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Teslas Chip- und Dojo-Supercomputerchef verlässt das Unternehmen

In diesem Beitrag:

  • Pete Bannon verließ Tesla nach fast einem Jahrzehnt; er war Vizepräsident für Hardware-Designentwicklung und leitete die Dojo-Entwicklung.
  • Elon Musks Anordnung führte zur Auflösung des Dojo-Teams; Ingenieure wurden versetzt oder verließen das Unternehmen, um ein KI-Startup namens DensityAI zu gründen.
  • Teslas KI-Strategie verlagert sich hin zu externen Partnern wie Nvidia, AMD und Samsung für Rechenleistung und Chipherstellung.

Tesla trennt sich von einem seiner einflussreichsten Hardware-Manager. Pete Bannon, Leiter der Chip- und Dojo-Supercomputerentwicklung, hat das Unternehmen nach fast zehn Jahren verlassen. 

Er wechselte 2016 von Apple zu Tesla maßgeblich an der Entwicklung der A-Serie-Chips beteiligt war. Bei Tesla spielte Bannon eine entscheidende Rolle beim Aufbau der firmeneigenen Kompetenzen im Bereich kundenspezifischer Siliziumchips und leitete Projekte, die defi .

Bannons wichtigste Aufgabe war die Leitung der Entwicklung von Dojo, Teslas hauseigenem Supercomputer, der speziell für das Training künstlicher Intelligenz entwickelt wurde. Er berichtete direkt an CEO Elon Musk und galt als Schlüsselfigur in Teslas Strategie, die Abhängigkeit von externen KI-Hardwareanbietern wie Nvidia zu reduzieren. 

Sein Ausscheiden erfolgt im Zuge einer bedeutenden strategischen Neuausrichtung von Tesla. Das Unternehmen hat beschlossen, das Dojo-Programm vollständig einzustellen und das jahrelang daran arbeitende Team aufzulösen. Die Ingenieure des Projekts werden anderen Projekten im Bereich Computing und Rechenzentren innerhalb von Teslas Gesamtgeschäft zugeteilt. Bloomberg berichtete als erstes darüber, und mehrere Branchenquellen bestätigten die Nachricht, dass Musk die Kursänderung persönlich angeordnet hatte.

Bei Tesla galt Dojo als eines der ambitioniertesten Technologieprojekte des Unternehmens. Das System sollte eine maßgeschneiderte KI-Trainingsplattform werden, die auf von Tesla entwickelten Chips basiert und die täglich von der globalen Fahrzeugflotte erfassten riesigen Mengen an Video- und Sensordaten verarbeiten kann. Diese Daten sind essenziell für die Weiterentwicklung von Teslas Programmen für autonomes Fahren (Full Self-Driving, FSD) und Robotik, für die Dojo eine zentrale Rolle spielen sollte.

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Teslas Einstellung des Projekts stellt eine deutliche Abkehr von seiner KI-Strategie dar. Dieser Schritt deutet darauf hin, dass das Unternehmen von der Strategie, eigene KI-Chips von Grund auf zu entwickeln, abrückt und stattdessen enger mit etablierten Chip- und Hardwareherstellern zusammenarbeitet. 

Musk ordnet Neustart der KI-Strategie an

Elon Musk ändert Teslas KI-Strategie . Anstatt eigene Computerhardware zu entwickeln, wird Tesla mehr an Anbieter wie Nvidia, AMD und Samsung auslagern.

Der von Tesla mit Samsung abgeschlossene Vertrag über die zukünftigen A16-KI-Chips hat ein geschätztes Volumen von 16,5 Milliarden US-Dollar. Das Unternehmen baut zudem den Einsatz von Nvidias Hochleistungs-GPUs für das KI-Training rasant aus.

Dieser Schritt stellt eine deutliche Abkehr von Musks ursprünglicher Vision für Dojo dar, das als KI-Äquivalent zu Teslas angesehenem Supercharger-Netzwerk und als Alleinstellungsmerkmal gedacht war, um die Konkurrenz zu überflügeln. 

Das Dojo-Projekt sah sich seit seiner Vorstellung im Jahr 2021 mit technischen Herausforderungen und Verzögerungen konfrontiert.

DensityAI gegründet .

Teslas Entscheidung, das Dojo-Team zu schließen, beendet faktisch die hauseigenen Supercomputer-Initiativen. Das Unternehmen wird seine Ressourcen nun in andere KI-Infrastruktur- und Fahrerassistenzprojekte investieren.

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Im Rahmen der Telefonkonferenz zu den Unternehmensergebnissen im Juli hatte Musk erklärt, Tesla rechne damit, dass die neueste Dojo-Version im nächsten Jahr flächendeckend zum Einsatz kommen werde. Die abrupte Abschaltung deutet jedoch auf eine Prioritätenverschiebung hin.

Tesla peilt Partnerschaften für Rechenbedarf an

Dieser Service markiert einen Wendepunkt für Tesla, das bisher alle Trainingsberechnungen intern durchgeführt hat. Die rechenintensiven Aufgaben werden größtenteils von Nvidias neuesten GPUs . AMD wird voraussichtlich ebenfalls Rechenleistung für einige Projekte beisteuern.

Samsung wird eine Schlüsselrolle in Teslas Chipproduktion spielen. Dadurch kann Tesla modernste Hardware mit geringem Risiko und niedrigen Kosten nutzen, anstatt seine gigantischen Supercomputer von Grund auf selbst zu entwickeln. 

Dieser Schritt erfolgt im Zuge von Teslas Testlauf für einen begrenzten Robotaxi-Service in Austin und San Francisco. In Austin befindet sich weiterhin ein menschlicher Sicherheitsbeauftragter auf dem Beifahrersitz. In San Francisco werden die Fahrzeuge von menschlichen Fahrern gesteuert und von den Nutzern über die „Tesla Robotaxi“-App bestellt.

Tesla hat in diesem Jahr einen Aderlass an Führungskräften erlebt, zu dem auch Bannons Weggang zählt. Der ehemalige Optimus-Robotikchef Milan Kovac, Software-Vizepräsident David Lau und Musks ehemaliger Stabschef Omead Afshar haben das Unternehmen ebenfalls verlassen.

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