테슬라(TSLA) 2024년 1분기 실적발표

 

Tesla (TSLA) Q1 2024 Earnings Call Transcript | The Motley Fool

테슬라 2024년 1분기 실적발표 요약

---

2024 1분기 매출

자동차 부문 매출 감소

• 계절적 요인, 불확실한 거시경제 환경 등으로 인해 전분기 대비 자동차 부문 매출이 감소함
• 사이버트럭 영향을 제외하면 자동차 부문 매출은 18.9%에서 18.5%로 하락
• 가격 인하 효과는 대부분 단위당 원가 절감과 오토파일럿 기능에 대한 매출 인식으로 상쇄됨

에너지 사업 매출 증대

• 에너지 사업의 수익성이 사상 최고치인 24.6%를 기록함
• 메가팩 배치가 사상 최고치를 기록하며 에너지 사업이 전체 수익성에 크게 기여할 것으로 예상됨
• 2024년 에너지 저장장치 배치량은 2023년 대비 최소 75% 증가할 것으로 예상됨

전반적인 수요와 매출 전망

• 거시경제 환경 압박과 다른 자동차 제조사들의 전기차 투자 축소에도 불구하고, 2024년 매출은 2023년보다 증가할 것으로 예상됨
• 가격 인하, 매력적인 리스 프로모션, 특정 시장의 금융 옵션 제공 등을 통해 수요 확대를 위한 다양한 노력을 기울이고 있음

FSD 12.3 버전 출시 및 12.4, 12.5 버전 개선 계획

FSD 12.3 버전의 중요성

• 순수 AI 기반의 자율주행 기술로, 이를 경험해보는 것이 중요함
• 하드웨어 3 이상의 카메라와 추론 컴퓨터가 장착된 북미 지역 약 180만 대의 차량에 배포됨
• 현재 약 절반의 사용자가 이를 사용 중이며, 매주 사용 비율이 증가하고 있음

FSD 12.4 및 12.5 버전의 개선 계획

• 12.4와 12.5 버전은 신경망의 대부분이 재학습되어 크게 개선될 예정
• 12.4와 12.5는 기능 면에서 13, 14 버전에 가까울 정도로 대폭 향상될 것으로 예상됨
• 이러한 개선사항들이 있지만, 출시 전에 해결해야 할 몇 가지 특이사항들이 있음

FSD 기술의 안전성 검증 과정

• 매주 수백 개의 신경망을 학습시키고, 수집된 수백만 개의 주행 영상을 통해 안전성을 검증함
• 시뮬레이션 시스템과 실제 도로 주행 테스트를 통해 지속적으로 기술을 개선해 나감
• 중대한 사고 감소 여부를 지표로 삼아, 안전성이 입증된 버전만 일반 사용자에게 배포함

기술 개선의 속도와 방향성

• 비전 기반의 엔드투엔드 신경망 접근방식이 확장 가능한 자율주행을 위한 올바른 해결책임이 분명해짐
• 새로운 데이터를 지속적으로 학습함으로써, 엔지니어의 개입 없이도 시스템이 자동으로 발전해 나갈 수 있게 됨
• 앞으로 3~4개월 후의 기술 수준도 어느 정도 예측 가능한 상태임

테슬라의 AI 기반 완전자율주행 기술의 진전 상황

비전 기반 엔드투엔드 신경망 접근방식의 우수성 입증

• 현재의 도로 시스템은 인간의 눈과 생물학적 신경망에 최적화되어 있으므로, 카메라와 디지털 신경망이 확장 가능한 자율주행을 위한 올바른 해결책임이 분명해짐
• 자율주행 기술 개발에서 비전 기반 접근방식이 라이다나 레이더 등 다른 센서에 의존하는 방식보다 우월함을 보여줌

방대한 실제 주행 데이터 축적과 지속적인 학습

• FSD 12 버전 출시 이후, 3000억 마일 이상의 주행 데이터가 축적됨
• 축적된 데이터를 바탕으로 지속적으로 학습하고 개선해 나가는 과정을 통해 기술이 빠르게 발전하고 있음

