Tesla (TSLA) tocmai a aplicat o dublă lovitură rară Nvidia (NVDA) în weekendul trecut. CEO-ul Elon Musk a dezvăluit că cipurile de conducere autonomă AI5, despre care s-a vorbit mult, sunt aproape finalizate, iar următorul, A16, este deja în curs de desfășurare.
Cu partea de inferență AI acoperită, Musk a declarat duminică pe X că Dojo 3 este repornit, împingând Tesla înapoi în antrenamentul AI la scară largă după ce s-a retras anterior. Nvidia a aruncat prima lovitură, totuși, când a lansat "Alpamayo" la CES 2026 (un set de instrumente AI open-source pentru vehicule autonome), cu scopul de a deveni platforma de autonomie implicită care alimentează o mulțime de mărci. Musk a răspuns rapid, minimalizând riscul.
Nu-mi fac griji deloc în legătură cu asta. Și sper sincer că vor reuși.
În mod clar, este o perioadă foarte interesantă pentru industria AV, cu un război al nervilor între doi giganți, Nvidia și Tesla. Pentru Tesla, totul este despre construirea unei bucle închise care acoperă întreaga stivă AV.
Compute in-car proiectat de Tesla (aceasta include AI5, care este "aproape gata" și AI6, care este deja în curs de desfășurare) Stiva software camera-first a Tesla Volanta de date Tesla este alimentată de propria sa flotă Deci, pentru Tesla, totul este despre păstrarea părții de autonomie în interiorul ecosistemului său puternic, în timp ce Nvidia urmărește să alimenteze pe toți ceilalți. Pentru investitori, aceste promisiuni nu sunt noi, ceea ce face ca urmărirea să fie cu atât mai importantă.
Musk a anunțat sâmbătă într-o postare pe X că gigantul EV se apropie de finalizarea cipului computerizat de conducere autonomă AI5 și că AI6 este deja în dezvoltare.
Proiectul nostru de cip AI5 este aproape terminat, iar AI6 este în stadii incipiente, dar vor exista AI7, AI8, AI9..., cu scopul unui ciclu de proiectare de 9 luni.
Potrivit lui Musk, cipurile AI5, care sunt fabricate de Taiwan Semiconductor Manufacturing Company, vor intra în producție de volum mare în 2027, înlocuind hardware-ul AI4. De asemenea, Tesla a aliniat Samsung Electronics pentru fabricarea de cipuri în SUA.
Cipurile AI5 și AI6 ale Tesla sunt cu adevărat despre inferența în mașină
Este destul de ușor să te pierzi în jargonul AI, așa că este important să fii clar cu privire la lucruri la fiecare pas despre ceea ce se întâmplă.
Mutarea A15 și A16 este în esență despre "inferența la margine". Asta înseamnă practic rularea rețelelor neuronale Full Self-Driving ale Tesla în interiorul mașinii, în loc să se bazeze pe o stivă de calcul terță parte.
Deci, dacă Tesla rulează software-ul pe propriile sale cipuri, obține un avantaj competitiv major:
Tesla nu are nevoie de SoC-ul in-vehicle Nvidia (sau de platforma sa completă "DRIVE") pentru mașinile sale. Tesla obține controlul asupra costurilor unitare, asupra efectului de levier al lanțului de aprovizionare și asupra proiectării cipurilor. Este important de reținut, totuși, că Tesla s-a îndepărtat deja de Nvidia pentru calculul în mașină încă din 2019, așa că ultimele mutări sunt mai mult o dublare decât o schimbare.
Nvidia vrea să alimenteze visele de conducere autonomă ale tuturor celorlalți
Nvidia oferă o soluție full-stack producătorilor de automobile, în esență, o scurtătură către autonomia completă. Sub umbrela sa NVIDIA DRIVE, practic vinde un "creier, sistem de operare și set de instrumente" integrat.
Deci, în loc să construiască cipuri personalizate, software, cadre de siguranță și așa mai departe, producătorii de automobile pot pur și simplu să se conecteze și să se joace în ecosistemul robust al Nvidia și să înceapă. O mare parte din atractivitatea sa este că este în esență un hack pentru companiile care nu au efortul de autonomie de zece ani al Tesla sau miliardele de cheltuit pentru cercetare și dezvoltare.
Ce grupează Nvidia:
Computere in-vehicle DRIVE AGX, cum ar fi Orin și Thor. O stivă software completă care include DRIVE OS și DriveWorks. DRIVE Hyperion, o platformă de vehicule de referință care vine cu senzori și arhitectură validate. Instrumente de siguranță și validare sub umbrela populară NVIDIA Halos, împreună cu modele AI puternice, cum ar fi Alpamayo, în accelerarea instruirii și simulării. Tesla revine la antrenament, dar Nvidia încă stabilește ritmul
Tesla își perfecționează cipurile AI in-car, dar, în mod clar, Nvidia deține încă un avantaj critic în puterea de calcul. AI5 și AI6 sunt realizate special pentru inferența la margine, dar antrenarea modelelor la scară largă este o provocare complet diferită.
Instruirea sistemelor AI moderne este remarcabil de avară în calcul. Pentru perspectivă, Meta a spus că și-a antrenat modelul AI Llama 3.1 (405B) folosind peste 16.000 de GPU-uri Nvidia H100. Deci, dacă factorăm 700 de wați pe cip, asta înseamnă aproape 11,2 megawați de energie doar pentru GPU-uri.
Acest nivel de scară este locul în care economia, disponibilitatea și ecosistemul Nvidia continuă să domine. Cu toate acestea, decizia Tesla de a reporni Dojo 3, deoarece caută să se aventureze din nou în jocul de antrenament.
Acum că designul cipului AI5 este în stare bună, Tesla va relua lucrul la DOJO3. În acest moment, totuși, simt că întoarcerea Dojo 3 indică cel mai probabil un viitor hibrid. Tesla va continua să construiască pe capacitatea sa de antrenament folosind arhitecturile AI5 și AI6, în timp ce încă se bazează pe Nvidia, unde scara și economia contează.
Când vedem dovezi puternice ale grupurilor de antrenament la scară largă care rulează pe siliciul Tesla, susținute de date de debit și cost, atunci rivalitatea escaladează cu adevărat pe frontul antrenamentului.