5화. 테슬라 Investor Day (3.2) 주요 발표 내용

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테슬라의 가격 인하가 가져올 나비효과

시리즈 총 6화

2023.03.03

읽는시간 4분

테슬라 2023 Investor Day (3월2일) 주요 발표 내용

■ 예년과 달리 기존 비전과 전략의 진행 상황 위주로 발표 → 시장 기대와 달리 평범한 IR 행사에 가까웠음

○ 기존 발표된 비전과 전략의 진행 상황 위주로 발표. 예년처럼 미래 신모델이나 큰 기술 혁신, 새로운 로드맵 제시 등의 특별한 이슈는 없었음. 기대와 달리 평범한 IR 행사에 가까웠음

환경 거대담론과 더불어, 주요 사업인 전기차, AI/자율주행, 에너지저장장치(ESS), 배터리, 로봇의 각 부문별 진행 추이와 자사 경쟁력 위주. 대부분 기존 내용들이거나 미래 단순 비전

- 인류의 지속 가능 성장을 위한 전기에너지 사회화, 자율주행 전기차, 재생에너지(태양광, 풍력), 에너지효율향상, 폐배터리 재활용 등의 당위성 강조

- 2030년 전기차 연간 2천만대(※2022년 106만대 생산), 에너지저장장치 1TWh(테라와트시) 생산의 기존 목표 재확인. 이를 위해 더 많은 공장과 차량 모델 필요 (※모델은 4~5개 이상 추가해 최소 10여개 운용할 필요 있다고 밝힘. 기대했던 중저가 보급형 Model 2 발표 없었음)

- 전기차는 모든 면에서 효율성을 개선하고 제품 가격을 낮추어 판매를 확대하고 대중화하는 것이 주요 임무. 배터리셀 과거보다 20% 개선. Model 3 출시 이후 30%의 원가 절감 달성. 차기 플랫폼은 지금보다 50% 원가 절감 계획. 시스템 통합으로 운영비용도 절감. 장기적으로 노동력을 99% 줄이는 완전 자동화 계획 (테슬라 로봇도 투입)
✔ 모듈화 확대, 부품의 단순화와 통합 등 여러 원가절감 추진 성과와 경쟁력 사례들을 소개

- 반도체는 하나의 통합칩으로 바꿀 것이며, 엔비디아와 협력 지속. 반도체와 배터리 공급망은 안정 관리. 배터리 과잉 확보해도 ESS에 써도 되기 때문에 재고 문제 유리

- 산업용∙주택용 에너지저장장치(ESS)인 Mega Pack은 시장을 선도 중. 여러 개 연결해 효율성 제고했고 일반공정보다 2배 에너지 밀도 높음. 시장 수요는 클 전망이며 금년이 그 원년. 이를 설치하면 텍사스에서 월 30달러면 전기차 무제한 충전 가능

- 휴머노이드 로봇(인간 형태의 로봇)은 작년 10월 최초 발표한 프로토타입(시제품) 이후 여러 빠른 진전이 있었음. 상용화는 당장 어렵지만 시간 문제. 산업과 가정용 등에 활용해 인간의 노동을 줄이는 혁신 제품 될 것. 현재 이 분야 최고 기업 자부

과거 행사처럼 미래 신모델, 새로운 큰 기술 혁신, 신 사업 발표 등은 거의 없었음. 대신 ESG, 자사의 높은 경쟁력 현황과 더불어 자동화, 개발 및 생산공정 혁신 등을 통한 원가 절감 계획, 긍정적인 휴머노이드 로봇 개발 진행 상황 등을 강조

- 원가 절감 방안: 생산 구조 단순화, 부품 단순화 및 통합, 컴퓨터 시뮬레이션 강화, 공장 효율 향상 및 면적 축소(공장 효율 10년 내 3배 향상 목표)

- 테슬라의 강점 강조: 소프트웨어/AI와 하드웨어의 유기적 통합, 다수의 부품 통합, 단순화된 구조와 효율적인 대량생산 방식, 원가 등은 최고 자평

테슬라의 Master Plan 발표 이력 및 주요 내용

자료: Tesla, KB경영연구소 정리

세부 평가와 시사점

■ 전반적으로 내용 자체는 새로울 것 없는 것이어서 시장 기대에는 못 미침

시장에서 기대했던 중저가 대중형 신모델(Model 2)과 픽업트럭(Cyber truck)의 공식적인 공개, 인상적인 배터리 기술 혁신이나 배터리 생산 내재화 계획, AI 혁신 기술 등의 발표는 거의 없었음 (※신모델 미발표는 아직 차기 플랫폼이 미완성이기 때문이며 이는 시간 문제로 추정)

한편으로 이는 많은 혁신이 이미 성공해 기업의 성장이 성숙되고 있다는 증거이기도 함

신규 멕시코 공장 발표가 있었지만, 오래 전부터 이미 회자되던 것이고, 전날 뉴스에 보도

■ 그래도 상당기간 테슬라의 경쟁 우위 지속 가능성이 높다는 것 재확인

테슬라의 전기차∙자율주행시스템 경쟁력의 원천은 ①AI/소프트웨어를 기반으로 한 하드웨어와의 유기적 연결, ②부품과 구조의 통합∙단순화와 공정 자동화 혁신에 따른 원가 경쟁력, ③ AI, OS, 배터리, 반도체, 모터, 액츄에이터 등 주요 시스템의 자체 개발 능력, ④실시간으로 대규모 주행 데이터 축적∙수퍼컴퓨터(Dojo) 연산 및 시뮬레이션∙소프트웨어 업데이트 등

