(Retrofit) 대신 다른 대책을 강구하고 있다.

3.3.1 소프트웨어 최적화 (단기 대책)

테슬라 AI 팀은 HW3의 제한된 컴퓨팅 파워에 맞춰 신경망 모델을 최적화하는 데 총력을 기울이고 있다.

• 모델 경량화: 거대 모델을 HW3에서 구동 가능한 크기로 압축하면서도 성능 손실을 최소화하려는 시도이다. 그러나 일론 머스크조차 HW3 최적화 작업이 매우 고통스럽고 어렵다고 토로한 바 있으며, 이는 근본적인 해결책이라기보다는 수명 연장에 가깝다.13

3.3.2 하드웨어 리트로핏의 사실상 포기 (현실적 판단)

기술적으로 HW3 차량을 HW4로 업그레이드하는 것은 거의 불가능에 가깝다. 카메라 폼팩터, 배선 하네스, 전압 시스템(12V vs 16V), 냉각 시스템 등이 모두 다르기 때문에 단순한 컴퓨터 교체로 해결되지 않는다.8 전면적인 개조는 막대한 비용과 서비스 센터의 마비를 초래할 수 있다.

3.3.3 상업적 유인책: FSD 이전(Transfer) 프로그램 (핵심 대책)

테슬라가 내놓은 가장 현실적이고 구체적인 대책은 **‘FSD 이전(Transfer) 허용’**을 통한 신차 구매 유도이다.

• 내용: 기존 HW3 차량 보유자가 신형(HW4) 테슬라 차량을 구매할 경우, 과거 구매했던 FSD 패키지(약 8,000~15,000 상당)를 무료로 새 차에 옮겨주는 프로그램이다.14
• 전략적 의도: 이 프로그램은 HW3 소유자들의 불만을 잠재우는 동시에, 구형 하드웨어에 대한 부채(기술적 지원 의무)를 신형 하드웨어로 이관시킴으로써 자연스러운 세대교체를 유도한다. 또한, 이는 테슬라의 신차 판매량을 즉각적으로 늘리는 강력한 세일즈 레버로 작용한다. 2025년 12월 말까지 한시적으로 운영되는 이 정책은 분기 말 판매량을 극대화하기 위한 전형적인 전술이다.14

4. 센서 제품군의 도박: 비전 온리(Vision-Only) 고수와 점유 네트워크

라이다(LiDAR)를 필수적인 안전 장비로 간주하는 업계의 통념(Waymo, Mercedes-Benz 등)과 달리, 테슬라는 카메라만 사용하는 ‘비전 온리’ 전략을 고수하고 있다. 이는 ’위기’의 주요 원인으로 지목되지만, 테슬라는 이를 기술적 혁신과 비용 절감의 기회로 프레이밍하며 구체적인 기술적 대안을 제시하고 있다.

4.1 라이다 부재의 기술적 공백과 비판

라이다는 레이저를 통해 주변 환경의 정밀한 3D 거리 정보를 제공한다. 반면 카메라는 2D 이미지만을 제공하므로, 깊이(Depth) 정보 추론 과정에서 오류가 발생할 수 있다. 이는 과거 테슬라 차량의 ’팬텀 브레이킹(Phantom Braking)’이나 트레일러 하부 충돌 사고 등의 원인으로 지목되기도 했다.16

4.2 테슬라의 기술적 대책: 점유 네트워크(Occupancy Networks)

테슬라는 라이다 없이도 라이다 수준의 공간 인지 능력을 확보하기 위해 **‘점유 네트워크(Occupancy Networks)’**라는 기술을 도입했다.

