모건 스탠리 보고서가 2023년 9월 10일 발표되었습니다.
제목은 'Unlocking Tesla's AI Mojo... Enter the Dojo: Upgrade to OW, PT $400, Top Pick'
테슬라의 AI 기술과 Dojo 컴퓨터에 대한 기대감을 보여주고 $400로 목표 주가를 올렸습니다.
이에 시장은 뜨겁게 반응하여 9월 11일 장 중에 10% 급등하기도 했습니다.
자동차나 이런 AI 쪽 전문가가 아니기 때문에 번역과 해석에 어색하거나 틀린 부분이 있을 수 있습니다.
테슬라에 대한 모건 스탠리 보고서를 간략하게 분석해 보겠습니다.
Unlocking Tesla's AI Mojo... Enter the Dojo: Upgrdae to OW, PT $400, Top Pick
Investors have long debated whether Tesla is an auto company or a tech company. We believe it's both, but see the biggest value driver from here being software and services revenue. The same forces that have driven AWS to reach 70% of AMZN total EBIT can work at Tesla, in our view, opening up new addressable markets that extend well beyond selling vehicles at a fixed price. The catalyst? Dojo, Tesla's custom supercomputing effort in the works for the past 5 years. Version 12 of Tesla's full self driving system (OTA by year-end) and Tesla's next AI day (early 2024) are worth watching.
투자자들은 테슬라는 자동차 회사인지 기술(Tech) 회사인지 오랫동안 논쟁을 벌여왔습니다.
우리는 테슬라가 두개 모두 해당되고 가장 큰 가치는 소프트웨어와 서비스 수익으로 봅니다.
아마존의 AWS(클라우드 서비스)가 아마존 EBIT(이자와 세금 전 수익)의 70% 차지한 것처럼,
모건 스탠리는 고정된 가격으로 차량을 판매하는 것 이상으로
테슬라가 새로운 시장으로 확장 가능하다고 봅니다.
그 촉매제는 Dojo, 지난 5년간 테슬라의 노력이 담긴 슈퍼컴퓨터입니다.
그렇기에 테슬라의 자율주행(FSD, Full Self Driving, 연말에 출시 예정)과 테슬라의 AI Day(2024년 초)는 아주 기대해 볼 만합니다.
We believe that Dojo can add up to $500bn to Tesla's enterprise value, expressed through a faster adoption rate in Mobility (robotaxi) and Network Services (SaaS). The change drives our PT increase to $400 vs. $250 previously. We upgrade to Overweight and make Tesla our Top Pick.
모건 스탠리는 도조컴퓨터가 테슬라 기업의 가치를 5,000억 달러(662조 원) 만큼 추가할 수 있다고 보고,
로보택시와 같은 모빌리티 산업과 사스(SaaS, Software-as-a-Service)와 같은 네트워크 서비스를 통해 더 빠르게 상승할 여력이 있습니다.
이러한 변화로 인하여 모건 스탠리는 테슬라 주식을 $250에서 $400으로 목표치를 인상하였습니다.
"비중확대(Overweight)" 의견으로 상향조정하고 모건 스탠리의 최우선 선택(Top Pick)으로 선정하였습니다.
What is Dojo? Dojo is a purpose-built supercomputer designed in-house by Tesla to train the full-self-driving (FSD) system that sits inside every Tesla vehicle.
Why is Tesla doing it? Tesla's cars are sensor encrusted robots making life and death decisions in highly unpredictable environments and driving situations. Tesla's ability to improve the efficacy of its full self driving system is limited by the ability to collect and process real world video data from the edge and to train these robots from the experience of its vehicle fleet in service, which is 5mm units today and closer to 50mm by end of decade.
Dojo(도조 컴퓨터)는 무엇일까요?
도조 컴퓨터는 테슬라에 의해 자체 제작된 특수 목적(FSD, 자율 주행)의 슈퍼컴퓨터입니다.
