테슬라, FSD에 추론 기능 추가 및 증류를 통한 소형 FSD 모델 개발

수년간 테슬라의 FSD 방식에 대한 비판은 상식이 부족하다는 것이었습니다. 차선 유지, 제동, 회전 등 주행 역학 측면에서는 탁월합니다. 특히 FSD v13과 v14에서 크게 개선되었지만, 복잡한 상황에 필요한 고차원적 추론 능력에는 여전히 어려움을 겪습니다.

"서행" 표지판을 든 건설 노동자를 위해 차가 멈출 수는 있겠지만, 그 노동자가 차량 통행을 유도하면서 시선을 돌리고 잡담을 나누고 있다는 것을 이해할 수 있을까요? 오른쪽 도로에서 더 빨리 움직이는 차선이 곧 있을 차선 폐쇄 때문에 현재로서는 적합하지 않다는 것을 이해할 수 있을까요?

이는 FSD가 현재 어려움을 겪고 있는 실제 상황이며, 테슬라는 바로 이 문제를 해결하기 위해 AI 엔지니어를 적극적으로 채용하고 있습니다. " AI 엔지니어, 강화 학습 및 증류 "라는 새로운 채용 공고는 더욱 스마트하고 포괄적인 모델을 개발하는 것을 목표로 합니다.

본능 vs 이성

이것이 왜 중요한지 이해하기 위해, 테슬라의 전 AI 책임자였던 안드레이 카르파티가 시스템 1(빠르고 직관적인)과 시스템 2(느리고 추론적인) 사고에 대해 논의한 방식을 살펴볼 수 있습니다(아래 영상 참조). 이 프레임워크는 인간의 사고가 작동하는 방식을 정의하며, 간단히 말해 AI 모델의 작동 방식에도 동일한 프레임워크를 적용해야 합니다.

시스템 1 사고는 빠르고, 본능적이며, 감정적입니다. 익숙한 길로 출근할 때 사용하는 사고 방식입니다. 반면 시스템 2는 더 느리고, 심사숙고하며, 논리적입니다. 공사 구역이나 고속도로 나들목을 지날 때 사용하는 사고 방식입니다.

현재의 엔드투엔드 FSD는 사실상 완벽하게 정확한 시스템 1입니다. 놀라운 반응 속도로 픽셀을 컨트롤에 매핑하지만, 전담 시스템 2가 부족합니다. 시스템 2는 행동하기 전에 문제를 충분히 생각할 수 있는 병렬 추론 계층입니다.

실제로 테슬라의 채용 공고에서도 이 점을 인정하고 있습니다. " 이러한 모델은 실제 물리적 추론에 어려움을 겪고 있으며, 종종 좌우를 구분하는 데 어려움을 겪고 있습니다. "

증류

직함의 후반부인 '증류(Distillation)'는 이 시스템 2 사고가 실제로 당신의 차고에 어떻게 도달하는지에 대한 핵심입니다. 추론 모델은 방대합니다. 움직이는 차에는 없는 엄청난 양의 계산과 사고 시간이 필요합니다. 차가 갈지 멈출지 고민하는 데 10초도 기다릴 수는 없습니다.

여기서 증류라는 행위가 등장합니다. 테슬라는 이러한 거대한 시스템 2 추론 모델을 자체 데이터 센터에서 훈련할 계획이며, 이 모델은 "교사" 역할을 하여 수백만 개의 복잡한 주행 에지 사례에 대한 완벽하게 추론된 솔루션을 생성합니다.

이러한 솔루션은 차량의 로컬 추론 칩에서 FSD와 함께 실행될 수 있는 더 작고 빠른 "학생" 모델에 맞춰 학습될 수 있습니다. 그 결과, 추론 천재의 본능을 지니면서도 완벽한 픽셀-제어 반응 시간을 유지하는 자동차가 탄생했습니다.

증류는 단순한 최적화가 아닙니다. HW3 소유자에게는 v14 시대로 가는 유일한 다리입니다.

HW3는 어떤가요?

넓게 보면, 증류는 테슬라가 FSD V12.6.4를 개발하는 데 사용한 방식과 정확히 일치합니다. FSD V12.6.4는 FSD v13.2.9를 증류하고 간소화한 버전입니다. 추론이 해결되면, 이 엔지니어들은 최근 2025년 3분기 실적 발표에서 언급되었던 FSD v14-lite 의 간소화된 버전을 증류하는 단계로 나아갈 가능성이 높습니다.

추론이 핵심이다

이번 채용 공고는 테슬라가 단순히 FSD에 더 많은 데이터를 쏟아붓는 것에서 벗어나 더 나은 자율주행을 위한 훈련에 박차를 가하고 있음을 시사합니다. 이제 테슬라는 자동차의 사고방식을 변화시켜, 단순한 모방에서 벗어나 주변 환경에 대한 진정한 물리적 이해를 추구하는 방향으로 나아가고 있습니다.

현재 FSD가 주저하거나 빨간 손을 내미는 가장 큰 원인인 에지 케이스의 경우, 이 추론 계층은 지도 학습에서 비지도 학습으로 가는 최종적인 다리 역할을 할 가능성이 높습니다.

기대할 만한 것이 많습니다. 추론 공간은 테슬라가 아직 본격적으로 진출하지 않은 분야이지만, v13과 v14 사이의 보다 세부적이고 반복적인 단계와 비교했을 때 가장 크고 눈에 띄는 진전을 볼 수 있는 분야 중 하나입니다.

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