[ITmedia 비즈니스 온라인] “테슬라 초월” 노리는 튜링, “완전 자율주행”까지의 길과 “GPU보다 빠른 칩”을 활용한 개발의 이면

» 2026년 10월 20일 07시 00분 공개 [히라 겐타로, ITmedia] 「우리는 테슬라를 추월한다」――이 야심 찬 미션을 내건 것은 2021년 설립된 자율주행 스타트업, 튜링(Turing, 도쿄도 오타구)이다. 동사는 세계 그 누구도 달성하지 못한 '완전 자율주행'(레벨 5) 실현을 목표로 하고 있다. 그 전략이 흥미롭다. 미국의 테슬라는 자율주행 AI뿐만 아니라 차체 설계부터 제조까지 자체적으로 수행하고 있다. 반면 튜링은 시판용 차량에 몇 대의 카메라와 센서를 탑재하는 것뿐이다. 동사의 야마구치 유 씨(상무 겸 CTO)는 "AI 부분의 성능을 오직 높인다면, 센서가 많지 않아도, 센서가 고사양이 아니더라도 도심지에서 매우 매끄러운 자율주행이 가능하다고 믿으며 지금까지 개발해 왔다"라고 말한다. 이미 도쿄, 오사카 등 국내 5개 도시 등에서 자율주행 시험 주행을 성공적으로 수행했다. AI 성능을 뒷받침하는 것은 방대한 양의 주행 데이터를 계속 학습하는 시스템이다. 그러나 데이터 양과 GPU(이미지 처리 반도체) 수를 단순히 늘리는 것만으로는 개발 속도가 빨라지지 않았다고 한다. 그 벽을 어떻게 넘었을까. 야마구치 씨가 AI 개발의 이면을 밝혔다. 생성 AI의 프로덕션 활용에서는 '어떤 모델을 사용할지'뿐만 아니라 '어디에서 실행할지', '어떻게 조합할지'도 중요하다. 클라우드 API, AI PC/워크스테이션, 온프레미스――최적의 해답은 하나뿐이지 않으며, 데이터, 비용, 성능, 지연 시간, 거버넌스, 운영 능력에 따라 달라진다. 본 특집은 '로컬 LLM'이나 '국산 AI'를 입구로 삼아, 기업이 생성 AI의 실행 장소를 어떻게 선택하고, 어디까지 자체적으로 보유해야 하는지를 ITmedia의 toB 미디어를 가로질러 정리한다. 손끝에서 테스트하는 단계부터 부서별 구현 및 운영, 기업 AI 인프라 선정, 경영 차원의 투자 판단까지를 풀어낸다. 본 기사는 구글 클라우드 재팬이 주최한 이벤트 'Google Cloud Next Tokyo 26'(7월 30~31일 개최)의講演 세션 중 'End-to-End 자율주행 개발을 가속화하는 데이터 센트릭 GPU 컴퓨팅 인프라'를 취재한 것이다. 오사카 우메다의 도심지를 한 대의 미니밴이 달린다. 신호등에서 멈추고, 좌우회전에서는 보행자와 자전거의 횡단을 기다리며, 좁은 골목에서는 사람들 사이를 비집고 지나간다. 운전석의 인간은 핸들에도 액셀러레이터에도 브레이크에도 손을 대지 않았다――이 차를 운전하고 있는 것은 튜링의 AI다. 사실 이 AI가 오사카의 거리를 달리는 것은 이번이 처음이었다. "거의 도쿄 데이터로만 학습했다. 전혀 본 적 없는 길을 처음 보는 상태에서 주행했는데, 이 정도의 성능이 나왔다"라고 야마구치 씨는 말했다. 자율주행차라고 하면, 지붕이나 차체 주변에 센서를 많이 탑재한 모습을 떠올리는 사람이 많을 것이다. 레이저로 주변과의 거리를 측정하는 LiDAR(라이더)나 레이더를 여러 겹으로 조합하고, 센서를 축으로 안전을 확보하는 것이 업계의 일반적인 생각이었다. 튜링의 차량은 대조적이다. 시판용 미니밴인 도요타자동차의 '알파르드'를 개량했다. 사각지대가 생기지 않도록 앞에 2대, 좌우에 총 4대, 뒤에 1대의 카메라를 배치했다. 여기에 실리는 것은 흔들림이나 가속을 측정하는 센서와 위성 측위 수신기, 그리고 차량용 컴퓨터뿐이다. 이 차량에 고성능 AI를 탑재해 자율주행을 실현하고 있다. 이를 가능하게 하는 기술이 'E2E(엔드투엔드) 자율주행'이다. - "2030년까지 완전 자율주행차" 테슬라를 추종하는 신흥 튜링의 전략은? 완전 자율주행차 개발을 진행하는 스타트업 튜링. NTT 그룹 2사와 협력하여 어떻게 미국의 테슬라 등에 대항해 나갈 것인가. 그 전략에迫한다. - "자율주행 AI" 개발, 티어포가 보는 '일본의 승리 요건'――웨이모나 우버 등 흑선 속속, 승기는 어디에? 자율주행차가 일반화되는 날이 가까워질지도 모른다. 국내외 기업들이 일본에서의 레벨 4 구현에 목표를 두고 있다. 티어포나 웨이모의 동향을 이해하는 데 핵심이 되는 '월드 모델'이란 무엇인가. 일본 세력의 승리 요건은 어디에 있는가. - 주행 데이터 '3억 5천만 km'를 보유한 미국 웨이모, '무인 택시'는 도쿄를 어떻게 달릴까?【간부가語る】 운전자가 없는 무인 택시가 도쿄를 달린다――. 도쿄에서 실증 실험을 거듭하는 웨이모는 안전성을 어떻게 추구하고 있는가. 간부가 자율주행의 리얼과 안전성 메커니즘을 말했다. - 국산 AI의 노에트라 단바 사장 "지금부터라도 1위가 될 수 있다"――도전하는 것은 '모선 모델' 개발, 국내 인프라에서의 제공, 승리 요건은 국산 AI 개발을 내건 노에트라의 단바 히로토라 사장은 "지금부터라도 1위가 될 수 있다"라고 말했다. 목표로 하는 것은 일본 기업의 AI 활용을 지탱하는 '모선 모델'이다. 그 승리 요건은. Copyright © ITmedia, Inc. All Rights Reserved. Special PR SpecialPR SaaS 최신 정보 by IT세렉트PR 당신에게 추천하는 기사PR