Teslas Dojo: Ein Zeitplan

Elon Musk ist nicht damit zufrieden, dass Tesla nur ein weiterer Automobilhersteller ist. Seine Vision ist viel größer – er möchte, dass Tesla zu einem führenden Unternehmen im Bereich KI wird, insbesondere im Bereich des autonomen Fahrens. Diese Ambition hängt von Teslas speziell entwickeltem Supercomputer Dojo ab, der darauf ausgelegt ist, die neuronalen Netze für das vollständige autonome Fahren (FSD) zu trainieren. Obwohl FSD noch nicht vollständig autonom ist – es erfordert noch einen aufmerksamen Fahrer – glaubt Tesla, dass mit ausreichend Daten, Rechenleistung und Training echte autonome Fahrfähigkeiten erreicht werden können. Hier spielt Dojo eine zentrale Rolle.

Musk hat über Jahre hinweg auf Dojo hingewiesen, aber 2024 intensivierte er die Gespräche über diesen Supercomputer. Nun, im Jahr 2025, ist ein neuer Akteur auf der Bildfläche erschienen: Cortex. Dennoch bleibt Dojo für Tesla entscheidend, insbesondere da der Absatz von Elektrofahrzeugen rückläufig ist. Investoren sind gespannt auf Anzeichen dafür, dass Tesla vollständige Autonomie erreichen kann. Hier ist eine Zeitleiste von Dojos Reise und den gemachten Versprechen.

2019

Erste Erwähnungen von Dojo

Am 22. April, während Teslas Autonomy Day, betrat das KI-Team die Bühne, um über Autopilot und vollständiges autonomes Fahren zu sprechen und die dahinterstehende KI hervorzuheben. Tesla enthüllte Details über seine speziell entwickelten Chips, die für neuronale Netze und selbstfahrende Autos konzipiert wurden. Während der Veranstaltung erwähnte Musk Dojo und beschrieb es als einen Supercomputer für das KI-Training. Er erwähnte auch, dass alle zu diesem Zeitpunkt produzierten Tesla-Fahrzeuge mit der notwendigen Hardware für vollständiges autonomes Fahren ausgestattet seien und nur ein Software-Update benötigten, um die Funktion freizuschalten.

2020

Musk startet die Dojo-Roadshow

Am 2. Februar kündigte Musk an, dass Tesla bald weltweit über eine Million vernetzte Fahrzeuge haben würde, die mit den Sensoren und der Rechenleistung ausgestattet sind, die für vollständiges autonomes Fahren benötigt werden. Er lobte die Fähigkeiten von Dojo und sagte: „Dojo, unser Training-Supercomputer, wird in der Lage sein, riesige Mengen an Videodaten zu verarbeiten und Hyperspace-Arrays mit einer enormen Anzahl an Parametern, viel Speicher und ultrahoher Bandbreite zwischen den Kernen effizient auszuführen. Mehr dazu später.“

Am 14. August bekräftigte Musk Teslas Plan, Dojo zu entwickeln, einen Computer für das Training neuronaler Netze, der riesige Videodatenmengen verarbeiten kann, und nannte ihn „ein Biest“. Er prognostizierte, dass die erste Version von Dojo in etwa einem Jahr, um August 2021, fertig sein würde.

Bis zum 31. Dezember stellte Musk klar, dass Dojo zwar nicht unerlässlich sei, aber die Fähigkeiten des autonomen Fahrens verbessern würde. Er betonte: „Es reicht nicht aus, sicherer als menschliche Fahrer zu sein, Autopilot muss letztendlich mehr als zehnmal sicherer sein als menschliche Fahrer.“

2021

Tesla macht Dojo offiziell

Am 19. August kündigte Tesla Dojo auf seinem ersten AI Day offiziell an, einer Veranstaltung, die darauf abzielte, Ingenieure für sein KI-Team zu gewinnen. Tesla stellte seinen D1-Chip vor, der zusammen mit Nvidias GPU den Dojo-Supercomputer antreiben würde. Das Unternehmen plante, 3.000 D1-Chips in seinem KI-Cluster unterzubringen.

Am 12. Oktober veröffentlichte Tesla ein Dojo-Technologie-Whitepaper, „eine Anleitung zu Teslas konfigurierbaren Gleitkommaformaten und -arithmetik“. Dieses Dokument beschrieb einen technischen Standard für eine neue Art von binärer Gleitkomma-Arithmetik, die in neuronalen Netzen für tiefes Lernen verwendet wird und in Software, Hardware oder einer Kombination aus beidem implementiert werden kann.

