미국 Tesla 탐방과 FSD 자율주행 체험기
2025.06.24

자료: 삼성액티브자산운용
Note: Tesla Fremont Factory
| Tesla IR 미팅
테슬라 프리몬트 공장(Tesla Fremont Factory)에서
테슬라의 IR책임자인 트래비스 악셀로드와
IR 미팅을 진행했습니다.
6월 22일 텍사스 오스틴에서 로보 택시 서비스
출시를 앞두고 있었기에, 질문은 주로 FSD 자율주행
소프트웨어와 로보택시 서비스에 집중되었습니다.
해당 내용과 함께 이후 개인적으로 테슬라 차량을
렌트하여 2시간가량 FSD 자율주행 소프트웨어를
체험한 내용까지 같이 공유 드리겠습니다.

자료: 삼성액티브자산운용
Note: Travis Axelrod, Tesla Head of Investor
Relations와 미팅 진행
| 로보택시 서비스
우선 트래비스 IR 책임자는 이미 테슬라 FSD
자율주행의 안전성은 일반 차량 대비 압도적으로
높은 상황이라는 점을 강조했는데요.
가장 중요하게 여기는 사고 발생 전 평균 주행거리는
꾸준히 개선되어 일반 차량 대비 약 8배 이상
안전하다고 보고 있습니다.

자료: Tesla 4Q24 IR(2025.01.29), NHTSA(National Highway Traffic Safety Administration)
6월 22일 서비스 출시를 앞두고 테슬라는 결국
안전성이 가장 중요하며 서비스 초기에는
매우 신중한 접근을 강조했습니다.
따라서 초기에는 매우 한정된 지역에서 모델Y
10대로 서비스를 시작하지만 이후 서비스 확대 속도는
시장 예상보다 빠를 것이며 연말 기준 수천대로
확대할 것이라고 언급했는데요.
현재 웨이모(Waymo)가 샌프란시스코에서
700대를 운영하고 있는 것과 비교하면
굉장한 숫자입니다.
또한, 가격이 중요한데요. 현재 우버(Uber)의 1마일당
운영비는 2달러 수준입니다.
웨이모는 이보다 높은 2.5~3 달러로 추정되는데요.
반면, 테슬라는 1마일당 운영비가 0.2달러 수준으로
경쟁사 대비 압도적인 가격 경쟁력을
보유하고 있습니다.

자료: Xpeng, iM증권(2025.04.02)
이러한 이유 때문에 최근 샤오펑(Xpeng) 같은
중국 자율주행 플레이어들이 규칙 기반(Rule based)
방식이 아닌 테슬라의 E2E(End-to-End) 방식으로
기술 방식을 전환하고 있는데요.
가격 뿐만 아니라 안전성 측면에서도
결국 코너 케이스(Corner Case)에서 규칙 기반 방식의
한계가 드러나고 있기 때문이라고 보고 있습니다.
트래비스 IR책임자는 E2E 방식에서
테슬라는 경쟁사 대비 약 5년의 기술격차를
보이고 있다고 평가했습니다.
| 현실 데이터 vs 시뮬레이션 데이터
테슬라 미팅에 앞서 중국 자율주행 스타트업
포니 AI (Pony.AI)의 IR 책임자인
조지 샤오(George Shao)는 인간의 주행 데이터보다
시뮬레이션 데이터가 더 우수하다고 언급하며
인간의 주행 능력을 뛰어 넘으려면
시뮬레이션 데이터로 AI모델을 학습시켜야 한다는
논리를 펼쳤는데요.

자료: 삼성액티브자산운용
Note: George Shao, Pony AI Head of Investor Relations와 미팅 진행
테슬라 IR 책임자는 아직 시뮬레이션 세상이
복잡한 현실을 반영하지 못하고 있고
결국 현실 데이터는 필수적이라고 반박했습니다.
다만, 테슬라도 현실 데이터를 충분히 구하지 못하는
코너 케이스에서는 시뮬레이션 데이터를 활용한
합성데이터를 사용하고 있다고 언급했습니다.
결국, AI자율주행을 위해서는 경쟁사들도 테슬라처럼
데이터 수집이 가능한 SDV(Software Defined
Vehicle) 차량을 천만대 가까이 시장에 풀어서
현실 데이터를 수집해야 하는데
단기간에는 쉽지 않아 보입니다.
| FSD 체험기
백문이불여일견이라고 직접 테슬라 차량을 렌트하여
최신 FSD 13.2.9버전을 체험해보기로 했습니다.
샌프란시스코의 복잡한 도심 환경에서 시작해
금문교를 건너 외곽 도시 소살리토까지
약 2시간을 운행했는데요.

자료: 삼성액티브자산운용
우선 처음 운전석에 앉았을 때는 캘리포니아
도로교통법규도 모르고, 길도 모르고, 주변 차량
확인하랴, 안전 운전하랴 머리가 복잡했는데요.
FSD를 켜니 주차되어 있던 차가
알아서 운행을 시작했고
저보다 운전을 잘하는 모습에 깜짝 놀랐습니다.
앞차가 느리게 가면 바로 차선을 바꿔서 가고,
노란불에서는 오히려 가속하고,
돌발 상황에서는 살짝 옆 차선을 활용하는 모습까지
정말 사람같이 운전했습니다.
마지막에 주차까지 완벽하게 마무리하는 모습에
정말 충격을 받았습니다.
저는 경치를 구경하며 스트레칭도 하고
정말 마음 편하게 탑승할 수 있었습니다.

자료: 삼성액티브자산운용
한국에서는 아직 FSD 이용이
불가능하다는 점이 정말 아쉬운데요.
KoAct 글로벌AI&로봇 액티브 ETF와 함께
미래에 투자하며 이런 아쉬움을 달래보면
좋을 것 같습니다.
앞으로도 AI산업 변화를 꼼꼼히 체크하면서
핵심 기업들에 투자하여 좋은 성과로
결실을 맺도록 노력하겠습니다.
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삼성액티브자산운용 준법감시인 심사필 제2025-102호(2025.06.24~2026.06.23)