율주행에는 알고리즘이나 트레이닝된 네트워크가 물론 제일 중요하겠지만,

대용량의 입력 데이터를 저전력 소모로 빠르게 처리하는 게 중요합니다.

그래서 전용 프로세서가 필요한거죠.

배터리로 차도 움직이고 고성능 중앙처리장치도 돌려야 되기때문에,

저전력 프로세싱이 중요합니다.

보통 딥러닝 네트워크 인프루언스 프로세싱을 위해 엔비디아 GPU를 많이 쓰는데,

엔비디아 GPU는 범용 리서치 용으로는 적합하지만,

특정 어플리케이션 처리에 최적화되어 있지 않은 단점이 있습니다.

전력 소모도 크고요.

그리고 CPU와 GPU가 분리된 디자인은 효율이 떨어집니다.

그래서 딥러닝 처리 전용 프로세서가 필요한데,

이런 목적 전용 저전력 고성능 칩설계가 가능한 곳이 애플과 테슬라 일 것입니다.

AMD의 Xilinx인수 Nividia의 ARM인수는 각자 가려운 곳을 긁어주기 위함이지만,

화학적 결합을 위해선 시간이 걸릴겁니다.

하드웨어 성능이 따라주더라도 고성능 자율주행 트레이닝을 위해서는 방대한 데이터가 필요한데,

데이터 습득양으로 따질때는 테슬라가 압도적이고 그다음이 구글이나 GM같은 회사겠죠.

애플은 기존 하드웨어 소프트웨어 기술이 아무리 뛰어나도,

데이터 확보에 약점이 있어서 테슬라나 웨이모 따라가는데 시간이 걸릴겁니다.

결국 어떤 플랫폼 기업이나 기존 자동차 회사나, 단독으로는 테슬라를 따라 잡기 힘듭니다.

컨소시엄이나 M&A가 필요한데, 그 사이 테슬라는 더 성장하겠죠.