테슬라 AI칩 자체 설계 전략, AI5·AI6·도조와 삼성 파운드리 총정리 (2026년)

 

 

테슬라는 전기차 회사일까요, AI 회사일까요?

 

일론 머스크의 대답은 명확합니다. "테슬라는 AI·로봇 기업이다." 그리고 그 선언의 핵심에는 AI 반도체 자체 설계가 있습니다.

 

2026년 양산을 앞둔 AI5 칩은 기존 대비 40배 빠르고, 삼성전자와 TSMC가 미국 공장에서 동시 생산합니다. 삼성과의 계약 규모만 약 23조 원. AI6, 도조 슈퍼컴퓨터, 그리고 9개월 단위 설계 주기까지. 테슬라 AI 반도체 전략의 전체 그림을 정리합니다.

 

 

목차

1. 테슬라는 왜 AI칩을 직접 설계하는가
2. AI칩 세대별 진화: AI3 → AI4 → AI5 → AI6
3. AI5 칩 심층 분석: '40배 빠른' 맞춤형 추론 엔진
4. 삼성 파운드리와 TSMC: 듀얼 벤더 전략
5. 삼성전자 23조 계약의 구조와 의미
6. 도조(Dojo) 슈퍼컴퓨터: 야심과 좌절, 그리고 부활
7. AI칩 로드맵과 테슬라 생태계의 연결
8. 투자 포인트와 리스크
9. 마무리

 

 

1. 테슬라는 왜 AI칩을 직접 설계하는가

테슬라가 AI 반도체를 자체 설계하는 이유는 세 가지로 압축됩니다.

 

첫째, 엔비디아 의존도 탈피. 테슬라는 자율주행(FSD) AI 모델 학습에 엔비디아 GPU를 대량 사용해 왔습니다. 2024년 기준 AI 관련 지출 약 100억 달러 중, 30~40억 달러가 엔비디아 하드웨어(H100 5만 대 등) 구매에 쓰였습니다. 문제는 엔비디아가 사실상 독점적 공급자라는 점입니다. 수요·공급 불균형으로 가격 결정력이 엔비디아에 쏠리고, 원하는 시점에 원하는 만큼 확보하기가 어렵습니다.

 

둘째, 용도 최적화. 엔비디아 GPU는 범용 AI 칩입니다. 게임, 데이터센터, 자율주행 등 다양한 분야에 쓸 수 있지만, 테슬라가 필요로 하는 '비디오 데이터 기반 자율주행 추론'에 100% 최적화되어 있지는 않습니다. 테슬라는 GPU, ISP(이미지 시그널 프로세서) 등 불필요한 구성요소를 과감히 제거하고, 자율주행 추론에 특화된 맞춤형 칩을 설계함으로써 같은 전력·면적 대비 훨씬 높은 성능을 끌어냅니다.

 

셋째, 대량 생산의 경제성. 테슬라는 매년 수백만 대의 차량을 생산하고, 여기에 옵티머스 로봇, 데이터센터까지 더하면 AI 칩 수요가 엄청납니다. 자체 설계 칩을 대량 생산하면, 단위당 비용이 엔비디아 GPU를 구매하는 것보다 훨씬 낮아집니다.

 

 

💡 핵심: 테슬라의 AI칩 전략은 "설계는 자체, 제조는 외주(삼성·TSMC)" 모델입니다. 애플이 A시리즈·M시리즈 칩을 직접 설계하고 TSMC에서 생산하는 것과 같은 팹리스(Fabless) 구조입니다.

 

 

 

2. AI칩 세대별 진화: AI3 → AI4 → AI5 → AI6

테슬라 AI칩의 진화 과정을 세대별로 정리합니다.