2022

Tesla zeigt Fortschritte bei Dojo

Am 12. August kündigte Musk an, dass Tesla Dojo „schrittweise einführen“ würde, wodurch der Bedarf an zusätzlichen GPUs im folgenden Jahr reduziert würde.

Am 30. September, während Teslas zweitem AI Day, enthüllte das Unternehmen die Installation des ersten Dojo-Schranks, der einer Belastungsprüfung von 2,2 Megawatt unterzogen wurde. Tesla baute eine Kachel pro Tag, die jeweils aus 25 D1-Chips bestand. Sie demonstrierten, wie Dojo ein Stable Diffusion-Modell ausführte, um ein KI-Bild eines „Cybertrucks auf dem Mars“ zu generieren. Das Unternehmen setzte sich das Ziel, bis zum ersten Quartal 2023 einen vollständigen Exapod-Cluster fertigzustellen und plante, sieben Exapods in Palo Alto zu bauen.

2023

Ein „riskantes Unterfangen“

Am 19. April, während Teslas Telefonkonferenz zu den Ergebnissen des ersten Quartals, beschrieb Musk Dojo als „das Potenzial für eine Verbesserung der Trainingskosten um eine Größenordnung“. Er deutete an, dass Dojo zu einem verkaufbaren Dienst für andere Unternehmen werden könnte, ähnlich wie Amazon Web Services. Musk nannte es ein „riskantes Unterfangen“, aber eines, das sich lohne.

Am 21. Juni postete Teslas AI-X-Konto, dass die neuronalen Netze des Unternehmens bereits in Kundenfahrzeugen seien. Ein Diagramm zeigte Teslas aktuelle und projizierte Rechenleistung, mit dem Beginn der Dojo-Produktion im Juli 2023. Musk bestätigte, dass Dojo online war und Aufgaben in Teslas Rechenzentren ausführte. Tesla prognostizierte, dass seine Rechenleistung bis Februar 2024 zu den fünf besten weltweit gehören würde und strebte an, bis Oktober 2024 100 Exaflops zu erreichen.

Am 19. Juli bestätigte Teslas Bericht über das zweite Quartal den Beginn der Dojo-Produktion. Musk kündigte Pläne an, bis 2024 über 1 Milliarde US-Dollar in Dojo zu investieren.

Am 6. September postete Musk auf X, dass Tesla durch die Rechenleistung für das KI-Training eingeschränkt sei, aber dass Nvidia und Dojo dies lösen würden. Er hob die Herausforderung hervor, die etwa 160 Milliarden Videobilder zu verwalten, die Tesla täglich von seinen Autos erhält.

2024

Pläne zur Skalierung

Am 24. Januar, während Teslas Telefonkonferenz zu den Ergebnissen des vierten Quartals und des gesamten Jahres, erkannte Musk Dojo als ein Projekt mit hohem Risiko und hohem Ertrag an. Er erwähnte Teslas dualen Ansatz mit Nvidia und Dojo und bestätigte, dass Dojo betriebsbereit sei und skaliert werde, mit Plänen für Dojo 1.5, Dojo 2 und darüber hinaus.

Am 26. Januar kündigte Tesla eine Investition von 500 Millionen US-Dollar an, um in Buffalo einen Dojo-Supercomputer zu bauen. Musk relativierte die Investition auf X und bemerkte, dass sie einem 10k H100-System von Nvidia entspreche und dass Tesla in diesem Jahr mehr für Nvidia-Hardware ausgeben würde. Er betonte, dass die Kosten, um im Bereich KI wettbewerbsfähig zu sein, jährlich mehrere Milliarden Dollar betragen.

Am 30. April wurde auf dem North American Technology Symposium von TSMC bekannt, dass Dojos Trainingskachel der nächsten Generation, die D2, in Produktion sei. Die D2 würde die gesamte Dojo-Kachel auf einen einzigen Siliziumwafer integrieren, anstatt 25 Chips zu verwenden.

Am 20. Mai kündigte Musk an, dass der hintere Teil der Erweiterung der Giga Texas-Fabrik einen „super dichten, wassergekühlten Supercomputer-Cluster“ beherbergen würde.

Am 4. Juni enthüllte ein CNBC-Bericht, dass Musk Tausende von Nvidia-Chips, die für Tesla gedacht waren, an X und xAI umgeleitet hatte. Musk wies den Bericht zunächst zurück, klärte aber später auf X, dass Tesla keinen Platz für die Chips hatte, sodass sie in einem Lager gestanden hätten. Er bemerkte, dass die Erweiterung der Giga Texas 50k H100s für das FSD-Training beherbergen würde.