• 복셀(Voxel) 기반 인식: 기존의 컴퓨터 비전이 물체를 ‘자동차’, ‘사람’ 등으로 분류(Classification)하는 데 집중했다면, 점유 네트워크는 주변 공간을 작은 3D 큐브(복셀)로 나누고 각 공간이 ‘비어 있는지(Free)’ 아니면 ’점유되었는지(Occupied)’를 판단한다.17
• 일반화된 장애물 회피: 이 방식의 장점은 시스템이 학습하지 않은 물체(예: 도로 위에 전복된 트럭, 특이한 형태의 구조물)라도 ’점유된 공간’으로 인식하여 회피할 수 있다는 점이다. 테슬라는 이를 통해 라이다의 거리 측정 기능을 카메라와 AI 연산만으로 대체했다고 주장한다.17

4.3 엔드 투 엔드(End-to-End) 신경망으로의 전환 (FSD v12 이상)

센서의 한계를 극복하기 위한 또 다른 대책은 소프트웨어 아키텍처의 완전한 개편이다. 기존 FSD(v11 이하)는 인지, 판단, 제어의 각 단계가 C++ 코드로 작성된 규칙(Heuristics)에 의해 연결되었다. 그러나 FSD v12부터는 **‘엔드 투 엔드 신경망’**이 도입되었다.19

• 개념: 카메라로 들어온 영상 입력이 신경망을 통과하여 즉시 스티어링, 가속, 제동 출력으로 변환된다. 중간에 인간이 작성한 “빨간불이면 멈춰라“와 같은 명시적 코드가 사라졌다.
• 효과: 이를 통해 테슬라는 센서 데이터의 노이즈를 일일이 필터링하는 규칙을 만드는 대신, 방대한 인간 주행 데이터를 학습시켜 AI가 스스로 복잡한 상황(예: 비보호 좌회전, 공사 구간)에서의 ’미묘한 의도(Soft Intent)’를 파악하고 대처하도록 만들었다.20 이는 센서 하드웨어의 부족함을 AI 소프트웨어의 지능으로 메우려는 시도이다.

5. 컴퓨팅 인프라의 대전환: 도조(Dojo)의 실패와 엔비디아(NVIDIA)로의 귀환

테슬라 자율주행 전략의 백엔드(Back-end)에서도 중대한 변화가 감지되고 있다. 테슬라는 자체 설계 슈퍼컴퓨터인 ’도조(Dojo)’를 통해 AI 훈련의 독립성을 확보하려 했으나, 2025년 현재 이 계획은 사실상 수정되었으며 이는 위기 수습을 위한 현실적인 궤도 수정으로 해석된다.

5.1 프로젝트 도조(Dojo)의 좌초와 원인

일론 머스크는 도조가 테슬라의 AI 경쟁력을 비약적으로 높일 것이라고 공언해왔으나, 최근 보도에 따르면 도조 프로젝트는 대폭 축소되거나 방향이 전환되었다.21

• 성능 경쟁력 상실: 도조의 핵심인 D1 칩은 엔비디아의 H100 및 차세대 블랙웰(Blackwell) GPU 대비 전력 효율과 연산 성능에서 우위를 점하지 못했다. 특히 HBM(고대역폭 메모리) 대역폭 경쟁에서 뒤처진 것으로 분석된다.
• 인재 유출: 도조 프로젝트를 이끌던 핵심 엔지니어들이 퇴사하여 DensityAI와 같은 스타트업을 창업하는 등 내부 혼란이 가중되었다.24
• 전략적 판단: 맞춤형 실리콘을 개발·생산하는 비용보다 시장에서 검증된 엔비디아 GPU를 대량 구매하는 것이 훈련 속도와 경제성 면에서 유리하다는 판단이 내려졌다.25

5.2 대책: 코텍스(Cortex) 클러스터와 AI5/AI6 칩

도조의 실패를 수습하기 위해 테슬라는 **‘코텍스(Cortex)’**라 불리는 거대 GPU 클러스터 구축으로 선회했다.