AI3 (HW3 / FSD Computer)

• 출시: 2019년
• 설계: 테슬라 자체 (짐 켈러 주도)
• 성능: 약 144TOPS
• 특징: 테슬라 최초의 완전 자체 설계 자율주행 칩. 모델3·Y 등에 탑재
• 제조: 삼성전자 (14nm)

AI4 (HW4)

• 출시: 2023년
• 성능: 약 300~500TOPS
• 특징: AI3 대비 약 2~3배 성능 향상. 카메라 해상도 지원 확대
• 제조: 삼성전자 평택 공장 (7nm급)
• 현재 판매 중인 모든 테슬라 차량에 탑재

AI5 (차세대)

• 양산 목표: 2026년 (초기 샘플), 2027년 대량 생산
• 목표 성능: 최대 2,500TOPS (AI4 대비 약 5~8배)
• 특정 작업 기준: AI4 대비 40배 빠름
• 메모리 용량: 9배 증가, 메모리 대역폭: 5배 증가
• 제조: 삼성전자 + TSMC (미국 공장, 3nm급 또는 개량 4nm)
• 설계 상태: 2026년 1월 기준 "거의 완료"

AI6 (차차세대)

• 양산 목표: 2028년 중반 대량 생산
• 목표 성능: AI5 대비 약 2배 (5,000~6,000TOPS 추정)
• 제조: 삼성전자 텍사스 테일러 공장 (2nm, GAA 공정)
• 설계 상태: 초기 단계 돌입

AI7 이후

• 머스크는 AI7, AI8, AI9로 이어질 예정이며, 설계 주기를 9개월로 단축하겠다고 선언했습니다. 기존 AI3→AI4 개발에 약 3년이 소요된 것과 비교하면 획기적인 가속입니다. AI7부터는 더 고급 설계가 필요해 다른 제조 시설이 필요할 것으로 예상됩니다.

 

 

3. AI5 칩 심층 분석: '40배 빠른' 맞춤형 추론 엔진

AI5는 테슬라 AI 반도체 전략의 핵심이자, 2026년 가장 주목해야 할 제품입니다.

성능 지표

머스크는 2025년 3분기 실적 발표에서 AI5의 성능을 상세히 공개했습니다.

• 순수 계산력(raw compute): AI4 대비 8배
• 특정 작업 성능: AI4 대비 40배
• 메모리 용량: AI4 대비 9배
• 메모리 대역폭: AI4 대비 5배
• 목표 연산 성능: 최대 2,500TOPS (초당 2,500조 회 연산)

 

설계 철학: '빼기의 미학'

AI5의 가장 큰 특징은 불필요한 요소를 과감히 제거한 맞춤형 설계입니다.

 

일반적인 SoC(System on Chip)에는 GPU, ISP, 비디오 디코더 등 다양한 블록이 포함됩니다. 하지만 테슬라는 자율주행 추론에 필요하지 않은 범용 GPU와 ISP를 제거했습니다. 그 결과 칩 크기를 '하프 레티클(half reticle)' 수준으로 줄일 수 있었고, 남은 공간에 메모리와 가속기 간 배선(traces)을 위한 충분한 여유를 확보했습니다.

 

대신 다음 요소에 집중했습니다.

• 텐서 어레이(Tensor Array): 신경망 행렬 연산 전용 가속기
• 벡터 DSP: 데이터 전처리·후처리 전용 연산 블록
• 제어 마이크로컨트롤러: 실시간 시스템 제어
• 전용 온칩 메모리 + 맞춤형 캐시: 메모리 병목 최소화
• Arm CPU 코어: 범용 제어 로직
• 테슬라 트립 가속기(Tesla Trip Accelerator): 자율주행 경로 계획 전용

머스크는 이 칩을 "실로 아름다운 칩(truly beautiful chip)"이라 표현하며, "개인적으로 엄청난 삶의 에너지를 쏟아부었고, 차원이 다른 승자가 될 것"이라고 자신감을 드러냈습니다.

 

'초과 공급' 전략

AI5의 독특한 점은 의도적인 초과 생산 전략입니다.