인간 운전자의 신뢰성 추월 전망

• 현재 추세라면 머지않아 자율주행 시스템의 신뢰성이 인간 운전자를 능가할 것으로 예상됨
• 이는 자율주행 기술 상용화에 있어 중요한 이정표가 될 것임

규제 당국의 승인 가능성

• 통계적으로 유의미한 규모의 데이터를 통해 자율주행 차량의 사고율이 인간 운전 차량의 절반 수준임을 입증한다면, 규제 당국이 이를 무시하기는 어려울 것으로 봄
• 엘리베이터의 무인화 사례에서 볼 수 있듯이, 자율주행 기술도 안전성이 입증된다면 규제 장벽이 크지 않을 것으로 예상함

자율주행 기술의 확장성

• 엔드투엔드 신경망 기반의 자율주행 기술은 인간처럼 대부분의 환경에서 큰 수정 없이도 잘 작동할 수 있음
• 따라서 한 지역에서 개발된 자율주행 기술을 규제 당국의 승인을 받아 다른 지역에도 신속하게 도입할 수 있을 것으로 기대함

주요 자동차 제조사와 FSD 라이센싱 논의 진행 중

한 주요 자동차 제조사와 FSD 라이센싱 논의 중

• 현재 한 주요 자동차 제조사와 FSD 라이센싱에 대한 협의를 진행 중임

표준 카메라와 추론 컴퓨터만으로 자율주행이 가능함을 입증

• FSD 12.3 버전의 성능을 통해, 상대적으로 저렴한 비용의 표준 카메라와 추론 컴퓨터만으로도 자율주행이 가능함을 보여줌
• 이는 라이다, 레이더, 초음파 등의 추가 센서 없이도 자율주행이 구현될 수 있음을 의미함

자동차 제조사들의 FSD 라이센싱 필요성 증대 전망

• 자율주행 기술이 상용화되면, 이를 갖추지 못한 차량은 구매자들의 선택을 받기 어려울 것임
• 따라서 경쟁력 유지를 위해 자동차 제조사들도 FSD 라이센싱을 고려하지 않을 수 없게 될 것으로 예상함

라이센싱 계약 체결에도 불구하고 실제 적용까지 상당한 시간 소요 예상

• 라이센싱 계약 체결 후에도 해당 기술을 자동차 제조사의 차량에 실제로 적용하기까지는 약 3년 정도의 시간이 걸릴 것으로 봄
• 이는 자동차 제조사들의 제품 개발 및 출시 일정상 불가피한 것으로, FSD 기술 통합을 위해서는 상당한 설계 변경이 필요하기 때문임

자율주행 기술 상용화의 파급 효과

• 자율주행 기술이 상용화되면, 운전대가 없는 차량이 점차 일반화될 것이며, 이는 마치 플립폰에서 스마트폰으로의 전환과 같은 변화가 될 것임
• 궁극적으로는 자율주행 차량이 시장을 주도하게 될 것이며, 이는 자동차 산업 전반에 걸쳐 큰 변화를 가져올 것으로 예상됨

새로운 저가형 차량 출시 계획 및 기존 생산 라인 활용

향후 차량 라인업 업데이트 및 저가형 모델 출시 일정 앞당김

• 기존에 언급된 2025년 하반기보다 앞당겨, 2025년 초 또는 2024년 말에 새로운 차량 출시 예정
• 이는 보다 많은 고객에게 빠르게 저렴한 차량을 제공하기 위한 테슬라의 미션에 부합하는 것임

신규 플랫폼과 기존 플랫폼의 부분적 활용

• 새롭게 출시될 차량은 완전히 새로운 플랫폼을 사용하는 대신, 차세대 플랫폼과 현재 플랫폼의 일부 요소를 함께 활용할 예정
• 이를 통해 기존의 제조 라인에서 새로운 차량을 생산할 수 있게 됨