• 엔비디아 올인(All-in): 테슬라는 텍사스 기가팩토리에 약 10만 개 규모의 H100/H200 GPU를 탑재한 코텍스 슈퍼컴퓨터를 구축하고 있다.24 이는 FSD v13과 같은 초거대 모델을 훈련하기 위한 필수적인 인프라 투자이다.
• 칩 전략의 이원화: 훈련(Training)은 엔비디아 GPU에 맡기되, 차량 내 추론(Inference)은 삼성전자와 협력하여 개발 중인 차세대 ‘AI5’ 칩에 집중하는 것으로 전략을 수정했다.27 AI5는 3nm 공정 기반으로 설계되어 전력 소모를 줄이면서도 엔드 투 엔드 모델 구동에 최적화될 예정이다. 이는 “훈련은 최고 성능의 상용 칩으로, 추론은 최적화된 자체 칩으로“라는 실용주의적 노선 변경을 의미한다.

6. 판매량 증대를 위한 상업적 대응: 가격 파괴와 신모델 전략

기술적 위기를 해결하는 동안, 테슬라는 둔화된 전기차 수요를 되살리고 공장 가동률을 유지하기 위해 공격적인 상업적 대책을 병행하고 있다. 이는 기술적 완성도가 늦어지는 동안 현금을 창출(Cash Cow)하고 시장 점유율을 방어하기 위한 필수 생존 전략이다.

6.1 저가형 모델(Affordable Model) 출시와 하이브리드 플랫폼

테슬라는 오랫동안 소문만 무성했던 ‘모델 2(Model 2)’ 또는 2만 5천 달러짜리 차세대 차량 출시 계획을 수정하여, 2025년 상반기에 **‘더 저렴한 모델(More Affordable Models)’**을 출시하겠다고 공식화했다.29

• 하이브리드 생산 방식: 완전한 신규 플랫폼(Unboxed Process)을 도입하는 대신, 기존 모델 3/Y 플랫폼의 요소와 차세대 기술을 혼합하여 생산 단가를 낮추는 방식을 택했다.29 이는 기존 생산 라인을 활용할 수 있어 초기 투자 비용을 줄이고 출시 속도를 앞당길 수 있는 구체적인 대책이다.
• 스탠다드(Standard) 트림의 부활: LFP 배터리를 탑재하고 편의 사양을 조정한 스탠다드 트림을 통해 모델 3와 모델 Y의 진입 가격을 35,000~40,000 수준으로 낮춰 보조금 삭감 등의 악재에 대응하고 있다.32

6.2 금융 인센티브의 무기화 (0% 할부)

테슬라는 업계 최고의 이익률을 바탕으로 금리 인상기에 소비자들의 구매력을 보전해주는 금융 상품을 내놓았다.

• 0%~1.99% APR 할부: 2025년 말 기준, FSD를 구매하거나 특정 기간 내 인도받는 조건으로 모델 3/Y에 대해 0% 또는 초저금리 할부를 제공한다.14 이는 차량 가격 인하 효과를 주면서도 명목 가격(MSRP)을 유지하여 잔존 가치 하락을 방어하는 고도화된 판촉 전략이다.
• 리스 가격 인하: 월 리스료를 $329 수준으로 낮춰 초기 비용 부담을 느끼는 소비자층을 공략한다.14

6.3 FSD 라이선싱 시도

일론 머스크는 포드, GM 등 타 자동차 제조사에 FSD 소프트웨어를 라이선싱하여 새로운 수익원을 창출하려 시도했다.35 그러나 현재까지 주요 OEM들은 레벨 2 시스템에 대한 법적 책임 문제와 기술 종속 우려로 인해 이를 거절하고 있다.36 비록 현재는 성과가 없으나, 테슬라는 FSD 성능이 입증될 경우 라이선싱이 장기적인 판매량 증대와 마진 확보의 핵심이 될 것으로 보고 지속적인 제안을 하고 있다.

