“테슬라 자율주행 슈퍼컴퓨터 도조 분석을 통해 그 실체를 알고 싶다”, “도조가 자율주행에 어떻게 기여했을까”, “왜 결국 중단되었을까?” 등 궁금증이 많으실 거예요.
이번 글에서는 테슬라 자율주행 슈퍼컴퓨터 도조 분석을 중심으로 도조의 의의부터 성능, 중단 배경과 이후 전략까지 구체적으로 정리해드립니다.
1. 도조의 목적과 아키텍처 핵심
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**도조(Dojo)**는 FSD 훈련을 위해 설계된 테슬라 고유의 AI 전용 슈퍼컴퓨터였습니다.
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Dojo는 수천 개의 D1 칩으로 구성된 대규모 병렬 처리 시스템으로, 엑사플롭(10¹⁸ FLOPS) 수준의 연산 성능을 목표로 했습니다.
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차량으로부터 수집된 대량의 영상 데이터를 빠르게 학습하고, 실시간 자율주행 AI를 고도화하는 것이 주 임무였습니다.
2. 혁신 기술: D1 칩과 Wafer‑Scale 통합 설계
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D1 칩은 TSMC의 7나노 공정 기반으로 제작되었으며, 500억 개 이상의 트랜지스터를 내장하고 있습니다.
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일반 CPU나 GPU가 아닌 칩 타일 방식의 Wafer‑Scale 통합으로, 수백 코어를 한 칩에 집적함으로써 성능 및 대역폭 효율을 극대화했습니다.
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엑사포드(ExaPod) 시스템이라는 모듈 단위 통합 구성이 핵심 아키텍처로 주목을 받았습니다.
3. 성과와 한계, 그리고 프로젝트 중단 이유
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도조는 FSD 훈련을 가속화할 수 있는 잠재력이 컸지만, 팀 해체와 프로젝트 중단이 공식화되었습니다.
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테슬라는 이후 도조 중심 전략에서 추론(인퍼런스) 중심 AI5, AI6 칩 전략으로 전환하며 외부 제조사와의 협력(삼성, NVIDIA 등)에 중점을 두게 되었습니다.
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대규모 슈퍼컴 프로젝트가 기업 전략 전면에 설득력을 갖기에는 비용, 인력 확보, 기술 복잡성 등의 압박이 컸던 것으로 보입니다.
4. 향후 전략과 테슬라 AI 로드맵
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도조 이후 테슬라는 AI5(2026년 예정)와 AI6(2030년 전후) 칩을 중심으로 하는 단일 플랫폼 전략을 추진합니다.
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TSMC, 삼성 등과의 협력으로 고성능 칩 생태계 확보를 계획하고 있으며, 이는 차량 내 실시간 자율주행·Optimus 로봇·로보택시 네트워크 등과 연계됩니다.
결론
테슬라 자율주행 슈퍼컴퓨터 도조 분석을 통해 알 수 있듯,
도조는 AI 자율주행 역량 향상의 중대한 시도였습니다.
하지만 테슬라는 더 실용적이고 확장성 있는 AI 전략—Inference 중심, 칩 통합 관리, 외부 파트너십 중심 구조로 방향을 전환해가는 모습입니다.