대규모 신규 투자 없이 기존 생산 능력 활용

• 새로운 저가형 차량 생산을 위해 별도의 신규 공장이나 대규모 생산 라인을 건설할 필요가 없음
• 대신 기존 제조 라인의 유휴 생산 능력을 활용하여 훨씬 더 효율적으로 생산할 수 있을 것으로 기대됨

연간 생산 능력 300만 대 이상 달성 가능

• 이러한 전략을 통해 기존 생산 라인의 잠재력을 최대한 활용하여 연간 생산 능력 300만 대 이상을 달성할 수 있을 것으로 예상됨
• 이는 자본 지출을 최소화하면서도 빠르게 생산 규모를 확대할 수 있는 효과적인 방안이 될 것임

사이버트럭 생산 진행 상황 및 4680 배터리 셀 생산 확대

사이버트럭 생산 진행 상황

• 사이버트럭은 SOP(양산 시작) 후 4~5개월 만에 주당 1,000대 생산을 달성함
• 그러나 여전히 신기술 도입, 공급업체 제약 등 많은 도전 과제에 직면해 있음
• 현재는 원가 효율성과 품질에 중점을 두고 생산량을 늘려가는 중임

4680 배터리 셀 생산 확대

• 4680 배터리 셀 생산량이 전분기 대비 약 18~20% 증가하여 연간 7GWh 이상을 달성함
• 이는 사이버트럭 생산 확대에 맞춰 충분한 배터리 공급을 위한 것임
• 3단계 중 3번째 생산 라인을 가동하면서 생산량을 늘려가는 한편, 셀 재고를 수 주 분량으로 유지하여 원활한 생산을 뒷받침하고 있음

4680 배터리 셀 생산 효율화 및 원가 절감

• 생산 비용(COGS)이 수율 개선과 생산량 증가에 힘입어 빠르게 감소하고 있음
• 연말까지는 니켈 기반 배터리 셀 공급업체의 비용을 밑도는 수준까지 원가를 낮출 계획임

4680 배터리 셀의 중요성과 역할

• 4680 배터리 셀은 당초 급격한 배터리 수요 증가에 따른 공급 차질과 가격 상승에 대비하기 위한 테슬라의 자체 대응 전략이었음
• 그러나 최근 들어 다른 자동차 제조사들의 전기차 배터리 주문이 크게 감소하면서 공급업체들로부터 경쟁력 있는 가격을 제시받고 있는 상황임
• 따라서 단기적으로는 4680 배터리 셀의 중요성이 다소 약화되었지만, 장기적으로는 배터리 수급 불균형에 대응하기 위한 안전장치로서의 역할을 지속할 것으로 보임

2024년 매출 성장세 전망

2024년 전기차 수요에 대한 견해

• 글로벌 경기 악화와 다른 자동차 제조사들의 전기차 투자 축소에도 불구하고, 장기적으로는 전기차가 시장을 주도할 것으로 예상됨
• 테슬라는 이러한 흐름에 역행하는 다른 자동차 제조사들의 전략이 올바르지 않다고 판단하고 있음

2024년 매출 성장 전망

• 거시경제 환경의 불확실성에도 불구하고, 2024년 매출은 2023년 대비 증가할 것으로 예상됨
• 다만, 2023년에 비해 성장률은 다소 낮아질 것으로 보이며, 성장률 자체보다는 성장 지속 여부가 더 중요한 관심사항이 될 것임

수요 확대를 위한 다각도의 노력

• 차량 가격 인하, 매력적인 리스 프로모션, 일부 시장 금융 옵션 제공 등 수요 확대를 위한 다양한 방안을 모색 중임
• 이러한 노력과 함께 고객 인지도 제고 활동을 병행함으로써 제품 수요를 늘려나갈 계획임

크레딧 매출 기회 확대

• 다른 자동차 제조사들의 전기차 투자 축소로 인해 크레딧에 대한 수요가 오히려 증가하는 추세임
• 이에 따라 테슬라의 크레딧 매출이 안정적인 수입원으로 자리잡을 것으로 기대됨