7. 규제 차익 거래(Regulatory Arbitrage): 캘리포니아를 버리고 텍사스로

테슬라의 자율주행 상용화 전략에서 가장 눈에 띄는 ‘수습책’ 중 하나는 규제 환경이 우호적인 지역으로 사업의 중심축을 옮기는 것이다. 특히 로보택시 사업에 있어 캘리포니아의 엄격한 규제를 우회하여 텍사스를 거점으로 삼는 전략이 뚜렷하다.

7.1 캘리포니아의 규제 장벽

캘리포니아 차량국(DMV)과 공공시설위원회(CPUC)는 자율주행차 테스트와 상용화를 위해 단계별 허가(Permit)를 요구한다. 여기에는 안전 운전자 탑승 테스트, 무인 테스트, 그리고 상용 배치 허가가 포함되며, 각 단계마다 상세한 이탈(Disengagement) 보고서와 안전성 입증 자료를 제출해야 한다.37 테슬라는 2025년 말 기준으로도 캘리포니아에서 ’상용 배치 허가’를 신청하지 않았으며, 이는 테슬라의 ‘데이터 엔진’ 방식이 캘리포니아의 규제 요건을 충족시키기 어렵거나, 테슬라가 의도적으로 규제 비용을 회피하고 있음을 시사한다.39

7.2 텍사스: 규제 샌드박스와 로보택시 파일럿

반면, 텍사스는 테슬라에게 기회의 땅이다. 테슬라 본사가 위치한 텍사스는 주법(HB 5426)을 통해 자율주행차에 대한 규제를 대폭 완화했다.

• 주법 HB 5426 및 SB 2807: 텍사스는 연방 안전 기준을 준수하고 보험에 가입된 자율주행차라면 별도의 복잡한 허가 없이 주 전역에서 운행할 수 있도록 허용한다.40 도시(City) 단위의 규제 권한을 제한하여 오스틴 시 당국이 테슬라의 운행을 막을 수 없게 만들었다.42
• 오스틴 파일럿 및 TNC 라이선스: 테슬라는 텍사스 주로부터 ‘운송 네트워크 회사(TNC)’ 라이선스를 획득하여 우버(Uber)나 리프트(Lyft)와 동등한 지위에서 여객 운송 사업을 할 수 있는 발판을 마련했다.43 2025년 6월부터 오스틴에서 모델 Y를 이용한 로보택시 파일럿 프로그램을 시작했으며, 이를 9월부터 일반 대중에게 확대할 계획이다.44
• 전략적 함의: 이는 규제가 까다로운 곳에서 시간을 허비하는 대신, 데이터 수집과 상용화 실적을 빠르게 쌓을 수 있는 곳에서 ’사실상 표준(De Facto Standard)’을 만들어 규제 당국을 압박하려는 전략이다.

8. 로보택시 생태계와 사이버캡(Cybercab)의 미래

테슬라의 궁극적인 위기 수습책은 개별 차량 판매를 넘어선 ‘사이버캡(Cybercab)’ 중심의 모빌리티 서비스 전환이다.

8.1 사이버캡의 제조 혁신 (Unboxed Process)

2026년 양산을 목표로 하는 사이버캡은 스티어링 휠과 페달이 없는 2인승 자율주행 전용 차량이다.33

• 언박스드 프로세스(Unboxed Process): 차량을 레고 블록처럼 모듈 단위로 조립하여 도장 공정을 최소화하고 생산 비용을 기존 대비 50% 절감하려는 새로운 제조 공법이다. 이를 통해 마일당 운영 비용을 $0.20 수준으로 낮춰 대중교통보다 저렴한 이동 서비스를 제공하겠다는 것이 목표이다.47

8.2 에어비앤비(Airbnb) 모델

테슬라는 개인이 소유한 테슬라 차량을 사용하지 않을 때 로보택시 네트워크에 등록하여 수익을 창출하게 하는 ’테슬라 네트워크’를 구상하고 있다.47 이는 차량 판매가 정체되더라도 기존 판매된 차량을 통해 플랫폼 수수료를 챙길 수 있는 구조로, 하드웨어 판매 기업에서 서비스 기업으로의 전환을 의미한다.