 

머스크는 "AI5 칩 과잉 공급을 확보하는 것이 명확한 목표"라며 "자동차와 로봇에 필요한 것보다 칩이 많아진다면, 언제든 데이터센터에 투입할 수 있다"고 밝혔습니다.

 

이는 AI5가 단순히 차량용 칩이 아니라, 테슬라 전체 AI 생태계(차량 → 로봇 → 데이터센터)를 관통하는 범용 AI 추론 플랫폼으로 설계되었음을 보여줍니다.

 

 

 

4. 삼성 파운드리와 TSMC: 듀얼 벤더 전략

AI5: 삼성 + TSMC 동시 생산

머스크는 2025년 3분기 실적 발표에서 명확히 선언했습니다.

"이번 기회에 명확히 하고 싶다. AI5 칩은 TSMC와 삼성전자 모두 제조하게 될 것이다."

 

이는 업계에 큰 파장을 일으켰습니다. 당초 AI5는 TSMC가 독점 생산할 것으로 알려져 있었기 때문입니다. 테슬라가 듀얼 벤더(Dual Vendor) 체제를 선택한 배경은 다음과 같습니다.

 

① TSMC 독점 리스크 분산: 첨단 공정을 보유한 기업이 TSMC와 삼성 두 곳뿐인 상황에서, 단일 공급처 의존은 공급망 리스크가 큽니다.

② TSMC 가격 정책에 대한 피로감: TSMC는 2025년 3분기 기준 영업이익률 50.6%를 기록할 만큼 높은 가격 정책을 유지하고 있습니다. 삼성을 경쟁자로 두면 가격 협상력이 높아집니다.

③ 삼성 텍사스 공장의 이점: 머스크는 "삼성의 텍사스 테일러 공장은 TSMC 애리조나 공장보다 장비가 조금 더 진보되어 있다"고 직접 평가했습니다. 삼성은 1998년부터 텍사스 오스틴에서 파운드리를 운영해온 인프라 경험이 있습니다.

 

각 공급사별 담당 칩

칩 세대	삼성전자	TSMC
AI3 (HW3)	✅ 전량 생산 (14nm)	-
AI4 (HW4)	✅ 전량 생산 (평택, 7nm급)	-
AI5	✅ 일부 (텍사스 테일러, 3nm급)	✅ 일부 (대만 + 애리조나)
AI6	✅ 독점 수주 (테일러, 2nm GAA)	-
도조3	✅ 칩 제조 수주	-

 

주목할 점은 AI6가 삼성전자 독점이라는 것입니다. AI5에서 일부 물량으로 시작해, AI6에서 전량을 가져가는 구조로, 세대가 올라갈수록 삼성의 비중이 커지고 있습니다.

 

 

 

 

5. 삼성전자 23조 계약의 구조와 의미

계약 개요

2024년 7월, 삼성전자는 테슬라와 165억 달러(약 23조 원) 규모의 반도체 공급 계약을 체결했습니다. 이 계약은 2033년까지 유효하며, 삼성 파운드리 역사상 최대 규모 단일 계약 중 하나입니다.

 

생산 거점: 텍사스 테일러 공장

삼성전자는 2026년 가동을 목표로 미국 텍사스주 테일러시에 차세대 파운드리 공장을 건설하고 있습니다.

• 2026년 3월: EUV(극자외선) 노광 장비 시험 가동 시작
• 2026년 하반기: 본격 양산 체제 가동
• 공정: 2~3나노급 선단 공정
• 주력 생산: AI5 일부 + AI6 전량 + 도조3 칩
• 장비: ASML 차세대 고NA(High-NA) EUV 장비 '트윈스캔(EXE:5200B)' 도입

 

삼성 파운드리에 미치는 영향

삼성전자 파운드리 사업부는 수율 문제로 오랜 기간 고전해 왔습니다. 2024년 한 해에만 약 5조 원의 영업손실을 냈고, 2025년 3분기에도 약 1조 원 적자로 추정됩니다.

