테슬라 FDS 하드웨어 HW4 vs AI5 성능 비교, 40배 차이는 진짜일까? (2026년)

테슬라 AI5 칩, HW4 대비 연산 8배·메모리 9배·대역폭 5배.

일론 머스크는 특정 지표에서 최대 40배 성능 향상이라고 직접 밝혔습니다. NVIDIA H100급 성능을 차량용 칩 하나에 담겠다는 계획입니다.

그런데 이 칩은 아직 양산조차 시작되지 않았습니다. 2026년 2월 현재, 판매 중인 테슬라 차량은 전부 HW4 탑재 모델입니다. AI5 본격 양산은 2027년으로 밀린 상태입니다.

지금 5분이면 HW4와 AI5의 실제 스펙 차이, 아키텍처 설계 철학, 생산 전략, 그리고 투자자 관점의 시사점까지 모두 정리됩니다.

테슬라 FSD 하드웨어 세대 흐름 (HW3 → HW4 → AI5)
HW4(AI4) 상세 스펙과 현재 역할
AI5(HW5) 공개된 스펙과 설계 철학
HW4 vs AI5 핵심 스펙 직접 비교
AI5 생산 전략과 출시 일정
NVIDIA와의 비교, AI5는 어디에 위치하나?
투자자 관점에서 본 AI5의 의미
지금 HW4 차량 사도 괜찮을까?
마무리

1. 테슬라 FSD 하드웨어 세대 흐름 (HW3 → HW4 → AI5)

테슬라 자율주행 성능은 소프트웨어만큼 하드웨어 세대에 크게 좌우됩니다.

테슬라는 2014년 모빌아이 칩 기반 HW1부터 시작해 NVIDIA 기반 HW2를 거쳤고, 2019년 자체 설계한 FSD 칩을 탑재한 HW3로 본격적인 자율주행 시대를 열었습니다. HW3는 삼성 14nm 공정 기반으로, 짐 켈러가 이끈 설계팀이 만든 커스텀 뉴럴 네트워크 가속기를 핵심으로 합니다. 칩당 36 TOPS, 듀얼 구성으로 총 72 TOPS 성능을 냈습니다.

2023년 1월, HW3의 후속작 HW4(AI4)가 등장했습니다. 처음에는 Model S·X에, 이후 Model 3·Y로 확대 적용되었습니다. 연산 성능뿐 아니라 카메라 해상도, 메모리 대역폭이 대폭 향상된 풀 패키지 업그레이드였습니다.

그리고 2024년 6월 주주총회에서 머스크가 공식 발표한 것이 AI5(HW5)입니다. 단순 세대 업그레이드가 아니라 아키텍처 자체를 재설계한 칩으로, 머스크는 이를 "몬스터"라 불렀습니다. 특히 2026년 1월 머스크는 X를 통해 AI5가 차량에 탑재되는 마지막 하드웨어 세대이며, AI6는 옵티머스 로봇과 데이터센터 전용이라고 밝혔습니다.

💡 핵심 포인트: HW3 → HW4는 성능 개선이었지만, HW4 → AI5는 설계 철학 자체가 바뀌는 전환점입니다.

2. HW4(AI4) 상세 스펙과 현재 역할

HW4는 2026년 현재 판매되는 모든 테슬라 차량의 자율주행 두뇌입니다.

HW4의 공식 명칭은 FSD Computer 2이며, 삼성 엑시노스 아키텍처를 기반으로 설계되었습니다. HW3와 마찬가지로 듀얼 SoC 구성(이중화)을 채택해 안전성을 확보했습니다.

[HW4 핵심 스펙]

뉴럴 네트워크 가속기: SoC당 3개 NPU, 2.2GHz 주파수
NPU당 96x96 MAC 그리드(9,216 MAC)
칩당 약 122 TOPS, 듀얼 구성 시 총 244 TOPS (이론치)
실제 추론 성능: 약 100~150 TOPS (INT8 기준)
CPU: SoC당 20코어 ARM, 최대 2.35GHz
메모리: 16GB Micron GDDR6 (128비트 버스, 224GB/s 대역폭)
스토리지: 256GB NVMe
전력 소모: 최대 160W
카메라: 총 8대 (전방 5MP 고해상도 포함)
레이더: Phoenix 내장 레이더 (모델별 상이)

HW3 대비 가장 큰 변화는 메모리 대역폭입니다. LPDDR4에서 GDDR6으로 전환하면서 대역폭이 약 3.3배 증가했습니다. 이는 테슬라의 비전 기반 자율주행이 고해상도 영상 데이터를 실시간 처리하는 데 메모리 병목이 가장 큰 문제였다는 것을 의미합니다.