9. 결론: “모 아니면 도(All-in)” 전략의 타당성 평가

조사 결과, 테슬라는 현재의 자율주행 위기와 판매 정체 상황을 타개하기 위해 **’점진적 개선’이 아닌 ‘급진적 도박’**에 가까운 대책들을 실행하고 있다.

1. 기술적 대책의 핵심은 ’하드웨어의 복잡성(LiDAR, ISO 프로세스)’을 ’소프트웨어의 지능(End-to-End AI, Occupancy Network)’으로 대체하는 것이다. 이는 성공할 경우 압도적인 마진율과 확장성을 보장하지만, 실패할 경우 HW3 차량 수백만 대에 대한 리콜 사태와 기술적 막다른 골목에 직면할 위험이 있다.
2. 상업적 대책은 ’가격’과 ’금융’을 무기로 수요를 인위적으로 부양하고, FSD 이전 프로그램을 통해 구형 하드웨어 소유자를 신형 하드웨어로 이동시키는 데 집중되어 있다. 이는 기술이 완성될 때까지 시간을 벌기 위한 현금 흐름 확보 전략이다.
3. 규제적 대책은 캘리포니아라는 상징성을 포기하고 텍사스라는 실리를 택함으로써, 규제 장벽을 우회하여 실질적인 로보택시 데이터를 축적하는 방향으로 선회했다.

결론적으로 테슬라의 구체적인 수습 대책은 존재하며 매우 체계적으로 실행되고 있다. 그러나 이 모든 대책의 성패는 결국 2025~2026년 사이에 엔드 투 엔드 AI가 텍사스 로보택시 파일럿에서 ‘무인(Unsupervised)’ 주행을 성공적으로 입증할 수 있느냐에 달려 있다. 이것이 입증되지 않는다면, 현재의 상업적 인센티브와 규제 우회 전략은 미봉책에 그칠 가능성이 높다.

10. 부록: 주요 데이터 비교

10.1 표 1: 자율주행 검증 방식 비교 (전통적 방식 vs 테슬라)

