테슬라를 살 것인가? 테슬라는 어떤 기업인가?

테슬라: 자동차 넘어 미래 여는 기업

테슬라(Tesla, Inc.)는 그냥 자동차 회사가 아니다. 2003년에 시작해서 전기차로 이름 알렸고, 이제 에너지, 태양광, 인공지능, 로봇까지 손 뻗치며 미래 바꾸는 중이다. 일론 머스크가 이끄는 이 회사는 전기차(모델 S, 3, X, Y), 에너지 저장(파워월), 태양광(솔라 루프)로 탄소 배출 줄이는 데 앞장선다. 근데 여기서 끝이 아니다. 우주선(스페이스X), AI, 로봇(옵티머스)까지 건드리며 기술 한계를 깨고 있다.

피지컬 AI: 가상 넘어 물리로, 젠슨 황 화두와 테슬라 답

2025년 CES에서 NVIDIA 젠슨 황이 AI 다음 단계로 “피지컬 AI” 던졌다. AI가 가상 세계 벗어나 물리적 세계에서 움직이는 거다. 로봇이랑 자율 시스템이 핵심이다. 테슬라는 이 흐름 제대로 탄다. 자율주행(FSD)랑 휴머노이드 로봇 옵티머스(Optimus)가 그 증거다. 피지컬 AI에 진심인 셈이다.

FSD v13.2.8: 완전자율주행 어디쯤?

테슬라 FSD(Full Self-Driving) v13.2.8은 이름은 “첨단 운전자 보조 시스템” 으로 불린다. 완전자율 주행이 머지 않았지만 각종 규제와 실행이 있어야 완전자율주행이 가능하다. SAE 레벨 2다. 도시랑 고속도로에서 차선 변경, 교차로 지나기, 좌우 회전, 경로 고르기, 주차, 경로 다시 짜기, 속도 맞추기가 다 된다. “Unpark, Park, Reverse”로 주차장에서 알아서 움직이는 것도 대단하다. 근데 운전자 계속 지켜봐야 하고, 날씨 나쁘거나 교통 복잡하면 약점을 보인다. 완전자율주행(Level 5)까지는 아직 멀었다. 그래도 데이터 쌓이고 도조 슈퍼컴퓨터 돌리면서 빨리 나아간다.

옵티머스: 산업이랑 삶 바꿀 로봇

테슬라 야심작 옵티머스는 피지컬 AI의 끝판왕이다. 공장에서 반복 작업 대신하고, 일상에서 사람 돕는 휴머노이드 로봇이다. 이건 장난이 아니다. 일론 머스크는 옵티머스가 경제 바꾸고 산업이랑 사회를 흔들 거라 믿는다. 자율주행에서 쌓은 AI로 점점 현실 된다. 영화 속 로봇이 곧 나온다.

테슬라 살까? 어떤 기업인가?

테슬라는 자동차 회사 이상이다. 전기차로 시작해서 에너지, 태양광, AI, 로봇까지 다 잡는다. 미래 산업 중심에 있다. 주식은 오르락내리락 하지만, 기술 믿고 길게 보면 끌린다. 제품 파는 데 그치지 않고 인류 삶 바꾸려는 비전이 있다. 기술이랑 지속 가능성 관심 있으면 눈여겨볼 만하다. 테슬라는 어떤 기업인가? 미래를 만드는 기업이다.

 

ChatGPT vs ImageFx vs Midjourney vs Grok3 4컷 만화 비교

요 며칠 ChatGPT-4o가 지브리 스타일 이미지를 서비스를 무료 개시했는데 사용자가 많아 일시 중단했다. 사람들의 관심도가 크고 오픈AI가 이미지 서비스를 집적하니까 그 파급력도 큰 것 같다.

이 시점에 이미지 모델들의 수준을 네 컷 만화 서비스로 테스트 해보려 한다. 네 컷 만화 기사도 인터넷에서 화제가 되었는데, 만화 그리는 수준을 다른 LLM들과 이미지 서비스 전문 업체인 미드저니와 비교해 보았다.

프롬프트는 동일하게 AI발전에 대한 4컷의 만화로 구성하고, 일부러 년대와 내용이 있어 난이도가 살짝 있는 공통의 프롬프트를 선택해서 이해도를 테스트했다.

공통의 프롬프트

“A four-panel comic strip depicting the rapid advancement of AI in a humorous and simple style, featuring a cute, round AI robot and a human character.”