 

4나노 공정에서 퀄컴 물량을 TSMC에 빼앗겼고, 3나노에서는 세계 최초로 GAA(게이트올어라운드) 기술을 적용했지만 수율이 안정되지 않았습니다.

 

하지만 테슬라 수주가 분위기를 바꾸고 있습니다.

• DB증권 서승연 연구원: "파운드리 흑자 전환 시점이 기존 2027년에서 2026년으로 앞당겨질 가능성이 높다"
• 2026년 파운드리·시스템LSI 매출 전망: 약 31.9조 원, 영업이익 약 9,000억 원
• 퀄컴, AMD 등 다른 빅테크 기업들도 삼성 2나노 공정 주문을 논의 중

💡 투자 시사점: 테슬라 AI칩 수주는 삼성전자 파운드리 사업의 턴어라운드 신호탄입니다. 테슬라가 듀얼 벤더 체제를 공식화하면서, 다른 빅테크 기업들도 TSMC 독점 구도에서 벗어나 삼성을 대안으로 검토하기 시작했습니다.

 

 

 

6. 도조(Dojo) 슈퍼컴퓨터: 야심과 좌절, 그리고 부활

테슬라의 AI 전략에서 가장 드라마틱한 이야기는 도조(Dojo) 슈퍼컴퓨터입니다.

도조란?

도조는 일본어 '道場(도장)'에서 따온 이름으로, AI를 '훈련'시키는 곳이라는 의미입니다. 테슬라가 자율주행 AI 모델을 학습시키기 위해 자체 설계한 슈퍼컴퓨터 플랫폼입니다.

 

핵심은 자체 설계 AI 칩 'D1'입니다. D1 칩 25개가 모여 '훈련 타일(Training Tile)'을 구성하고, 6개 타일이 '시스템 트레이', 2개 트레이가 '도조 캐비넷'(300개 칩), 10개 캐비넷이 'ExaPod'(3,000개 칩)를 이룹니다.

 

도조 V1 ExaPod의 성능은 1.1엑사플롭스(ExaFLOPS), 즉 초당 100경 번의 연산이 가능합니다.

 

도조의 경쟁력

테슬라 내부 평가와 모건스탠리 분석을 종합하면 도조의 장점은 명확했습니다.

• 엔비디아 GPU 대비 AI 훈련 속도: 최대 30배
• AI 훈련 기간: 4분의 1 수준으로 단축
• 서버 공간: 5분의 1로 축소
• 생산·운영 비용: GPU 대비 6분의 1
• 1달러당 성능: 엔비디아 GPU의 약 4배

모건스탠리는 도조가 테슬라 기업가치를 5,000억 달러(약 670조 원)까지 추가로 끌어올릴 수 있다고 평가하기도 했습니다.

 

2025년 8월: 도조 팀 전격 해체

그러나 2025년 8월 7일, 머스크는 도조 팀 해체를 직접 지시했습니다.

 

프로젝트를 이끌던 피터 배넌이 퇴사하고, 핵심 인력 약 20명이 전 도조팀 수장 가네시 벤카타라마난이 설립한 '덴시티AI(DensityAI)'로 이직했습니다. 나머지 인원은 데이터센터·컴퓨팅 등 다른 부서로 재배치되었습니다.

 

해체 이유는 복합적으로 분석됩니다. 도조2 칩이 양산 단계에 들어갔지만 상용화 검증이 지연되었고, 엔비디아·AMD 등 외부 하드웨어의 성능이 빠르게 향상되면서 자체 개발의 비용 대비 효과가 낮아졌다는 판단이 있었던 것으로 보입니다.

 

2026년 1월: 도조3 부활 선언

그런데 불과 5개월 후인 2026년 1월, 머스크는 반전을 발표합니다.

"AI5 칩 설계가 안정 궤도에 올랐다. 도조3 개발 작업을 재개한다."