10.2 표 2: 2025년 테슬라의 주요 판매 인센티브 및 프로그램 현황

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11. 참고 자료

1. Functional Safety in Automotive: ISO 26262 Testing Best Practices, https://www.qa-systems.es/blog/iso-26262-testing-best-practices/
2. ISO 26262 Functional Safety in Automotive Software - eInfochips, https://www.einfochips.com/blog/road-vehicles-functional-safety-a-software-developers-perspective/
3. Single Stack FSD v11 in SHADOW MODE!! This is a BIG DEAL!, https://www.youtube.com/watch?v=ZVEa_aHXZ40
4. Vehicle software shadow mode testing - Google Patents, https://patents.google.com/patent/US20220342804A1/en
5. Autonomous Vehicle Training & Tesla’s Data Engine | Arrow.com, https://www.arrow.com/en/research-and-events/articles/autonomous-vehicle-training-and-teslas-data-engine-explained
6. Tesla Autopilot: AI Vision 9x Safer Than Humans - Reruption, http://reruption.com/en/knowledge/industry-cases/tesla-autopilot-ai-vision-9x-safer-than-humans
7. Tesla Q2 2025 vehicle safety report proves FSD makes … - Teslarati, https://www.teslarati.com/tesla-q2-2025-vehicle-safety-report-fsd-10x-safer/
8. Tesla HW3 vs. HW4: Key changes & the impact on accessories, https://www.jowua-life.com/blogs/jowua-blog/tesla-hw3-vs-hw4-what-has-changed-and-how-did-that-affect-tesla-accessories
9. FSD V13 fully utilizes HW4 – Does Tesla signal the end for HW3?, https://www.shop4tesla.com/en/blogs/news/tesla-fsd-v13-hw4-hw3-limit
10. Tesla HW4 vs. HW3: How to Identify Your Tesla’s Version？ - Yeslak, https://www.yeslak.com/blogs/tesla-guide/tesla-hardware-4-vs-hardware-3
11. HW4 vs. HW3 Real-world Performance : r/TeslaFSD - Reddit, https://www.reddit.com/r/TeslaFSD/comments/1kiiss9/hw4_vs_hw3_realworld_performance/
12. Tesla FSD v12.5 tested on HW3 Model S, performance comparison …, https://www.teslaoracle.com/2024/09/01/tesla-fsd-v12-5-on-hw3-runs-almost-as-smooth-as-on-hw4-has-a-night-and-day-difference-from-v12-3-6-video/
13. Tesla Admits HW3 Can’t Deliver Full Self-Driving, Plans Mass Retrofit, https://evdances.com/blogs/news/elon-musk-confirms-hw3-self-driving-computers-must-be-replaced-retrofit-limited-to-fsd-buyers
14. Current Tesla Incentives, https://www.myteslaincentives.com/
15. Full Self-Driving (Supervised) Transfers | Tesla Support, https://www.tesla.com/support/fsd-transfer
16. Vision vs. LiDAR: Which Powers the Future of Self-Driving? - Imagry, https://imagry.co/articles/vision-vs-lidar-the-battle-for-autonomous-drivings-future/
17. A Survey on Occupancy Perception for Autonomous Driving - arXiv, https://arxiv.org/html/2405.05173v2
18. Why Tesla Avoids LiDAR and Chooses Vision for Self-Driving, https://sustainablebusinessmagazine.net/eco-review/lidar-vs-tesla-why-tesla-avoids-lidar-and-chooses-vision-for-self-driving/
19. Tesla VP Explains Why End-to-End AI is the Future of Self-Driving, https://www.tesery.com/blogs/news/tesla-vp-explains-why-end-to-end-ai-is-the-future-of-self-driving
20. Tesla AI Chief Details Unified ‘World Simulator’ for FSD and Optimus, https://www.humanoidsdaily.com/news/tesla-ai-chief-details-unified-world-simulator-for-fsd-and-optimus
21. Tesla’s ‘Dojo’ Supercomputer For FSD Is Dead - InsideEVs, https://insideevs.com/news/768393/tesla-dojo-supercomputer-dead/
22. Why Tesla shut down Elon Musk’s AI supercomputer: Dojo, https://www.sltcreative.com/why-tesla-shut-down-elon-musks-ai-supercomputer-dojo
23. Tesla ends supercomputer project - electrive.com, https://www.electrive.com/2025/08/11/tesla-ends-supercomputer-project/
24. Tesla shuts down its AI training supercomputer Dojo, loses 20 key …, https://timesofindia.indiatimes.com/technology/tech-news/tesla-shuts-down-its-ai-training-supercomputer-dojo-loses-20-key-execs-to-company-founded-by-ganesh-venkataramanan/articleshow/123223061.cms
25. Tesla scraps custom Dojo wafer-level processor initiative …, https://www.tomshardware.com/tech-industry/artificial-intelligence/tesla-scraps-custom-dojo-wafer-level-processor-initiative-dismantles-team-musk-to-lean-on-nvidia-and-amd-more