현재 HW4는 FSD v14를 구동하고 있으며, 오스틴에서 운행 중인 로보택시 테스트 차량에도 탑재되어 있습니다. 2025년에는 전 모델에 프론트 범퍼 카메라가 추가되었고, FSD v13.2.1부터 HW4 카메라의 네이티브 해상도를 온전히 활용하기 시작했습니다.

⚠️ 주의: HW4의 TOPS 수치는 출처마다 차이가 큽니다. 중국 시장에서는 720 TOPS로 표기되는 경우가 있는데, 이는 NPU 전체의 이론적 최대치이며 실제 추론 성능과는 다릅니다.

3. AI5(HW5) 공개된 스펙과 설계 철학

AI5는 단순히 숫자를 키운 칩이 아니라, 설계 사상 자체가 다릅니다.

머스크는 2025년 All-In 팟캐스트, Q2·Q3 실적발표, 그리고 2026년 1월 X 포스트를 통해 AI5의 스펙을 단계적으로 공개했습니다.

[AI5 공개 스펙 종합]

연산 성능: 초기 유출 2,000~2,500 TOPS, 이후 설계 개선으로 약 5,000 TOPS 추정
HW4 대비: 원시 연산(raw compute) 8배
메모리 용량: HW4의 9배 → 약 144GB
메모리 대역폭: HW4의 5배 향상
와트당 효율: HW4 대비 3배
전력 소모: 복잡한 환경에서 최대 800W
특정 지표 기준: 최대 40배 성능 향상
NVIDIA 환산: 싱글 SoC = Hopper(H100)급, 듀얼 SoC = Blackwell급
제조 공정: TSMC + 삼성 듀얼 파운드리
소프트맥스(Softmax) 알고리즘 네이티브 하드웨어 통합

여기서 주목할 점은 테슬라의 "급진적 단순화(radical simplicity)" 설계 철학입니다. NVIDIA는 범용 AI 칩을 만들기 때문에 다양한 고객의 요구를 충족시켜야 합니다. 로직 블록 사이에 거대한 데이터 고속도로를 깔아야 하고, 전용 그래픽 서브시스템도 필요합니다.

반면 테슬라의 고객은 테슬라 자기 자신뿐입니다. AI5는 FSD와 옵티머스라는 명확한 용도만을 위해 설계되었기 때문에, 불필요한 컴포넌트를 과감히 삭제할 수 있었습니다. 머스크에 따르면 AI5에서는 전용 그래픽 서브시스템과 ISP(이미지 시그널 프로세서)를 제거하고, 칩 전체를 AI 추론용 GPU로 만들었습니다. 덕분에 AI5를 반 레티클(half reticle) 크기에 넣을 수 있었다고 합니다.

또한 소프트맥스 알고리즘을 하드웨어에 네이티브로 통합한 것도 중요한 변화입니다. 소프트맥스는 신경망이 "이 물체가 신호등일 확률 95%, 가로등일 확률 3%..."처럼 확률 분포를 계산하는 핵심 연산인데, 이를 소프트웨어가 아닌 칩 자체에서 처리하면 속도와 전력 효율이 크게 개선됩니다.

💡 쉽게 말하면: NVIDIA가 "만능 스위스 아미 나이프"라면, AI5는 "자율주행 전용 메스"입니다. 범용성은 떨어지지만 목적에 대한 효율은 압도적입니다.

4. HW4 vs AI5 핵심 스펙 직접 비교

한눈에 보는 두 칩의 차이입니다.

[연산 성능(TOPS)]

HW4: 약 100~150 (실제 추론 기준)
AI5: 약 2,000~5,000 (추정)
차이: 최소 13배 ~ 최대 50배

[메모리 용량]

HW4: 16GB GDDR6
AI5: 약 144GB
차이: 9배

[메모리 대역폭]

HW4: 약 384GB/s
AI5: 약 1,920GB/s (추정, 5배 기준)
차이: 5배

[전력 소모]

HW4: 최대 160W
AI5: 최대 800W
와트당 효율: AI5가 3배 우수

[카메라/센서]

HW4: 8대 카메라 + Phoenix 레이더
AI5: 미확정 (센서 스위트 별도 발표 예정)

[제조사]

HW4: 삼성 단독
AI5: TSMC + 삼성 듀얼

[설계 특징]

