Tesla stoppt Dojo: KI-Supercomputer-Projekt am Ende
Angesichts eines deutlichen Rückgangs der weltweiten Verkaufszahlen fährt Tesla Berichten zufolge sein ehrgeiziges internes Supercomputer-Projekt namens Dojo zurück, das zur Unterstützung seiner fortschrittlichen Fahrerassistenzsysteme entwickelt wurde. Dieser strategische Kurswechsel erfolgt inmitten eines bemerkenswerten Abgangs von Schlüsselpersonal und einer umfassenderen Neuausrichtung der KI-Initiativen des Unternehmens.
Der Leiter des Dojo-Projekts soll das Unternehmen verlassen, nachdem bereits etwa 20 Teammitglieder zu einer konkurrierenden Rechenzentrums-Firma gewechselt sind, die aktiv ehemalige Tesla-Führungskräfte rekrutiert. Die verbleibenden Mitarbeiter des Dojo-Teams sollen voraussichtlich anderen Rechenzentrums-Projekten innerhalb des Unternehmens zugewiesen werden. Diese Entwicklung ist besonders auffällig, da CEO Elon Musk Dojo in der Vergangenheit überschwänglich gelobt und es einst als „Bestie“ bezeichnet hatte. Musk selbst gab jedoch letztes Jahr zu, dass er das Projekt als „Wagnis“ mit geringer Erfolgswahrscheinlichkeit ansah. Kürzlich stellte er die Haltung des Unternehmens klar und erklärte, dass es „für Tesla keinen Sinn ergibt, seine Ressourcen aufzuteilen und zwei recht unterschiedliche KI-Chip-Designs zu skalieren“.
Dojos Hauptaufgabe bestand darin, die komplexen maschinellen Lernmodelle zu trainieren, die Teslas Autopilot- und „Full Self-Driving“-Software zugrunde liegen. Die Umstellung deutet auf eine stärkere Abhängigkeit von externen Technologiepartnern hin, darunter Branchengrößen wie Nvidia, AMD und Samsung, für die Herstellung von KI-Chips. Trotzdem gibt Tesla die interne Chipentwicklung nicht vollständig auf. Musk hat angedeutet, dass zukünftige interne Chips, wie der AI5 und AI6, für die „Inferenz“ (Anwendung von KI-Modellen) optimiert und „ziemlich gut für das Training“ (Entwicklung von KI-Modellen) bleiben werden, wobei sich alle aktuellen Bemühungen auf diese Designs konzentrieren.
Die Herausforderungen, denen sich das Dojo-Team gegenübersieht, sind symptomatisch für einen breiteren Talentkampf im hart umkämpften KI-Sektor, in dem große Technologieunternehmen erhebliche Anreize bieten, um qualifizierte Fachkräfte abzuwerben. Über seine KI-Bemühungen hinaus hat Tesla mit einem erheblichen „Brain Drain“ zu kämpfen, da zahlreiche Schlüsselmanager das Unternehmen verlassen haben. Der Automobilhersteller kämpft auch mit den Auswirkungen von Musks zunehmend öffentlicher Hinwendung zu rechtsextremen Ideologien, einem Faktor, der nach Ansicht einiger Analysten zu drastisch sinkenden Verkaufszahlen und erheblichen finanziellen Auswirkungen beigetragen hat.
Betriebliche Hürden haben diese Probleme noch verschärft. Die anfängliche Einführung des Tesla Robotaxi-Dienstes in Austin, Texas, war von technischen Störungen und alarmierenden Beinaheunfällen geplagt. Zu den Problemen des Unternehmens kam hinzu, dass eine Jury in Florida Tesla kürzlich teilweise für eine tödliche Kollision mit seiner Autopilot-Software verantwortlich befand und das Unternehmen zur Zahlung von fast einer Viertelmilliarde Dollar verurteilte – einer der bedeutendsten rechtlichen Rückschläge bis heute.
Trotz dieser sich häufenden Warnzeichen scheint das Vertrauen der Anleger bemerkenswert widerstandsfähig, wobei Teslas Marktkapitalisierung immer noch über 1 Billion US-Dollar liegt und die Aktien im letzten Monat um über zehn Prozent gestiegen sind. Während des Gewinnberichts für das zweite Quartal im letzten Monat hatte Musk einen zukünftigen Weg der „Konvergenz“ zu einem einzigen KI-Chip-Design für „Dojo 3“ vorgeschlagen. Angesichts der berichteten Auflösung des Dojo-Teams bleibt die zukünftige Entwicklung von Teslas internem Supercomputer jedoch unklar, was Fragen aufwirft, ob das Projekt ein weiteres ehrgeiziges, aber letztendlich ablenkendes Unterfangen war. Für die absehbare Zukunft scheint es zunehmend wahrscheinlich, dass Tesla weiterhin auf extern bezogene Hardware angewiesen sein wird, ein Trend, der durch die jüngste 16,5-Milliarden-Dollar-Vereinbarung mit Samsung für KI-Halbleiter unterstrichen wird.