접근 가능하고 강력한 AI를 추구하는 것은 21세기 기술 환경의 중요한 특징이 되었습니다. 신흥 시장이 디지털 전환을 받아들이면서 비용 효율적이고 효율적인 AI 솔루션에 대한 수요가 급증하고 있습니다. 테슬라의 자체 제작 AI 슈퍼컴퓨터인 도조와의 여정은 특히 빠르게 발전하는 자동차 분야에서 최첨단 AI 인프라를 개발하는 데 따르는 어려움과 복잡성에 대한 설득력 있는 사례 연구를 제공합니다.
도조의 야심찬 시작과 초기 약속
2019년 테슬라의 자율 주행의 날 행사에서 처음 공개된 도조는 완전 자율 주행 기능을 실현하는 핵심 요소로 제시되었습니다. 일론 머스크는 필요한 하드웨어를 갖추고 도조의 엄청난 처리 능력을 기반으로 하는 테슬라 차량이 진정한 자율성을 달성할 미래를 구상했습니다. 이러한 비전은 기술 커뮤니티 내에서 흥분과 기대감을 불러일으켰습니다. 도조의 가능성은 자율 주행 자동차를 넘어 방대한 데이터 처리가 필요한 다양한 분야에서의 잠재적 응용 분야로 확장되었습니다.
2020년과 2021년 내내 머스크는 테슬라의 신경망 훈련에 중요한 막대한 양의 비디오 데이터를 처리하는 도조의 능력을 강조하며 도조의 잠재력을 계속해서 부각했습니다. 2021년 테슬라 최초의 AI의 날 행사에서 D1 칩과 함께 도조가 공식적으로 공개되면서 프로젝트의 중요성이 확고해졌습니다. 특수 목적의 슈퍼컴퓨터를 만들려는 테슬라의 야망은 AI 개발의 한계를 뛰어넘겠다는 의지를 보여주었습니다.
우선순위의 변화와 Cortex의 등장
초기의 낙관론에도 불구하고 도조의 개발은 상당한 난관에 직면했습니다. 테슬라는 첫 번째 도조 캐비닛 설치 및 기능 시연과 함께 진행 상황을 보여주었지만 전체 배포 일정은 계속해서 변경되었습니다. 2023년까지 머스크는 도조를 “모험적인 시도”로 인정하고 Nvidia GPU에 대한 병행 투자를 공개하면서 도조 생산 확장의 잠재적 어려움을 암시했습니다. 이는 테슬라의 AI 전략의 전환점이 되었습니다.
Giga Texas에 있는 테슬라의 새로운 AI 훈련 슈퍼클러스터인 Cortex의 등장은 초점의 변화를 의미했습니다. 수만 개의 Nvidia H100 GPU로 구동되는 Cortex는 FSD 개발을 가속화하는 데 필요한 즉각적인 컴퓨팅 성능을 약속했습니다. 이러한 전략적 전환은 빠르게 발전하는 기술 환경에서 맞춤형 하드웨어를 개발하는 데 따르는 실질적인 어려움을 강조했습니다.
도조의 종말과 테슬라 AI의 미래
2025년 중반까지 도조의 폐쇄 및 팀 해체에 대한 보고가 나왔습니다. 머스크는 추론과 훈련 모두에서 효율성을 약속하는 AI6 칩을 중심으로 테슬라의 AI 칩 개발 노력이 집중되면서 이러한 결정을 확인했습니다. 도조는 특수 AI 하드웨어를 만들기 위한 야심 찬 노력을 나타내지만, 궁극적으로 기존의 쉽게 구할 수 있는 GPU 기술이 제공하는 실용적인 이점에 굴복했습니다. 도조를 통해 얻은 테슬라의 경험은 최첨단 AI 인프라 개발에 내재된 복잡성과 절충점, 그리고 급속한 기술 발전에 직면한 AI 전략의 지속적인 진화를 보여줍니다.
참고
Rebecca Bellan, Tesla’s Dojo, a timeline, TechCrunch
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