AI 기술력과 중장기 기업가치
목표가 340달러로 상향 조정하고 Top Pick 유지
급격한 금리 인상에도 견조한 자동차 수요를 반영하여 테슬라의 목표주가를 340달러로 26% 상향 조정하고 Top Pick으로 유지한다. 단기 상승에 따른 숨 고르기가 예상되지만, 중기적으로 동사의 경쟁 우위는 더 강해지고 있다. 기존 OEM의 전기차 전환이 더디고 중국 신생 업체들의 현금 흐름이 약화되고 있는 가운데, 테슬라의 멕시코 공장이 가동되면 전기차 제조 경쟁력 격차는 더 벌어질 것으로 예상된다.
AI 기술력과 중장기 기업 가치 도심 주행이 가능한 자율주행 소프트웨어의 성능도 연초 대비 대폭 발전하였다. 자율주행 AI의 핵심은 데이터와 연산 능력, 엔지니어 기술력 등인데 특히 자체 개발한 슈퍼컴퓨터인 도조의 도입 등으로 후발 업체와의 격차는 더 벌어지고 있다. 또한 대형언어모델과 로보틱스의 결합이 본격화되면서 중기적으로 로보틱스 부문의 사업 가치도 보다 가시화될 것으로 예상된다
우려보다 견조한 자동차 수요, 목표가 상향하고 Top pick 유지
- 테슬라의 목표주가를 340달러로 26% 상향 조정하고 Top Pick으로 유지
▶ 연초 급 격한 금리 상승에 따른 경기 둔화 가능성을 반영하여 목표주가를 20%를 할인하였으나 미국 경제 성장률 전망치가 상향 조정되는 등 경기 둔화 폭이 크지 않은 상황이고 특히 자동차 수요는 누적된 공급 차질, 렌탈 수요 회복 등으로 견조한 상황이기 때문이다.
- 강해지는 전기차 경쟁력, 멕시코 공장 가동 시 한 단계 레벨 업 예상
▶ 테슬라의 2분기 판매량은 시장 기대에 부합하였다. 하반기 자동차 수요 상황에 주목할 필요는 있으나 급격히 경기가 침체되지 않는 이상 테슬라는 실적 개선이 기대된다.
▶ 중장기적으로 보다 중요한 점은 전기차 경쟁이 치열해질 것이라는 우려와 달리 테슬라의 경쟁 우위가 여전히 지속되고 있으며 멕시코 공장 가동 시 한 단계 레벨 업 될 것이라는 점이다.
▶ 공격적으로 전기차 전환을 선언했던 기존 자동차 업체들은 다양한 이유로 그 목표를 충분히 달성하지 못하고 있다. 폭스바겐은 소프트웨어 개발이 난항을 겪으며 전기차 출시 계획이 여러 차례 지연되었고 도요타는 전용 플랫폼 개발이 26년에나 가능할 것으로 예상된다.
▶ 유의미한 경쟁자로 부상할 수 있었던 중국 전기차 업체들은 중국 경기 둔화에 발목을 잡힌 상황이다. 가성비 모델을 내세운 BYD를 제외하고 니오등 신생 업체들은 판매 부진으로 인해 현금흐름이 악화되어 추가 투자에 제약이 걸렸다. 여기에 향후 2~3년 이내에 테슬라의 멕시코 공장이 본격 가동되면 원가 경쟁력 측면에서 후발 업체와의 격차는 한 단계 더 레벨 업될 것으로 예상된다.
자율주행 소프트웨어, 확대되는 격차
- 연초 대비 크게 발전한 자율주행 소프트웨어, 확대되는 격차
▶ 미국에서 도심 주행이 가능한 테슬라 FSD 소프트웨어의 성능은 연초 대비 크게 개선되었다. 레벨 3 이상의 자율주행은 아니더라도 도심 주행에서 편의성과 안전성을 개선시켜줄 수 있는 주행 보조 옵션 매출이 가시화될 가능성은 높아지고 있다.
▶ 보다 중요한 점은 경쟁사와의 격차가 확대되고 있다는 점이다. 자율주행의 핵심은 예상치 못한 상황에서도 대응할 수 있는 AI 기술력인데 이는 데이터의 질과 양, 연산 플랫폼의 성능, 엔지니어의 기술력 등에 좌우된다. 특히 최근 연산에 필요한 GPU 자체가공급 부족인 상황인데 테슬라는 7월부터 자체 개발한 학습용 슈퍼컴퓨터인 도조를 사용해 연산 능력을 대폭 끌어올릴 계획이다.
▶ 테슬라에 따르면 도조의 연산 능력은 24년10월에 100ExaFlops에 달할 전망인데 이는 구글의 대형 언어 모델 PaLM을 7시간이면 훈련할 수 있는 수준(구글은 약 2개월 소요된 것으로 추정)이다.
AI 기술력과 로보틱스 부문의 잠재력
- AI 기술력과 로보틱스 부문
▶ AI 기술의 발전과 함께 로보틱스 사업 가치도 중기적으로 가시화될 전망이다. 기존 로봇은 정형화된 환경에서 제한적인 기능만 할 수 있었다.
▶ 그러나 최근 생성 AI에 사용되는 대형언어모델은 대량의 언어 데이터를 학습하기 때문에 언어를 통해 사회의 다양한 관계나 특성, 전후 맥락 등을 파악할 수 있다.
▶ 또한 사람의 언어를 이해할 수 있기 때문에 자연어로 의사소통이 가능해지고 자연어를 컴퓨터 언어로 코딩하는 기능도 뛰어나 필요한 경우 코딩도 일정 부분 자체적으로 할 수 있다.
▶ 예를 들어 구글은 3월 자사의 대형언어모델 ‘PaLM’에 비전 모델과 로봇 제어를 추가한 ‘PaLM-E’를 발표하였다. 이 모델은 실제 세계의 센서 데이터를 언어 모델에 통합해 단어와 이미지 사이의 접점을 인지하고 추론함으로써 작업흐름과 행동 방식을 생성하는데 높은 수준의 명령을 받은 후 카메라로 주위 사물을 인식하고 순차적으로 작업계획을 스스로 만들어 수행할 수 있다.
▶ 예를 들어 '서랍에서 쌀가루 가져와' 같은 명령을 내리면 팔을 가진 로봇이 사전에 정해진 훈련을 받지 않아도 작업을 실행할 수 있다.
▶ 테슬라는 22년 AI 데이에서 자사의 로봇 옵티머스를 공개한 이후 23년 인베스터 데이에서는 보다 다양한 기능을 수행하는 로봇을 보여준 바 있다. 로봇 AI의 학습을 위해서역시 데이터의 양과 연산 플랫폼, 그리고 제조 능력이 필요하기 때문에 테슬라의 핵심 경쟁력이 충분히 활용될 수 있을 것으로 예상된다.
이상 테슬라 투자 관련 포스팅입니다.
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