에너지 사업의 높은 성장 잠재력

• 에너지 사업의 수익성이 사상 최고 수준인 24.6%를 기록하는 등 고성장세를 이어가고 있음
• 2024년 에너지 저장장치 배치량은 2023년 대비 최소 75% 이상 증가할 것으로 예상되며, 전체 수익성 제고에 크게 기여할 전망임
• 다만 대규모 프로젝트 특성상 분기별로는 변동성이 있을 수 있음에 유의할 필요가 있음

에너지 사업의 수익성 향상 및 메가팩 배치 확대

에너지 사업의 사상 최고 수익성 달성

• 2024년 1분기 에너지 사업의 수익성이 24.6%로 사상 최고 수준을 기록함
• 이는 에너지 저장장치, 특히 메가팩 배치량 증가에 따른 것임

2023년 대비 75% 이상의 에너지 저장장치 배치량 증가 예상

• 2024년 에너지 저장장치 배치량은 2023년 대비 최소 75% 이상 증가할 것으로 전망됨
• 이에 따라 에너지 사업이 테슬라의 전체 수익성에 상당한 기여를 할 것으로 기대됨

대규모 프로젝트 특성에 따른 분기별 변동성 가능성

• 에너지 저장장치 배치량은 대규모 프로젝트 특성상 테슬라의 통제 범위를 벗어난 다양한 요인에 의해 영향을 받을 수 있음
• 따라서 분기별로는 일정 수준의 변동성이 나타날 수 있음에 유의할 필요가 있음

라스룹 공장의 메가팩 생산량 확대

• 라스룹 공장의 두 번째 생산 라인이 가동되면서 연간 메가팩 생산량이 기존 20GWh에서 40GWh로 증가할 예정임
• 이미 12~24개월 전에 수주한 대규모 프로젝트 물량을 바탕으로 생산 계획을 수립하고 있어, 라인 가동에 따른 생산 확대에 차질이 없을 것으로 예상됨

글로벌 고객들과의 파트너십 강화

• 테슬라는 전 세계 고객들과 대규모 프로젝트를 성공적으로 수행하면서 신뢰할 수 있는 파트너로 자리매김하고 있음
• 이러한 고객들과의 긴밀한 협력 관계가 에너지 사업의 지속적인 성장을 뒷받침할 것으로 기대됨

AI 트레이닝 컴퓨팅 용량 두 배 이상 증가

2024년 1분기 AI 트레이닝 컴퓨팅 용량의 대폭 확대

• 1분기에 AI 트레이닝 컴퓨팅 용량을 전분기 대비 두 배 이상 늘림
• 이를 통해 AI 기술 개발 속도를 높이고 관련 분야에서의 경쟁력을 강화하고자 함

H100 컴퓨터 약 3.5만 대 설치 및 가동

• 현재 약 3.5만 대의 H100 컴퓨터(GPU가 아닌 새로운 명칭 필요)가 설치되어 운영 중임
• 2024년 말까지 H100 컴퓨터를 약 8.5만 대까지 늘릴 계획임

트레이닝 효율성 제고를 위한 노력

• 단순히 H100 컴퓨터 대수를 늘리는 것뿐 아니라, 이를 효율적으로 활용하는 데에도 주력하고 있음
• 테슬라는 트레이닝 효율성 측면에서 다른 어떤 기업보다도 월등히 앞서 있다고 자평함

AI 트레이닝 제약 해소와 급속한 발전

• 그동안 트레이닝 컴퓨팅 용량 부족이 AI 기술 발전의 제약 요인이었으나, 이제는 그러한 제약에서 벗어남
• 이에 따라 관련 기술이 매우 빠른 속도로 발전할 것으로 기대됨

AI 분야 투자 지속 및 경쟁력 확보

• 비용 절감을 통해 확보한 재원을 AI 분야에 대한 투자 확대에 활용할 계획임
• 이를 통해 AI 기술 개발을 가속화하고 관련 분야에서의 경쟁력을 제고해 나갈 것임

