Waymo 로보택시 칩이 바꾸는 것
로보택시의 성능은 센서 개수만으로 결정되지 않는다. 카메라·라이다·레이더가 수집한 데이터를 얼마나 빠르고 안정적으로 처리해 주행 명령으로 바꾸느냐가 중요하다. Waymo의 맞춤형 칩은 이 핵심 연산을 차량과 자율주행 소프트웨어에 맞게 최적화하려는 선택이다.
트렁크에서 작동하는 자율주행의 두뇌
Waymo 차량의 트렁크에는 고성능 컴퓨터가 설치된다. 이 컴퓨터는 카메라·라이다·레이더 데이터를 차량 내부에서 처리하고, 밀리초 단위로 조향·가속·제동 명령으로 변환한다.1
실제 도로에서는 통신 상태와 관계없이 즉시 판단해야 한다. 따라서 차량 내 컴퓨터의 연산 속도뿐 아니라 지연 시간, 전력 소비, 안정성이 모두 중요하다.
Waymo가 개발한 5나노미터 ASIC은 이러한 자율주행 연산에 특화된 반도체다. ASIC은 특정 작업에 맞춰 설계한 전용 칩을 뜻한다. 이 칩은 1,000 TOPS 이상의 연산 성능을 제공하며, TSMC가 제조한다.1 TOPS는 1초에 수행할 수 있는 조 단위 연산 횟수를 나타낸다.
자체 칩의 목적은 Nvidia의 완전한 대체가 아니다
자체 칩 도입을 Nvidia와의 결별로 해석할 필요는 없다. Waymo의 차량 내 시스템에는 CPU와 GPU, 가속기가 함께 사용되며 Nvidia도 공급사로 남아 있다.1
핵심 변화는 Waymo가 자율주행 연산의 주요 영역을 직접 설계하고 조정할 수 있게 됐다는 점이다. 소프트웨어 요구에 맞춰 지연 시간과 전력, 공간을 최적화하고 특정 공급사의 제품 일정에 대한 의존도도 낮출 수 있다.
맞춤형 칩은 Waymo의 최신 세대 차량에서 이미 사용되고 있으며, Zeekr와 함께 개발하는 신형 로보택시에도 탑재되고 있다.2 이는 단순한 부품 교체가 아니라 차량, 소프트웨어, 반도체를 함께 설계하려는 전략에 가깝다.
성능 수치보다 함께 봐야 할 기준
1,000 TOPS 이상의 성능만으로 로보택시의 경쟁력을 판단할 수는 없다. 차량용 컴퓨터는 충격과 온도 변화에 견뎌야 하며, 장애에 대비한 이중화와 안정적인 전력 관리도 필요하다.
따라서 Waymo 로보택시 칩의 가치는 다음 기준을 함께 살펴야 분명해진다.
센서 데이터를 주행 명령으로 바꾸는 지연 시간
차량 내 전력 소비와 설치 공간
장시간 운행을 견디는 신뢰성
하드웨어와 자율주행 소프트웨어의 최적화 수준
공급망과 제품 개발 일정에 대한 통제력
한줄 요약
Waymo의 자체 칩은 Nvidia를 대체하는 단일 부품이 아니라, 자율주행 연산과 차량 설계, 공급망에 대한 통제력을 높이는 수단이다.
1Waymo lifts the lid on the 'brain' powering its robotaxis
2Waymo builds its own chip for its robotaxis, cutting its reliance on Nvidia
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