TeslaのAIチームが、位置符号化におけるAI「ドリフト」に対処する特許を作成

Teslaは物理の法則に対する回避策を見つけた。Teslaが開発した「Mixed-Precision Bridge」は、特許US20260017019A1で初めて公開された。Math Translatorは、安価で低エネルギーの曲線を描く8ビット技術のギャップを埋める。この技術は基本的な整数しか扱うことができず、現在はエリート向け32ビットのためのRot8プレミアム技術のみである。

まずアンロックされるのはAI5プロセッサで、これは現在のハードウェアよりも40倍強力になると予想されている。これは、2.3 kWhのバッテリーを搭載し、Model 3の約1/30のTesla Optimusにおいて非常に重要である。32ビットGPU処理を使用すると、この電力のすべてを4時間未満で消費し、「思考」するためだけに500W以上を消費する。

発明の母は必要である。

@Tesla_AIチームはエピックでハードコアだ。Teslaの実世界AIに匹敵するものはない。https://t.co/oJBBL0CFfQ

— Elon Musk (@elonmusk) 1月 17日、2026

したがって、テスラは100W未満の計算電力予算に抑えています。「サーマルウォール」の問題は解決済みです。これで、ロボットは8時間の作業スケジュールでもバランスを保ち、周囲を認識し続け、熱くならずに済みます。

テスラのエンジニアは、道路標識の読み取りに精度を組み込んでいます

特許は導入した「Silicon Bridge」により、OptimusとFSDシステムにスーパーインテリジェンスを提供し、航続距離を1マイル削減することも、回路が熱で溶けることもない。これにより、Teslaの予算ハードウェアがスーパーコンピュータクラスのマシンに変身する。

さらに、忘却の問題も解決しました。以前のFSDモデルでは、車両は停止標識を認識しますが、トラックが約5秒間視界を遮ると、その標識を「忘れて」しまいます。

現在、テスラは「ロングコンテキスト」ウィンドウを使用しており、AIは30秒以上前のデータまで遡って参照できます。ただし、時間の「距離」が長くなると、標準的な位置計算はドリフトを引き起こしがちです。

テスラの混合精度パイプラインはこの問題を解決し、高い位置分解能を維持します。これにより、AIは遮蔽された停止標識の正確な位置を把握できます。周囲を移動している間に長い時間が経過しても同様です。実際、テスラのチームは、RoPE回転は十分に精密であり、標識が車のメンタルマップ内の3D座標に固定されたままになると述べています。

テスラはNVIDIAのCUDAエコシステムから独立しています

特許では、Log-Sum-Exp近似を用いた特定の聴取方法が記述されています。対数ドメインに留まることで、柔らかい humming から大きな消防車のサイレンまで、大きな「ダイナミックレンジ」の音を、大きな音を「クリップ」して小さな音を失うことなく、8ビットプロセッサのみで処理できます。これにより、車両は32ビットの精度で環境を聴き分け、識別することが可能になります。

テスラは、量子化認識トレーニング（QAT）を採用しています。AIを「完璧な」32ビット環境でトレーニングし、その後「縮小」するのではなく（これは通常、酔っ払いのような誤ったAIになります）、テスラは初日から8ビットの制約を持つシミュレーション環境でAIをトレーニングします。これにより、テスラのAIを車よりもはるかに小さなデバイスに実装する可能性が本質的に解放されます。

この数学をシリコンに組み込むことで、テスラは戦略的な独立性も得ています。テスラはNVIDIAのCUDAエコシステムから独立しており、サムスンとTSMCの両方と同時にデュアルファウンドリ戦略を採用する立場にあります。

xAIは、ギガワット規模の一貫したAIトレーニングクラスターをオンラインで稼働させた世界初の企業となりました

これはサンフランシスコのピーク需要を上回る電力です

競合他社がまだ2027年のロードマップを策定している間、xAIはすでに今日、大都市レベルの電力で稼働しています

The… pic.twitter.com/0YYOC11h6P

— X Freeze (@XFreeze) January 17, 2026

xAIのAIの進歩と高性能計算能力の組み合わせは、2027年にリリースされるOpenAIのStargateにとって有望な競合となります。