도조는 모든 테슬라 차량에 장착이 되고 자율주행 시스템을 교육하기 위해 제작되었습니다.
그렇다면 테슬라는 왜 도조 컴퓨터를 자체 개발하고 적용하고 있을까요?
테슬라의 차량은 예측할 수 없는 자연과 운전 상황에서 생사의 결정을 하는 센서가 부착된 로봇입니다.
테슬라의 FSD 자율주행 능력 개발은 현재 5mm 센서가 실시간 비디오 데이터를 분석하고 로봇을 훈련시키는데 아주 제한적이며 10년 안에 이러한 센서는 50mm까지 커질 것으로 보입니다.
Tesla management has said it needs as much compute power/NVIDIA GPU clusters it can get its hands on and currently it cannot physically secure the amount of chips necessary to train cars. In addition, they believe they can develop a more efficient system for their specific needs while not funding a supplier's 60% gross margin.
With a highly experienced semiconductor team, Tesla has built a custom AI ASIC chip, that, due to its core function of processing vision-based data for autonomous driving use cases, can operate more efficiently (energy consumption, latency) than the leading cutting-edge general-purpose chips on the market (NVIDIA's A100s and H100s), and at a fraction of the cost. Dojo is a training computer made up of many thousands of D1 chips housed in an AI data center. It trains the inference engine (FSD chip) that sits within the vehicles at the edge which Tesla has designed in-house for the past 7 years.
테슬라 경영진은 현재 자동차를 훈련시키기 위한 칩의 양을 물리적으로 확보할 수 없는 상황이고,
현재 가능한 많은 컴퓨터 성능의 NVIDIA GPU가 필요한 상황입니다.
이러한 센서 공급업체(NVIDIA)의 60% 마진에 기여하지 않고도,
자체적으로 더 효율적인 시스템을 개발할 수 있다고 봅니다.
테슬라는 숙련된 내부 반도체 팀을 통해서 NVIDIA가 주도하는 최첨단 범용 칩(A100s, H100s) 보다 훨씬 저렴한 비용으로 더 효율적으로 작동하는 AI ASIC 칩(자율 주행 사례를 위한 카메라 비전 데이터를 처리하는 핵심 기능)을 만들었습니다.
도조 컴퓨터는 AI 데이터센터에 수용된 수천 개의 D1 칩으로 훈련되고 있습니다.
도조는 테슬라가 지난 7년 동안 자체 디자인한 차량 내부의 칩(FSD, 자율주행)을 추론을 통해 학습하고 있습니다.
Tesla is not the first tech player to attempt to build a custom silicon system in-house. What's unique about Tesla is the company's longtime experience with advanced driver assist systems (ADAS). It has commercialized a vast network of vehicles that is constantly increasing (400k+ FSDs on the road already collecting data from 300+ million miles traveled). In addition, the company has brought together a world class design team, and has allocated expansive resources towards the autonomy problem. Like other tech platforms, Tesla pursues high vertical integration in key technology domains to enable high iteration and continual improvement while helping to diversify away from overreliance on 3rd party suppliers that may not be able to provide an optimal solution for Tesla's specific needs. While it is difficult to explicitly validate the many claims Tesla has made about Dojo's cost and performance, we believe Tesla has a chance of bringing forth a competitive customized solution given the company's innovation track record and capabilities.
자체적으로 맞춤형 실리콘 시스템(반도체)을 구축하려고 한 건 테슬라가 처음이 아닙니다.
하지만 테슬라가 유일한 것은 ADAS(차량 주행 보조 장치, Advanced Driver Assist System)에 대한 회사의 오랜 기간 축적된 경험치입니다.
게다가 테슬라는 광범위한 차량 네트워크를 상용화하여 40만 개 이상의 테슬라 차량들이 FSD를 통해 3억 마일 이상 이동하며 데이터를 수집하고 확장하고 있습니다.
게다가, 테슬라는 수준급의 디자인 팀을 구성하고 자율주행과 관련된 문제에 높은 지원을 하였습니다.