HW4: 범용 SoC 아키텍처 기반
AI5: 추론 전용 설계, ISP·GPU 서브시스템 제거, 소프트맥스 네이티브

머스크가 말한 "40배"는 특정 최적화 시나리오에서의 수치입니다. 실제 모든 작업에서 40배가 나오는 것은 아닙니다. 다만 메모리 용량 9배 증가는 AI5의 가장 실질적인 차이입니다. 현재 HW4에서 FSD 모델은 16GB라는 제한된 메모리 안에서 모델 크기를 타협해야 하지만, AI5에서는 훨씬 큰 신경망 모델을 차량 내에서 직접 구동할 수 있습니다. 이는 자율주행의 "컨텍스트 길이"를 늘려 과거 영상과 주행 데이터를 더 길게 분석하고, 더 정확한 판단을 내릴 수 있다는 뜻입니다.

5. AI5 생산 전략과 출시 일정

2026년 하반기 소량 샘플, 본격 양산은 2027년입니다.

AI5의 출시 일정은 여러 차례 조정되었습니다.

[일정 변경 히스토리]

2024년 Q2: 머스크, "18개월 내 고객 배포" → 2025년 말 목표
2025년 Q2 실적발표: 2026년 말로 연기
2025년 11월: 머스크 X 포스트, "2026년 소량 샘플, 대량 양산은 2027년"
2026년 1월: 머스크 X 포스트, AI5 양산이 2027년 초로 공식 확인

생산은 TSMC 애리조나 팹 + 삼성 텍사스 테일러 팹 듀얼 체제입니다. 삼성 텍사스 팹은 2026년 3월부터 핵심 장비 테스트를 시작해 하반기 본격 가동을 목표로 하고 있습니다.

듀얼 파운드리를 선택한 이유는 크게 세 가지입니다.

리스크 분산: 한 곳에 화재나 수출 규제가 걸려도 전체 생산이 멈추지 않음
가격 경쟁: TSMC와 삼성이 서로 경쟁하면서 칩 단가 인하 효과
생산 속도: 사이버캡, 옵티머스, 데이터센터, 양산 차량 등 수요처가 많아 두 라인이 동시에 필요

두 파운드리에서 나오는 칩은 물리적 구현이 다소 다릅니다. 각 파운드리마다 트랜지스터 라이브러리, 라우팅 규칙, 제조 최적화 방식이 다르기 때문입니다. 하지만 머스크는 AI 소프트웨어가 동일하게 작동하도록 설계했다고 밝혔습니다. 이는 애플이 A9 칩을 TSMC와 삼성에서 동시 생산한 전례와 유사합니다.

[AI5 탑재 순서 (예상)]

사이버캡(로보택시) — 최우선 적용
옵티머스 로봇
FSD 데이터센터 (여분 칩 활용)
Model 3·Y·S·X 양산 차량 — 가장 마지막

⚠️ 주의: 2026년 출시 예정인 사이버캡 초기 물량은 AI5가 아닌 HW4를 먼저 탑재할 가능성이 있습니다. AI5 탑재 공간과 전력 설계만 확보해두고, 이후 업그레이드하는 방식이 유력합니다.

6. NVIDIA와의 비교, AI5는 어디에 위치하나?

AI5는 NVIDIA 데이터센터 칩과 직접 비교할 수 있는 수준입니다.

머스크는 2026년 1월 X 포스트에서 처음으로 NVIDIA 칩과의 직접 비교를 공개했습니다.

[NVIDIA 대비 AI5 포지셔닝]

AI5 싱글 SoC: NVIDIA H100(Hopper)급
AI5 듀얼 SoC: NVIDIA Blackwell급
NVIDIA H100 가격: 약 3만 달러
AI5: 테슬라 전용 설계로 추론 비용 10분의 1 수준

이 비교가 의미하는 바는 큽니다. NVIDIA H100은 700W를 소모하는 데이터센터용 서버 랙 칩입니다. 액체 냉각이 필요하고, 범용 AI 학습부터 추론까지 모든 작업을 처리합니다. AI5는 이와 비슷한 추론 성능을 차량이라는 제한된 환경에서 구현하겠다는 것입니다.

한편 자동차 칩 시장에서의 직접 경쟁자는 NVIDIA Drive Thor입니다.