인력 감축을 통한 연간 10억 달러 이상의 비용 절감 효과

10% 이상의 인력 감축 단행

• 향후 성장을 위해 회사를 준비하는 과정에서 어렵지만 필요한 결정으로 10% 이상의 인력 감축을 단행함
• 이는 조직 전반에 걸쳐 이루어진 조치로, 성장 과정에서 발생한 일부 중복 업무와 비효율을 제거하기 위한 것임

연간 10억 달러 이상의 비용 절감 효과 기대

• 인력 감축을 통해 연간 기준 10억 달러를 훨씬 상회하는 비용 절감 효과가 있을 것으로 예상됨
• 이는 기업 운영의 효율성을 높이고 수익성을 개선하는 데 기여할 것임

성장 단계에 맞는 조직 구조 재정비

• 기업이 성장하면서 조직 구조를 적절히 재정비하지 않으면 비효율이 누적되어 문제가 될 수 있음
• 따라서 성장 단계에 맞게 조직을 개편하고 효율성을 높이는 것이 필요함

감원에 따른 주요 기능 축소 우려 해소

• 감원 과정에서 중요한 기능이나 업무가 축소될 것이라는 우려가 제기될 수 있으나, 테슬라는 그렇지 않을 것이라고 강조함
• 오히려 비효율적인 부분을 제거하고 조직을 슬림화함으로써 더 강하고 유연한 조직이 될 수 있을 것으로 기대함

인력 감축을 통한 재원 확보와 AI 투자 확대

• 인력 감축을 통해 절감된 비용은 AI 분야에 대한 투자 확대에 사용될 예정임
• 이는 테슬라가 AI 기술 개발을 가속화하고 관련 분야에서의 경쟁력을 강화하는 데 기여할 것으로 전망됨

옵티머스 로봇의 제한적 생산 계획

2024년 말 테슬라 공장 내 제한적 생산 목표

• 2024년 말까지 테슬라 공장 내에서 옵티머스 로봇을 제한적으로 생산하는 것을 목표로 하고 있음
• 이를 통해 옵티머스 로봇이 실제 작업 환경에서 유용한 작업을 수행할 수 있을 것으로 기대함

2025년 말 외부 판매 가능성

• 2025년 말에는 옵티머스 로봇을 외부에 판매할 수 있을 것으로 예상하고 있음
• 다만 이는 현재 시점에서의 예측일 뿐, 향후 상황에 따라 변동될 수 있음

옵티머스 로봇의 잠재적 가치

• 옵티머스 로봇은 궁극적으로 테슬라의 다른 모든 사업을 합한 것보다 더 큰 가치를 지닐 것으로 평가됨
• 지각 있는 휴머노이드 로봇이 현실 세계에서 주어진 작업을 수행할 수 있게 된다면, 경제 규모의 한계를 크게 확장시킬 수 있기 때문임

대량 생산 측면에서의 테슬라의 우위

• 테슬라는 로봇 자체에서 효율적인 추론이 가능한 휴머노이드 로봇을 대량으로 생산할 수 있는 역량을 갖추고 있음
• 자동차 생산 과정에서 축적한 제조 기술과 노하우가 옵티머스 로봇 생산에도 활용될 수 있을 것으로 기대됨

추론 효율성 측면에서의 테슬라의 경쟁력

• 테슬라는 AI 추론 효율성 측면에서 다른 어떤 기업보다도 월등한 경쟁력을 보유하고 있음
• 이는 자동차 내 제한된 추론 하드웨어를 활용해야 했기에 불가피하게 개발된 능력으로, 옵티머스 로봇 개발에도 큰 도움이 될 것임

차량용 분산 추론 컴퓨팅 잠재력

대규모 차량 플릿의 유휴 컴퓨팅 자원 활용 가능성

• 장기적으로 테슬라의 차량 플릿 규모가 수천만 대 이상으로 늘어날 것으로 예상됨
• 이 경우 각 차량에 탑재된 추론 컴퓨터가 사용되지 않는 시간에 분산 추론을 수행할 수 있는 잠재력이 있음