 

도조3는 기존과 완전히 다른 공급망 구조로 추진됩니다.

• 칩 제조: 삼성전자 파운드리 (텍사스 테일러 공장, 2나노 GAA)
• 패키징: 인텔 (EMIB 2.5D 패키징 기술)
• TSMC는 배제

테슬라가 TSMC를 도조3에서 제외한 이유는, TSMC가 애플·엔비디아 등 대량 주문 고객사에 집중하면서 상대적으로 물량이 적은 도조 칩 지원에 소극적이었기 때문으로 분석됩니다. 반면 삼성과 인텔은 대형 고객 확보가 절실한 상황이어서 더 적극적인 지원이 기대됩니다.

 

 

💡 도조의 역할 변화: AI5·AI6가 차량·로봇의 '추론(inference)' 전용이라면, 도조는 AI 모델의 '학습(training)' 전용입니다. 두 칩 라인이 학습과 추론을 분담하는 구조입니다. 도조가 학습시킨 AI 모델이 AI5/AI6 칩을 통해 차량과 로봇에서 실행되는 것입니다.

 

 

 

7. AI칩 로드맵과 테슬라 생태계의 연결

테슬라의 AI칩은 단순히 자동차 한 대에 들어가는 부품이 아닙니다. 전체 사업 생태계를 관통하는 핵심 인프라입니다.

적용 범위

자율주행 차량: 모든 테슬라 차량에 탑재. AI5 기반 HW5는 2026년 출시 예정으로, FSD(완전 자율주행)의 성능을 비약적으로 향상시킵니다.

 

로보택시(사이버캡): 2026년 양산 시작. AI5 칩이 핵심 두뇌. 안전 마진을 위해 높은 연산 성능이 필수적입니다.

 

옵티머스 로봇: 테슬라 차량과 동일한 AI 칩·카메라·신경망을 공유합니다. AI5의 높은 추론 성능이 로봇의 실시간 환경 인식과 조작 능력을 끌어올립니다.

 

데이터센터: AI5 초과 생산 물량을 데이터센터 추론 서버에 투입. 현재 엔비디아 GPU + AI4 조합을 사용 중인 데이터센터에서 AI5로 전환하면 전력 효율과 비용이 크게 개선됩니다.

 

도조 슈퍼컴퓨터: AI 모델 학습 전담. 차량에서 수집된 수십억 프레임의 주행 데이터를 처리하여 FSD·옵티머스용 신경망을 훈련합니다.

 

선순환 구조

테슬라 AI칩 전략의 핵심은 데이터 → 학습 → 추론 → 데이터 선순환입니다.

 

수백만 대 테슬라 차량이 매일 주행 데이터를 수집합니다. 이 데이터가 도조 슈퍼컴퓨터에서 AI 모델 학습에 사용됩니다. 학습된 모델은 OTA(무선 업데이트)를 통해 차량·로봇의 AI5/AI6 칩에 배포됩니다. 차량·로봇은 더 나은 AI로 더 좋은 데이터를 수집합니다.

 

이 루프에서 AI칩의 성능이 올라갈수록 학습 속도와 추론 품질이 동시에 향상되어, 테슬라의 경쟁 우위가 기하급수적으로 커지는 구조입니다.

 

설계 주기 가속

머스크가 공언한 9개월 설계 주기가 실현된다면, 경쟁사와의 격차는 더 벌어집니다.

 

기존에는 AI3→AI4에 약 3년이 걸렸습니다. 하지만 AI5 이후로는 AI6(2028)→AI7→AI8→AI9로 빠르게 이어질 계획이며, 머스크는 "테슬라의 AI 칩은 세계 최고 생산량을 기록할 것"이라고 자신합니다.