26. Tesla’s Dojo Supercomputer Project Ends After Six … - ALM Media, https://www.alm.com/press_release/alm-intelligence-updates-verdictsearch/?s-news-14592956-2025-11-29-teslas-dojo-supercomputer-project-ends-after-six-years-of-investment-amid-strategic-shift
27. Tesla abruptly ends Dojo supercomputer as Musk shifts focus to next …, https://m.economictimes.com/news/international/us/tesla-abruptly-ends-dojo-supercomputer-as-musk-shifts-focus-to-next-gen-ai-chips-what-went-wrong-with-the-project/articleshow/123323520.cms
28. EXCLUSIVE: Tesla Replaces Dojo With Something Bigger - YouTube, https://www.youtube.com/watch?v=9UFZVv2N7rc
29. Tesla on track to introduce new affordable models by June 2025, https://www.reddit.com/r/teslamotors/comments/1idy7oz/tesla_on_track_to_introduce_new_affordable_models/
30. Tesla reiterates affordable models coming in 1H 2025, but … - Electrek, https://electrek.co/2024/10/23/tesla-reiterates-affordable-models-coming-in-1h-2025-but-with-no-new-details/
31. Tesla Confirms New ‘Affordable Models’ With Next-Gen Tech For …, https://www.carscoops.com/2025/01/tesla-confirms-new-affordable-models-coming-in-first-half-of-2025/
32. Tesla US sales drop to under 40,000 units following tax credit expiration, lowest in years, https://electrek.co/2025/12/12/tesla-us-sales-drop-to-under-40000-units-following-tax-credit-expiration-lowest-in-years/
33. Future Tesla cars: Launches expected between 2025 & 2028, https://topelectricsuv.com/featured/future-tesla-cars/
34. Tesla adds deadline to 0% financing promo in the US - Reddit, https://www.reddit.com/r/TeslaModelY/comments/1h64bqi/tesla_adds_deadline_to_0_financing_promo_in_the_us/
35. Elon Musk and Tesla try to save legacy automakers from Déjà vu, https://www.teslarati.com/elon-musk-warning-legacy-automakers-tesla-fsd-licensing-snub-echoes-ev-dismissal/
36. Tesla’s ‘Full Self-Driving’ Hits a Major Roadblock as Musk Says …, https://www.autoblog.com/news/teslas-full-self-driving-hits-a-major-roadblock-as-musk-says-rivals-wont-license-it
37. Californian Autonomous Vehicles Get a Revised Regulatory Load if …, https://www.crowell.com/en/insights/client-alerts/californian-autonomous-vehicles-get-a-revised-regulatory-load-if-new-dmv-law-passes
38. Tesla Faces Regulatory Roadblocks For Autonomous Taxi Launch …, https://ackodrive.com/news/tesla-faces-regulatory-roadblocks-for-autonomous-taxi-launch-in-california/
39. Tesla Receives First Round of Permits to Operate Robotaxis in …, https://www.autoblog.com/news/tesla-receives-first-round-of-permits-to-operate-robotaxis-in-california
40. Texas to enforce new autonomous vehicle rules amid safety concerns, https://thedailytexan.com/2025/08/27/texas-to-enforce-new-autonomous-vehicle-rules-amid-safety-concerns/
41. Texas Tightens The Screws On Tesla’s Robotaxi Rollout - InsideEVs, https://insideevs.com/news/763486/tesla-texas-robotaxi-new-rules-signed-into-law/
42. Autonomous Vehicles | AustinTexas.gov, https://www.austintexas.gov/page/autonomous-vehicles
43. Tesla Robotaxi Goes Statewide in Texas — Everything You Need to …, https://www.bcteslaguy.com/tesla-robotaxi-goes-statewide/
44. Tesla is launching a Robotaxi service in June of 2025, Cybercab …, https://www.reddit.com/r/TeslaFSD/comments/1khabex/tesla_is_launching_a_robotaxi_service_in_june_of/
45. Tesla gets go-ahead for major next step in Robotaxi rollout, https://www.thecooldown.com/green-business/tesla-robotaxi-permit-texas-driverless-vehicle/
46. Tesla’s scaled-back robotaxi timeline is lagging in regulatory approval, https://electrek.co/2025/10/30/tesla-scaled-back-robotaxi-timeline-lagging-regulatory-approval/
47. Tesla’s Modified Model Y: Updates on the Robotaxi Program - NIAIS, https://www.niais.org/tesla%E2%80%99s-modified-model-y-updates-on-the-robotaxi-program