다를 기술 플랫폼과 같이 테슬라는 수직 통합(원재료 생산에서 제품 생산까지 기업에서 모두 소화하는 것)을 추구합니다.
이 수직통합은 테슬라의 요구사항에 최적의 설루션을 제시할 수 없는 서드파티(협력업체)의 한계에서 벗어날 수 있고 높은 반복성과 지속적인 개선을 가능하게 합니다.
테슬라가 도조 컴퓨터에 투자하는 비용과 퍼포먼스에 대해 명확하게 밝히기는 어렵지만,
모건 스탠리는 테슬라의 혁신과 역량을 신뢰하고 경쟁력 있는 맞춤형 솔루션을 제시할 것으로 믿습니다.
In this report we present a comprehensive "primer" on Dojo involving insights and opinions across Morgan Stanley's AI/Semis research teams. We explore what Dojo is, why Tesla is doing it and how it can impact the business and the stock's valuation. We invite investors to dive into the world of custom silicon at exaFLOP scale solving some of the world's most challenging problems (autonomy) offering a gateway into vast untapped commercial potential… essentially everything with a camera that can process data to make decisions. The more we looked at Dojo, the more we realized the potential for underappreciated value in the stock. Like many other large cap tech stocks on your screen, we believe Tesla can reasonably test its all-time highs of $400 over the next 12 months.
이 보고서는 모건 스탠리의 AI와 반도체 조사팀의 전반적인 통찰력과 의견이 담긴 도조 컴퓨터에 대한 포괄적인 입문서입니다.
이 보고서는 도조가 무엇인지, 테슬라가 왜 도조를 개발하는지, 자동차 시장에 어떠한 영향을 미치는지와 기업 가치(주가)에 어떻게 영향을 미치는지 살펴봅니다.
투자자들이 엑사플롭스(exaFLOP, 1초당 100경 번 연산 가능한) 성능의 자체 제작 반도체 세계로 뛰어들어 아직 개발되지 않은 광대하고 상업적인 잠재력이 있는 이 세상으로 초대합니다.
기본적으로 카메라가 모든 데이터를 분석하고 의사결정을 내릴 수 있는 테슬라의 도조입니다.
도조에 대해 더 알아볼수록, 모건 스탠리는 더 많은 가능성과 과소평가된 주가를 파악할 수 있었습니다.
투자자들의 화면에 있는 수많은 다른 대형 기술주들과 마찬가지로 테슬라는 향후 12개월 동안 사상 최고치인 $400를 도달할 것이라고 믿습니다.
Part 1: 결론
불과 1.5장의 서론 부분에서 모건스탠리 보고서는 많은 이야기를 합니다.
테슬라의 수직통합, 도조 슈퍼컴퓨터, NVIDIA의 반도체 칩, 자율주행, 카메라 베이스, 테슬라 내부 팀, FSD의 증가하는 데이터 등 테슬라를 잘 모르는 사람들에게는 아직 와닿지 않는 아이템들입니다.
하지만 테슬람으로 불리는 사람들이 끊임없이 강조하던 내용들에 대해
뉴욕 증시에서 이제는 관심을 가지고 쳐다보고 있습니다.
현재 $273인 테슬라의 주가는 너무 낮으며,
향후 1년 안에 $400달러로 현재 가치의 1.46배 오를 것으로 전망하고 있습니다.
NVIDIA에게 도전장을 내민 것과 같은데 향후 테슬라의 가치는 NVIDIA가 아닌
APPLE의 시가총액을 위협할 회사로 보입니다.
테슬라는 자동차 회사가 아니다.
공장이다. 인공지능 회사다. 소프트웨어 회사다. 등등 다양한 이야기가 있지만
테슬라는 모든 걸 다 할 수 있는 회사라고 생각합니다.
앞으로 테슬라에 대한 이 보고서를 비롯하여 여러 내용들을 다룰 수 있도록 하겠습니다.
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