 

 

 

8. 투자 포인트와 리스크

긍정적 요인

① AI 수직계열화 완성: 칩 설계(테슬라) → 칩 제조(삼성·TSMC) → AI 학습(도조) → AI 추론(AI5/AI6) → 서비스(FSD·로보택시·옵티머스). 이 수직 통합 구조는 애플 생태계와 유사하며, 하드웨어·소프트웨어 최적화를 통해 경쟁사가 따라오기 어려운 해자를 형성합니다.

 

② 듀얼 벤더로 공급 안정성 확보: 삼성과 TSMC를 동시에 활용함으로써 공급 리스크를 분산하고, 가격 협상력을 높였습니다.

 

③ 삼성 파운드리 턴어라운드 수혜: 삼성전자 투자자 관점에서, 테슬라 AI칩 수주는 파운드리 사업의 가장 확실한 실적 개선 촉매입니다. 2026년 흑자 전환 가능성이 높아지고 있습니다.

 

④ 데이터센터 확장성: AI5 초과 생산분을 데이터센터에 전용할 수 있어, xAI 등 머스크 계열 AI 사업과의 시너지가 기대됩니다.

 

리스크 요인

① 도조 프로젝트의 불확실성: 2025년 8월 해체 후 2026년 1월 부활이라는 급변 자체가 전략적 일관성에 의문을 제기합니다. 핵심 인력(피터 배넌, 가네시 벤카타라마난 등)이 이미 퇴사한 상태에서 도조3가 일정대로 완성될 수 있을지 불투명합니다.

 

② 삼성 수율 리스크: 삼성 파운드리는 4나노·3나노에서 수율 문제로 고전한 이력이 있습니다. 테일러 공장의 2~3나노 공정이 안정화되지 않으면 AI칩 양산 일정이 지연될 수 있습니다.

 

③ 머스크의 과잉 약속 패턴: 9개월 설계 주기, 세계 최고 생산량 등의 선언은 실현 가능성이 검증되지 않았습니다. 테슬라의 과거 일정 지연 패턴(사이버트럭, 세미, 로드스터 등)을 고려하면 보수적으로 볼 필요가 있습니다.

 

④ 엔비디아 의존 지속: 머스크는 "엔비디아를 대체하려는 것은 아니다"라고 선을 그었습니다. AI 모델 학습에는 여전히 엔비디아 GPU가 병행 사용되며, 도조가 완전히 대체하기까지는 시간이 필요합니다.

 

⑤ 미중 반도체 갈등: 테슬라 AI칩의 설계에 Arm 아키텍처가 사용되고, 제조에 ASML EUV 장비가 필수적인 만큼, 지정학적 리스크에서 자유롭지 않습니다.

 

 

 

 

마무리

테슬라 AI칩 전략의 핵심을 세 줄로 요약합니다.

 

첫째, AI5는 단순한 자율주행 칩이 아니라, 차량·로봇·데이터센터를 관통하는 범용 AI 추론 플랫폼입니다. 40배 빠른 성능과 의도적 초과 생산 전략이 테슬라의 AI 생태계 전체를 한 단계 끌어올립니다.

 

둘째, 삼성전자와의 23조 원 계약은 양사 모두에게 전환점입니다. 테슬라는 TSMC 독점 리스크에서 벗어나고, 삼성은 파운드리 흑자 전환의 발판을 마련합니다. 특히 AI6 독점 수주와 도조3 칩 제조까지 가세하면, 삼성 테일러 공장은 사실상 '테슬라 AI칩 허브'가 됩니다.

 

셋째, 도조의 해체와 부활이 보여주듯, 테슬라의 AI 반도체 전략은 아직 유동적입니다. 하지만 방향은 명확합니다. 설계는 자체, 제조는 듀얼 벤더, 학습은 도조, 추론은 AI5/AI6. 이 네 축이 안정되는 시점이 테슬라가 진정한 'AI 기업'으로 인정받는 순간이 될 것입니다.

 

 

AI5 양산(2026년), 삼성 테일러 공장 가동(2026년 하반기), 도조3 진행 상황을 분기별로 추적하시길 권합니다.

 

 

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