Tesla löst Dojo-Team auf: Neuer KI-Kurs für autonomes Fahren
In einer bedeutenden strategischen Neuausrichtung hat Tesla das Team hinter seinem ehrgeizigen Dojo-Supercomputer offiziell aufgelöst, was das Ende seines internen Chipentwicklungsprogramms für autonomes Fahren signalisiert. Dieser Schritt markiert eine erhebliche Abkehr von einer Vision, die einst als zentral für die KI-Zukunft des Automobilherstellers angepriesen wurde, und setzt stattdessen auf eine tiefere Abhängigkeit von externen Partnerschaften. Die Auflösung des Dojo-Teams führt auch zum Abschied seines Leiters, Peter Bannon, wobei die verbleibenden Mitglieder anderen Rechen- und Rechenzentrumsprojekten innerhalb des Unternehmens zugewiesen werden.
Dojo, das 2021 erstmals vorgestellt und im Juli 2023 in Produktion ging, war Teslas maßgeschneiderter Supercomputer, der darauf ausgelegt war, die massiven tiefen neuronalen Netzwerke zu trainieren, die für seine Full Self-Driving (FSD)-Technologie erforderlich sind. Im Gegensatz zu traditionellen Systemen, die LiDAR oder Radar verwenden könnten, basiert Teslas Ansatz auf Vision, und Dojo wurde speziell entwickelt, um Petabytes an realen Videodaten zu verarbeiten, die von Millionen von Tesla-Fahrzeugen gesammelt wurden, um die Leistung und Sicherheit seiner autonomen Systeme zu verbessern. Ziel war es, ein hochoptimiertes, effizientes System zu schaffen, das das KI-Training weit über das hinaus beschleunigen könnte, was Allzweck-GPUs wie die von Nvidia bieten könnten. Tesla hatte bis Ende 2024 über 1 Milliarde Dollar in das Dojo-Projekt investiert.
Der Weg für Dojo war jedoch mit Herausforderungen behaftet. Das Projekt sah sich wiederholten Verzögerungen gegenüber und erlebte mehrere wichtige Führungswechsel, einschließlich des früheren Abschieds von Ganesh Venkataramanan, der maßgeblich an der Entwicklung von Dojos kundenspezifischem D1-Chip beteiligt war. Elon Musk selbst hatte zuvor die gewaltige Natur des Unterfangens anerkannt und Dojo im Januar 2024 trotz seines potenziell hohen Ertrags als „gewagtes Unterfangen“ beschrieben.
Der Strategiewechsel wird maßgeblich durch eine pragmatische Entscheidung zur Ressourcenoptimierung vorangetrieben. Wie Musk in den sozialen Medien formulierte: „Es macht für Tesla keinen Sinn, seine Ressourcen zu teilen und zwei recht unterschiedliche KI-Chip-Designs zu skalieren.“ Stattdessen wird Tesla seine internen Hardware-Bemühungen nun auf seine AI5- und AI6-Inferenzchips konzentrieren, die für die Echtzeitverarbeitung direkt in Fahrzeugen und Robotern wie Optimus entwickelt wurden, von denen Musk glaubt, dass sie „ausgezeichnet für die Inferenz und zumindest ziemlich gut für das Training“ sein werden. Dieser Fokus auf die In-Car-Computer wird als entscheidend für die Erzielung robuster FSD-Funktionalitäten angesehen, indem Latenzzeiten reduziert und die Praktikabilität verbessert werden.
Um die Einstellung der internen Entwicklung von Trainingschips zu kompensieren, erhöht Tesla seine Abhängigkeit von etablierten externen Technologiepartnern erheblich. Das Unternehmen hat einen substanziellen Vertrag über 16,5 Milliarden Dollar mit Samsung Electronics geschlossen, um KI-Halbleiter bis 2033 zu sichern, wobei zukünftige AI6-Chips voraussichtlich in Samsungs neuem Werk in Taylor, Texas, hergestellt werden. Darüber hinaus wird Tesla für seine breiteren Computeranforderungen auf Nvidia und Advanced Micro Devices (AMD) setzen, ein Schritt, der es Tesla ermöglicht, fortschrittliche Technologien von Branchenführern zu nutzen, ohne die volle Forschungs- und Entwicklungslast selbst tragen zu müssen.
Eine weitere Ebene in dieser sich entwickelnden Landschaft ist, dass etwa 20 ehemalige Dojo-Ingenieure, darunter Ganesh Venkataramanan, ein neues Startup namens DensityAI gegründet haben. Dieses neue Unternehmen zielt darauf ab, fortschrittliche KI-Chips, Hardware und Software speziell für die Automobilindustrie zu entwickeln und den Markt anzuvisieren, den Tesla einst mit Dojo dominieren wollte. Die Entstehung von DensityAI unterstreicht die Wettbewerbsnatur des KI-Hardwaremarktes und die anhaltende Talentmobilität innerhalb des Sektors.
Während die Auflösung des Dojo-Teams eine bedeutende strategische Neuausrichtung für Tesla darstellt, unterstreicht sie einen breiteren Branchentrend, bei dem selbst gut ausgestattete Unternehmen im kapitalintensiven und sich schnell entwickelnden Bereich der KI-Hardware Zusammenarbeit und Spezialisierung wählen. Diese Neuausrichtung könnte Teslas Weg zur Skalierung seiner KI-Fähigkeiten beschleunigen, indem externe Fortschritte genutzt werden, was dem Unternehmen potenziell ermöglichen könnte, seine bedeutende Präsenz im KI-gestützten Automobilsektor aufrechtzuerhalten.