튜링 (Turing) — 일본의 자율주행 스타트업 (2021년 설립). 인공지능 기반 End-to-End (E2E) 방식 + VLM (Vision Language Model) 으로 2030년 완전 자율주행 실현을 목표. 회사 비전 — ‘We Overtake Tesla’ (우리는 테슬라를 넘는다).
공동창립자
- 야마모토 잇세이 (山本一成, Yamamoto Issei) — CEO. 일본 장기 아마추어 5단. 장기 프로그램 ‘Ponanza(포난자)’ 개발 → 2017년 일본 장기 최고 명인 격파. 도쿄대 출신.
- 아오키 순스케 — CHRO(최고인사책임자). CMU에서 자율주행 연구 출신.
비즈니스 모델
- 자율주행 시스템 개발 → 완성차 업체에 공급
- 직접 EV 제조 X
- 차 제작 초기부터 OEM과 공동 작업 (센서·장치 설치 협력)
- 중국 모멘타(Momenta) 유사 모델 — 모멘타가 외국 진출 어려운 상황 활용
기술 전략
E2E 자율주행
E2E 자율주행 페이지 상세. 기존 규칙기반(인지·예측·판단·제어 모듈)이 아닌 단일 네트워크에서 AI가 스스로 학습·결정.
데이터 내제화 (內製化)
- 수준 높은 드라이버 선발·훈련 → 실제 도로 운전 데이터 직접 수집
- 데이터 클렌징·검증 → AI 모델 개발
- 중간 결과 미흡 시 데이터 취득 방법 변경
- 회사 조직 구조·구성원 책임감 강조
데이터 수집팀 — 사내 최대 팀
- 매일 아침 5시~밤 11시, 하루 8시간 운전 데이터 수집
- 연중 355일, 주말 포함 거의 매일
- AI 개발팀이 아닌 데이터 수집팀이 사내 최대
- 구성원 — 테슬라 테스트 드라이버 출신·경찰 오토바이 부대 출신·레이싱 드라이버 출신
VLM (Vision Language Model)
- LLM의 후속 개념 — Vision + Language
- 자율주행 AI의 상식·문맥 이해 핵심
- 도로·교통뿐 아니라 사람을 이해하는 수준
- ChatGPT 수준의 만능 AI는 불필요, 일정 수준의 균형이 중요
신체성(Embodiment) 학습 비유
야마모토 — 2~3세 아이가 던지기·맛보기·떨어지기로 세상을 학습하듯, 자율주행 AI도 경험으로 세계 이해.
SoC·HW 전략
- NVIDIA SoC 사용
- 보드 전체·미들웨어는 자체 설계
- SoC 자체 설계는 ‘비원(悲願)’ — 꼭 개발하고 싶음 (미실현)
야마모토의 산업 인식
- 환원주의·워터폴 개발에 익숙한 일본·한국 OEM은 E2E·애자일 전환 어려움
- 중국 IT 출신 스타트업 창업자들이 구성원 능력 발휘 환경 조성에 주력해 차이 발생
- 일본·한국은 쌍둥이처럼 비슷, 관료주의적 성향 강함
- 테슬라 — HW·SW 모두 자체 개발 가능한 유일 기업. 창업자가 양쪽 깊이 이해
- 토요타는 중국 모멘타 솔루션 도입, 닛산은 영국 웨이브와 공동 개발 — AI 중심 기업과 협력 본격화
’We Overtake Tesla’ 슬로건
“‘이 결정이 테슬라를 넘을 수 있는 방향인가?‘가 모든 일상 의사결정 기준. 튜링은 성장해서 반드시 테슬라를 넘어서거나, 그렇지 않으면 도태되는 길밖에 없다.”
야마모토는 “AI로 사람들을 설레게 하자” 같은 일반적 미션은 독창성 없음 → 호불호 분명히 갈리는 도전적 미션 채택.