차량당 1kW 수준의 추론 컴퓨팅 능력 보유 가정

• 장기적인 관점에서 하드웨어 발전을 고려할 때, 차량당 1kW 정도의 추론 컴퓨팅 능력을 가질 것으로 예상됨
• 1억 대 규모의 차량 플릿이 형성되면 총 100GW에 달하는 추론 컴퓨팅 자원을 활용할 수 있게 됨

타사 대비 월등한 분산 추론 컴퓨팅 규모

• 100GW 수준의 AI 컴퓨팅 자원을 한 곳에 집중시키기는 매우 어려움
• 따라서 테슬라의 차량 플릿을 통한 분산 추론 컴퓨팅 규모는 타사 대비 월등할 것으로 예상됨

자율주행 시대에도 여전히 존재하는 컴퓨팅 자원의 유휴 시간

• 자율주행 시대가 도래하여 차량 이용 시간이 주당 10시간에서 50시간으로 늘어나더라도, 여전히 주당 100시간 이상의 유휴 시간이 존재함
• 이 시간 동안 차량의 컴퓨팅 자원을 다른 용도로 활용하지 않는 것은 낭비라고 볼 수 있음

아마존 웹 서비스(AWS)와의 유사성

• 분산 추론 컴퓨팅 사업 모델은 AWS와 유사한 측면이 있음
• AWS도 초기에는 아마존의 서버 유휴 자원을 활용하는 것에서 출발했으나, 이후 클라우드 컴퓨팅 분야를 선도하는 사업으로 성장함

추론 작업에 최적화된 차량 플랫폼의 장점

• 차량은 고성능 컴퓨팅에 필요한 전력 공급과 냉각 시스템을 이미 갖추고 있어, 추론 작업 수행에 최적화된 환경을 제공함
• 반면 휴대전화 등 다른 기기는 배터리 소모량 등의 제약으로 인해 지속적인 고성능 컴퓨팅 작업 수행에 한계가 있음

로보택시 서비스 계획 및 8월 행사 예고

테슬라 로보택시 또는 사이버캡 공개 계획

• 8월에 목적 기반 로보택시(Purpose-built robotaxi) 또는 사이버캡(Cybercab)을 공개할 예정임
• 이를 통해 테슬라의 로보택시 서비스에 대한 비전과 계획을 구체적으로 제시할 것으로 기대됨

테슬라 자체 보유 및 운영 차량과 개인 소유 차량의 혼합 운영

• 로보택시 서비스는 테슬라가 직접 보유하고 운영하는 차량과 개인이 소유한 차량이 함께 투입되는 형태로 이루어질 것임
• 이는 에어비앤비와 우버의 혼합 모델과 유사한 개념으로 볼 수 있음

개인 차량 소유자의 선택권 보장

• 개인 소유 차량의 경우 소유자가 원할 때 로보택시 서비스에 차량을 투입하거나 철회할 수 있음
• 또한 차량 공유 대상을 친구 및 가족, 높은 평점의 이용자 등으로 제한하거나, 본인 전용 차량으로 지정할 수도 있음

학습 피드백 루프를 통한 지속적인 서비스 개선

• 로보택시 차량 플릿이 늘어나면서 방대한 주행 데이터가 수집되고, 이를 바탕으로 지속적인 학습과 개선이 이루어질 것임
• 구글 검색의 피드백 루프와 유사한 형태로, 시간이 지날수록 서비스의 품질이 높아지는 선순환 구조를 기대할 수 있음

로보택시 사업의 파괴적 잠재력

• 완전 자율주행 기술이 상용화되고 로보택시 서비스가 본격화되면, 자동차 산업 전반에 걸쳐 엄청난 변화가 일어날 것으로 예상됨
• 자율주행 기능이 없는 차량은 구매 수요가 급감하고, 휴대전화에서 스마트폰으로의 전환과 같은 대대적인 패러다임 시프트가 일어날 수 있음