“테슬라는 왜 스스로 만든 칩과 슈퍼컴퓨터를 포기했을까?”
일론 머스크가 지난 수년간 강조해 온 AI 슈퍼컴퓨터 ‘도조(Dojo)’ 프로젝트가 결국 막을 내렸다. 2025년 8월, 테슬라는 도조팀을 공식 해체하고 프로젝트를 전면 중단한다고 발표했다. 불과 1년 전까지만 해도 도조 2세대를 통해 2026년 상용화를 자신하던 테슬라가, 단 몇 주 만에 이를 ‘진화의 막다른 길’이라 규정한 것이다. 도조는 테슬라가 단순한 전기차 제조사를 넘어 AI 기업으로 거듭날 것이라는 서사를 상징했던 프로젝트였다. 이제 우리는 이 ‘AI의 무덤’을 어떻게 읽어야 할까.
도조는 테슬라가 자사의 자율주행 신경망을 훈련시키기 위해 직접 설계한 슈퍼컴퓨터였다. 핵심은 테슬라의 독자 칩 ‘D1/D2’였다. 이는 엔비디아 GPU에 의존하지 않고, 더 빠른 연산·저지연 구조를 갖춘 시스템을 만들겠다는 구상이었다.
머스크는 도조를 통해 테슬라가 ‘시각 기반 자율주행’을 완성하고, 이를 로보택시와 휴머노이드 로봇(옵티머스)에 연결하겠다는 큰 그림을 제시했다. 방대한 주행 영상 데이터를 저장·처리해 인간 시각을 모사하는 인공지능을 훈련한다는 접근은, 그 자체로 매력적인 비전이었다.
하지만 현실은 달랐다. 테슬라는 자율주행 성과를 도조와 직접 연결하지 못했고, 칩 성능 또한 엔비디아 H100·H200 등 범용 GPU의 진화를 따라잡지 못했다. 더구나 AI 생태계의 주류 소프트웨어가 GPU에 최적화돼 있다는 점도 걸림돌이었다. 결국 도조는 비용과 인력, 기술 측면에서 점점 설득력을 잃어갔다.
도조의 좌초는 한 프로젝트의 실패로만 볼 수 없다. 첫째, ‘독자 칩·독자 슈퍼컴퓨터’를 통한 완전한 기술 자립이 얼마나 고위험 전략인지를 보여준다. 테슬라는 칩과 인프라를 모두 직접 만들겠다는 도전을 감행했으나, AI 반도체 산업의 압도적 속도를 따라잡기에는 자원과 생태계의 한계가 명확했다.
둘째, 인재 이탈의 파급력이다. 도조 해체 직후 핵심 인력 일부가 ‘DensityAI’라는 스타트업으로 독립하면서, 테슬라 내부의 기술 자산과 경험이 외부로 빠져나갔다. 이는 특수 기술 프로젝트가 얼마나 인재 의존적이고, 이탈이 곧 프로젝트 붕괴로 이어질 수 있는지를 잘 보여준다.
셋째, 머스크의 의사결정 스타일이다. 그는 2024년까지만 해도 도조를 강조했지만, 불과 1년 만에 방향을 완전히 뒤집고 삼성과 차세대 AI6 칩 개발 계약을 맺었다. 도조의 종말은 결국 “자체 개발”에서 “파트너십 활용”으로 전략을 선회한 신호다.
도조의 종말에도 불구하고, 테슬라의 AI 야망은 끝난 것이 아니다. 회사는 여전히 엔비디아, AMD, 삼성 등과 손잡고 AI6 칩 기반 슈퍼컴퓨터 ‘코텍스(Cortex)’를 확장 중이다. 실제로 FSD(Full Self-Driving) 최신 버전의 훈련도 코텍스가 담당했다.
그럼에도 도조의 해체는 중요한 질문을 남긴다. 테슬라는 스스로를 ‘AI 기업’이라 주장하지만, 가장 상징적인 AI 프로젝트가 중도 포기된 지금, 그 정체성은 다시 흔들리고 있다. 전기차 판매 둔화, 로보택시 서비스의 제한적 출범, 그리고 AI 칩 전략의 후퇴는 투자자와 업계 모두에게 냉정한 현실을 상기시킨다.
도조는 비록 실패로 끝났지만, 테슬라가 자율주행과 AI라는 고위험 영역에서 얼마나 과감한 실험을 감행했는지를 보여주는 사례로 남을 것이다. 중요한 것은 이 실패가 단순한 종말인지, 아니면 더 큰 전환을 위한 희생양이었는지다.
글 / 원선웅 (글로벌오토뉴스 기자)
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