Musk teilte auch mit, dass von den etwa 10 Milliarden US-Dollar an KI-bezogenen Ausgaben, die Tesla für dieses Jahr plante, etwa die Hälfte intern seien, einschließlich des von Tesla entwickelten KI-Inferenzcomputers und der Sensoren in allen Autos sowie Dojo. Nvidia-Hardware machte etwa zwei Drittel der Kosten für den Bau von KI-Trainings-Superclustern aus, wobei Teslas Nvidia-Käufe auf 3 bis 4 Milliarden US-Dollar geschätzt wurden.

Am 1. Juli enthüllte Musk auf X, dass aktuelle Tesla-Fahrzeuge möglicherweise nicht die richtige Hardware für das KI-Modell der nächsten Generation des Unternehmens haben, das eine fünffache Erhöhung der Parameteranzahl erfordern würde, was ein Upgrade des Fahrzeug-Inferenzcomputers erforderlich macht.

Herausforderungen bei der Nvidia-Versorgung

Am 23. Juli, während Teslas Telefonkonferenz zu den Ergebnissen des zweiten Quartals, betonte Musk die hohe Nachfrage nach Nvidia-Hardware, die es schwierig machte, GPUs zu erhalten. Er betonte die Notwendigkeit, sich stärker auf Dojo zu konzentrieren, um sicherzustellen, dass Tesla die erforderliche Trainingskapazität hatte. Musk sah einen Weg, mit Dojo wettbewerbsfähig mit Nvidia zu sein.

Teslas Investorenpräsentation prognostizierte, dass Teslas KI-Trainingskapazität bis Ende 2024 auf etwa 90.000 H100-äquivalente GPUs steigen würde, von etwa 40.000 im Juni. Später am Tag postete Musk auf X, dass Dojo 1 bis Ende des Jahres „etwa 8k H100-äquivalente Trainingsleistung online“ haben würde, zusammen mit Fotos des Supercomputers, der in seinem Design Teslas Cybertrucks ähnelte.

Von Dojo zu Cortex

Am 30. Juli erwähnte Musk, dass AI5 etwa 18 Monate von der Serienproduktion entfernt sei, als Reaktion auf Bedenken, dass ältere Hardware zurückgelassen werden könnte.

Am 3. August teilte Musk eine Besichtigung des „Tesla-Supercomputer-Clusters in Giga Texas (alias Cortex)“, der aus etwa 100.000 H100/H200 Nvidia-GPUs und massivem Speicher für das Videotraining von FSD und Optimus bestehen würde.

Am 26. August veröffentlichte Musk ein Video von Cortex und beschrieb es als „den riesigen neuen KI-Trainings-Supercluster, der am Tesla-Hauptsitz in Austin gebaut wird, um reale KI zu lösen.“

2025

Keine Updates zu Dojo im Jahr 2025

Am 29. Januar erwähnte Teslas Telefonkonferenz zu den Ergebnissen des vierten Quartals und des gesamten Jahres 2024 Dojo nicht. Stattdessen stand Cortex, der neue KI-Trainings-Supercluster in der Gigafactory in Austin, im Mittelpunkt. Teslas Aktionärspräsentation vermerkte die Fertigstellung von Cortex, der etwa 50.000 H100 Nvidia-GPUs umfasste.

„Cortex hat die Einführung von V13 von FSD (Supervised) ermöglicht, das dank einer 4,2-fachen Datensteigerung, höherauflösenden Videoeingaben ... und anderen Verbesserungen erhebliche Fortschritte in Sicherheit und Komfort bietet“, hieß es in dem Schreiben.

Während der Telefonkonferenz erwähnte CFO Vaibhav Taneja, dass Tesla den Ausbau von Cortex beschleunigt habe, um die Einführung von FSD V13 zu beschleunigen. Er berichtete, dass die kumulierten KI-bezogenen Investitionsausgaben, einschließlich Infrastruktur, „bisher etwa 5 Milliarden US-Dollar betragen haben.“ Für 2025 erwartete Taneja, dass die KI-bezogenen Investitionsausgaben konstant bleiben würden.

Diese Geschichte wurde ursprünglich am 10. August 2024 veröffentlicht und wird aktualisiert, sobald neue Informationen verfügbar sind.