데이터-추론-실행을 수직 통합한 4계층 Embodied AI 아키텍처 설계

Context

기존 AI 모델들이 가상 환경의 Reasoning Loop 최적화에 집중하며 물리적 데이터 파이프라인 부재로 인한 Sim-to-Real Gap 발생. 파편화된 데이터 소스와 모델, 하드웨어 간의 낮은 통합도로 인해 실제 환경 내 자율 제어 성능 확보에 한계 노출.

Technical Solution

• X의 실시간 행동 데이터와 Tesla Fleet의 센서 데이터를 결합한 Layer 1 Data Infrastructure 구축을 통한 실세계 컨텍스트 확보
• Dojo 슈퍼컴퓨터를 통한 Training Pipeline의 Vertical Ownership 확보로 데이터 수집과 모델 배포 간의 Iteration 주기 단축
• MMLU 92.7%, SWE-Bench 79.4% 수준의 Grok 모델을 Reasoning Layer로 배치하여 구조적 추론 및 지시 생성 수행
• Reasoning Output을 물리적 명령으로 변환하는 Decision Intelligence 계층을 통해 제어 로직과 제약 조건 최적화
• Optimus Actuation Layer에서 생성된 물리적 피드백을 다시 Data Layer로 전달하는 Closed Feedback Loop 설계
• 가상 시뮬레이션 의존도를 낮추고 수백만 대의 차량 데이터를 활용한 Real-world Sensor Data 기반의 공간 추론 학습