2025.1Q 분기별 매출액 성장 2025.1Q 분기별 영업이익 성장 2025.1Q 분기별 수주잔고 성장 2025.1Q 8주에 80%이상 상승 2025.1Q 신저가대비 100%이상 상승 2025.1Q 50일신고가+신저가대비 70%이상 2025.1Q 2주에 15%이상 하락 2025.1Q 반등강도(30~40)
Waymo는 모든 경우의 수를 학습하기 위해 오랜 시간과 많은 비용이 필요
Waymo의 자율주행 기술 개발은 인공지능 컴퓨터 바둑 프로그램 AlphaGo 와 유사하다 .AlphaGo 의 알고리즘은 고출력의 GPGPU 와 AI 칩 을 통해 모든 경우의 수를 학습한 후 특정 상황에 대응하는 방식이다. 마찬가지로 Waymo 역시 Carcraft 라는 가상 세계에서 높은 인공지능 기술력을 통해 자동차 운전의 모든 경우의 수를 학습하기 위해 노력 하고 있다. 그러나 현실 세계 자동차 운전의 경우의 수는 바둑의 그것과 는 차원이 다른 수준이 기 때문에 Waymo의 기술 개발 방식은 너무 오랜 시간과 많은 투자비용을 필요로 할 것으로 판단된다.
테슬라는 자동차의 뇌 를 통해 상황에 적절히 대응하는 것이 목표
반면 Tesla 의 자율주행 기술 개발 방식은 인간의 뇌 과학 (Neural 과 관련이 깊다. 2021년 12월 일론 머스크는 Tesla 의 자율주행 기술이 인간의 뇌 작동 방식 과 유사하다고 주장 했다. 특히 머스크는 ‘기억은 매우 비싸고 제한적이라 두뇌는 최대 한 많은 양의 시각적 기억을 제거하기 위해 노력하며 , 특정 상황에 있어 최소한의 정보만을 가지고 판단하기 위해 노력한다’고 이야기 했다 . 결론적으로 Tesla 는 기억에 의존하지 않고 해당 상황에 적절히 대응 가능한 자동차의 뇌를 만드는 것을 목표로 자율주행 개발에 임하고 있으며 , 현재까지도 OTA (Over The Air) 를 통한 자율주행 OS 업데이트를 통해 지속적인 기술 개선을 보여주고 있다