테슬라는 근본적으로 전기차를 컴퓨터나 스마트폰 같은 ICT 기기로 인식해 출발한 반면, 다른 기존 자동차 회사들은 기존 기계식 마인드셋과 플랫폼 개발 구조가 강해 소프트웨어 기반 경쟁력과 유기적 연결이 부족함. 이는 출발 컨셉 자체가 다르고 바꾸기도 힘듦

- 테슬라는 처음부터 소프트웨어 비중이 높아 실시간 기술 업데이트나 관리, 생산 공정의 단순화, 개발 유연성, 원가 경쟁력이 높을 수 밖에 없음 (영업이익률 2~3배 높음)

테슬라의 리스크는 후발주자들의 추격과 경쟁 증가에 따른 수익성 감소 우려인데, 여러 경쟁 우위 사항들과 생산원가 절감 능력 등을 보면, 후발주자의 추격이 쉽지는 않을 것으로 보임

■ 테슬라의 원가 절감과 가격 인하 노력은 전기차 대중화를 가속화 시킬 수 있음

테슬라는 지속적으로 원가 절감을 통한 가격 인하를 추진하고 있으며, 이러한 기술이 계속 발전하고 있음을 이번 행사에서도 강조하면서 대중화를 이끌겠다는 포부를 밝히고 있음

이러한 테슬라의 정책은 전기차 시장 전반에 걸쳐, 기술 향상과 가격 인하 경쟁을 유발하며 대중화를 가속화시킬 가능성이 높음

생산원가 절감의 방법, 차기 목표, 대표 사례 – 혁신적 발상과 실행력으로 제조 공정도 높은 경쟁력 보유

'테슬라'의 생산원가 절감 방법과 차기 목표, 그리고 대표적 사례를 나열한 그림. 테슬라는 혁신적 발상과 실행력으로 제조 공정 면에서도 높은 경쟁력을 보유하고 있다.

자료: Tesla Investor Day (2023.03.02)

자동차 5년간 총 보유 비용 차이 (텍사스 기준) – 현재도 내연기관 자동차보다 저렴

자동차 5년간 총 보유 비용을 나타낸 그래프. 토요타 등으로 대표되는 '내연기관 자동차'에 비해 '전기차'의 보유 비용이 훨씬 저렴하게 나타난다.

자료: Tesla Investor Day (2023.03.02)

■ 시장이 간과하고 있는 또 하나의 테슬라 잠재력, 휴머노이드 로봇

작년 10월 테슬라 AI Day에서 휴머노이드 로봇(인간 형태를 닮은 로봇)인 Optimus를 처음 공개하면서, 당시 경쟁사인 Boston Dynamics 등의 로봇에 비해 조잡하다는 평가를 받으며 폄하 당함. 당시 움직임도 둔하고, 걷지도 못함

그러나 업계 전문가들은 자세히 분석하면 실용적으로 놀라운 혁신들이 내포되어 있고 향후 상당한 파급효과를 가져올 수도 있다는 평가. 단기간 내에는 불가능 하지만 테슬라의 기술력과 실행력을 바탕으로 생각보다 빠른 진화도 가능할 수 있음

이번에 5개월 만에 새로 공개한 로봇 영상을 보면, 짧은 시간에도 많은 발전이 있었음

타사가 개발 중인 다른 휴머노이드 로봇들은 화려해 보이지만 인간과 닮은 운동성에만 집중되어 있어 용도의 실용성과 높은 가격에 큰 단점이 있을 수 있음. 이와 달리 테슬라 로봇은 인간을 대신하는 노동력 대체라는 목적을 위해 산업과 가정용 등에 특화된 좀 더 단순화된 2만달러대의 대중형 실용 로봇을 구상하고 있음

- 이 로봇은 경쟁사들이 없는 두뇌(AI)를 가지고 있어 다양한 학습과 작업이 가능

- 테슬라는 자사의 비전 인식 기술, 자율주행 AI 및 반도체칩, 소프트웨어 위주의 제어, 차량 부품과의 호환 등으로 혁신적인 성능과 원가 모두 충족 가능하다고 밝히고 있음

- 특화된 목적에 충실하고 원가 위해서, 소량의 모터 사용(6개), 액츄에이터 단순화, 관절 움직임 구조 단순화 등을 반영함

- 테슬라는 전기자율주행차, 에너지저장장치(ESS), 로봇을 주력 사업으로 추진 중

테슬라의 휴머노이드 로봇의 진화 - 2022년 10월(좌) VS 2023년 3월(우)

테슬라에서 발표한 2022년 10월(좌측)의 '휴머노이드 로봇'과 2023년 3월(우측)의 로봇 사진. 조잡하다는 평가를 받은 2022년 10월에 비해, 2023년 3월의 로봇은 타사에 비해 노동력 대체에 특화된 단순화 로봇을 구현하고 있다.