Panel 1 (2010):
A small, round AI robot excitedly identifies a cat in a picture. A human smiles and says, “AI can recognize cat pictures!”

The robot happily responds, “Meow!”  The background is minimal, focusing on the joyful interaction.

Panel 2 (2020):
The same AI robot is now drawing, writing, and composing music.

The human looks impressed and says, “AI can write novels, draw art, and compose music!”

The robot, looking proud and confident, replies, “Art is my passion!”

The scene emphasizes creativity with papers, a laptop, and a sketchbook around the robot.

Panel 3 (2025):
The human looks worried and says, “AI is now doing my job…” .

The AI robot, now more advanced and slightly bigger, confidently types on a laptop, responding, “I’ll handle your meetings and emails!”

The setting is an office environment, showing the robot at work while the human seems unsure.

Panel 4 (2030):
The human, now shocked and panicking, exclaims, “AI is living my life now?!” .

The AI robot, sitting comfortably in an office chair while sipping coffee, sighs and says, “So much work… I need a vacation.”

The humorous contrast highlights the AI’s takeover in a lighthearted way.

OpenAI – ChatGPT – Dalle-E

ChatGPT-Dalle-E 로 그려졌다고 화일명에 표기되었다. 연대 별로 컷을 작성했는데 년도 표기에 오류가 있었지만 내용과 이미지 완성도는 꽤 좋은 편이었다.

 

Google – ImageFx – Imagen3

구글의 Imagen3 로 많은 이미지를 생성했었지만 구글은 프롬프트를 꽤 잘 반영하는 편이다. 텍스트에 이상한 글자들이 간혹 보이는데 이미지 자체는 그런데로 괜찮았다. ChatGpt와 비교하면 미적으로 아름다운 그림은 아니라는 생각이 든다.

 

Midjourney

미드저니의 텍스트는 항상 이상한 글자들을 만들어내어 텍스트를 재 편집해야만 한다. 프롬프트의 내용을 이해한게 맞는지 뭔가 내용이 섞인 듯하다. 그럼에도 만화의 그림체는 미드저니답게 마음에 드는 부분이 있었다.

Grok3

그록3는 4컷에 다 로봇을 등장시켰다. 그림의 내용으로 보아 프롬프트를 반영하려고 노력한 흔적이 보이는데 캐릭터의 모양이 4컷이 달라져 캐릭터 일관성은 약하게 반영되어있다.

전체적으로 ChatGPT의 이미지가 마음에 들었다. 그렇다고 타 회사의 서비스가 품질이 낮다고는 할 수 없다.

이미지 생성 AI도 모델별로 개성적인 부분들이 있는 것 같다. 그러한 개성들이 더 좋은 이미지들을 만들어 내는데 도움이 될 것이라고 생각한다.

 

ChatGPT 4o의 특성

아래는 OpenAI에 소개된 4o의 이미지와 특성들이다. 아래 이미지를 클릭하면 OpenAI 4o의 소개 글을 볼 수 있다. 아래는 홈에 올라온 이미지 중 마음에 드는 이미지를 첨부했다.

디테일한 이미지 생성 가능

이미지 디테일의 정확도가 높아졌다. 세부적인 표현의 정확도.

텍스트 렌더링

기존 사용하던 다른 서비스의 모델들 보다 글자의 정확도가 많이 향상되었다.  아래 이정표의 텍스트는 오류가 거의 없어 보인다. 다중 언어의 표현에는 취약하다고 홈에 안내되어 있다.

프롬프트의 정교한 조정이 가능

캐릭터의 일관성 – 홈의 이미지들을 보면 캐릭터 일관성이 상당히 완성도 있게 표현되어있다.

홈페이지에는 제한 사항들도 안내되어 있는데 긴 이미지가 잘리는 문제가 있다. 저작권 관련 이미지의 제한 문제, 가짜 이미지, 부정확한 도표 문제등이 있다. 또한 다중언어의 글자들, 편집 정확도 문제, 작은 글자의 밀도 문제 등도 언급되어 있다.

위의 특성들과 생성된 이미지를 보면 LLM을 서비스하는 초대형업체들의 모델 확장성으로 인해 이제 특정 분야에 특화된 업체들의 비중이 점점 약해지고 있다. 본인들만의 서비스 색깔이 아니면 살아남기 어려운 시장으로 몇 달 만에 지형이 바뀐 것 같다.

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