[AI5 vs NVIDIA Drive Thor]

Drive Thor: TSMC 4N 공정(5nm급), Blackwell 아키텍처
연산: 2,000 TFLOPS 이상
메모리: LPDDR5X, 대역폭 273GB/s
AI5 강점: 메모리 대역폭(추정 1,920GB/s vs 273GB/s)에서 압도적 우위
Drive Thor 강점: 이미 검증된 양산 공정, 다수 자동차 제조사 공급 계약

테슬라가 AI5에서 메모리 대역폭에 집중 투자한 것은, 비전 기반 자율주행이 고해상도 영상 스트림을 실시간으로 처리해야 하기 때문입니다. 연산 능력이 아무리 높아도 데이터를 빠르게 공급하지 못하면 칩이 놀게 됩니다. 이 병목은 HW4에서도 확인된 문제였고, AI5에서 가장 집중적으로 해결하려는 부분입니다.

💡 참고: 테슬라는 Dojo 슈퍼컴퓨터 프로젝트를 사실상 축소하고, AI5/AI6 중심의 칩 로드맵으로 전환했습니다. 학습(training)은 NVIDIA/AMD 등 외부 GPU를, 추론(inference)은 자체 칩을 사용하는 전략입니다.

7. 투자자 관점에서 본 AI5의 의미

AI5는 테슬라가 자동차 회사에서 AI 플랫폼 기업으로 전환하는 핵심 열쇠입니다.

머스크는 2026년 1월 "AI5를 해결하는 것은 테슬라에게 존재론적 과제(existential)"라며, 수개월간 매주 토요일마다 직접 칩 설계 작업에 참여했다고 밝혔습니다. CEO가 직접 반도체 설계에 투입되는 것은 그만큼 AI5의 전략적 중요성이 크다는 뜻입니다.

[투자자가 주목할 5가지 포인트]

① 추론 비용 혁신 AI5는 NVIDIA H100 수준 성능을 차량용 칩 가격에 구현합니다. 머스크에 따르면 추론 비용이 NVIDIA 대비 10분의 1 수준입니다. 이는 로보택시 서비스의 마일당 운영 비용을 획기적으로 낮출 수 있는 핵심 요소입니다.

② 멀티 플랫폼 수익화 AI5는 단일 칩으로 FSD 차량, 옵티머스 로봇, 데이터센터 3곳에 동시 투입됩니다. 옵티머스 1대당 AI 칩 원가가 5,000~6,000달러로 추정되는데, 최종 판매가 2만~2.5만 달러 중 가장 큰 비중을 차지합니다. AI5의 효율이 로봇 사업의 수익성을 직접 좌우합니다.

③ 수직 통합 전략 완성 테슬라는 AI5로 칩 설계 → 파운드리 생산 → 차량 탑재 → 소프트웨어 최적화까지 수직 계열화를 완성합니다. NVIDIA GPU 의존도를 낮추면서 글로벌 "GPU 전쟁"에서 독립적 위치를 확보하는 것이 목표입니다.

④ FSD 사용자 기반 확대 테슬라는 처음으로 FSD 채택률을 공개했는데, 현재 110만 대가 FSD를 사용 중입니다. AI5 탑재 차량이 출시되면 더 큰 모델을 구동할 수 있어 자율주행 품질이 향상되고, 구독자 확대로 이어질 수 있습니다.

⑤ 핵심 변곡점 시기 AI5 소량 생산과 사이버캡 출시가 맞물리는 2026년 하반기~2027년 상반기가 테슬라 주가의 핵심 변곡점이 될 수 있습니다.

[리스크 요인]

칩 양산 일정은 이미 3차례 이상 지연되었음
삼성 텍사스 팹의 수율 안정화 불확실성
자동차용 반도체 인증(AEC-Q100 등) 소요 기간
AI5 탑재 후 소프트웨어 최적화까지 추가 6개월 이상 예상
HW3 → HW4 전환 때도 HW4 차량이 수개월간 FSD를 사용하지 못한 선례

8. 지금 HW4 차량 사도 괜찮을까?

결론부터 말하면, 지금 HW4 차량을 구매해도 괜찮습니다.

AI5가 훨씬 강력한 것은 사실이지만, 실제 소비자 차량에 탑재되기까지는 최소 1년 반 이상 남았습니다. 그리고 AI5가 탑재되더라도 소프트웨어 최적화에 추가 시간이 필요합니다. HW3에서 HW4로 전환될 때도 HW4 차량이 한동안 FSD를 아예 사용하지 못하는 기간이 있었습니다.

현재 HW4가 충분한 이유는 다음과 같습니다.