4 Minute
Tesla desființează echipa Dojo pe fondul plecărilor din conducere
Tesla a decis să desființeze grupul principal de ingineri responsabili de proiectul supercomputerului Dojo, semnalând o schimbare semnificativă de direcție în strategia de inteligență artificială a companiei. Potrivit informațiilor publicate de Bloomberg, această hotărâre a venit după plecarea lui Peter Bannon, liderul proiectului Dojo, împreună cu aproximativ 20 de ingineri care s-au alăturat unui startup nou numit DensityAI. Tesla intenționează să redistribuie restul personalului Dojo către alte inițiative legate de computing și centre de date.
Care era scopul proiectului Dojo
Inițial, proiectul Dojo era axat pe dezvoltarea unor cipuri de antrenare dedicate și o arhitectură de supercomputer scalabilă, create pentru a procesa volume imense de date video și telemetrie provenite de la vehiculele Tesla. Obiectivul era să optimizeze drastic procesul de antrenare al rețelelor neuronale destinate modelelor de conducere autonomă—oferind iterații mai rapide și un antrenament mai eficient comparativ cu grupurile GPU generice.
Caracteristici ale Dojo comparativ cu alternativele
- Dojo: Acceleratoare dedicate pentru antrenare, optimizate pentru procesarea largă de date video și serii temporale, interconectări cu latență redusă și arhitectură proiectată pentru antrenarea distribuită a modelelor.
- Stack-uri bazate pe GPU (Nvidia/AMD): Ecosisteme software bine dezvoltate, suport larg din partea terților și disponibilitate rapidă a resurselor de calcul pentru antrenare și inferență.
Noul parcurs hardware Tesla: AI5 și AI6
Elon Musk, CEO-ul Tesla, a declarat pe X că nu dorește ca resursele inginerești să fie divizate între două linii interne de cipuri. Astfel, Tesla își va concentra eforturile asupra cipurilor AI5 și AI6, considerate de Musk ca fiind „excelente pentru inferență și cel puțin foarte bune pentru antrenare”. Acesta a sugerat că aceste cipuri ar putea fi utilizate în clustere mari—eventual într-o configurație viitoare „Dojo 3” bazată pe hardware standardizat.
Beneficiile și caracteristicile cipurilor AI5/AI6
- Design echilibrat pentru sarcini de antrenare și inferență.
- Scalabilitate pentru clustere în centre de date și integrare strânsă cu suita software pentru conducere autonomă și AI la bordul vehiculelor Tesla.
- Parteneriate de producție (în special cu Samsung) care vizează accelerarea fabricării noilor cipuri.
Lanț de aprovizionare, parteneriate și relevanța pe piață
Odată cu dizolvarea echipei interne Dojo, Tesla intensifică dependența de furnizori externi. Nvidia și AMD vor continua să furnizeze procesare de înaltă performanță pentru diverse aplicații, iar Samsung Electronics a obținut, conform surselor, un contract de 16,5 miliarde de dolari pentru fabricarea cipurilor AI destinate Tesla. Musk a menționat că fabrica Samsung din Texas va produce cipul AI6, iar pentru AI5 producția de volum este programată spre finalul anului 2026.
Cazuri de utilizare, comparații și riscuri
Platforma AI dezvoltată de Tesla își găsește aplicații în antrenarea modelelor complexe pentru asistență avansată la conducere și conducere complet autonomă, servicii AI la bord precum chatbot-ul Grok, robotică umanoidă și încărcarea de lucru din centrele de date enterprise. Spre deosebire de proiectele interne de tip Dojo, abordarea hibridă—care combină siliciul personalizat cu GPU-uri standard din industrie—permite lansări mai rapide pe piață, dar crește dependența de parteneri. Valul de plecări către DensityAI și alte schimbări interne evidențiază riscuri de implementare: succesul va depinde dacă planul de dezvoltare pentru AI5/AI6 și ecosistemul de parteneri pot egala promisiunile inițiale ale Dojo privind eficiența și viteza antrenamentului.
Concluzie
Decizia Tesla de a opri activitatea echipei Dojo marchează o consolidare strategică în direcția unei foaie de parcurs centrate pe microcipuri și pe parteneriate externe de producție. Pentru specialiștii în tehnologie, această schimbare ridică întrebări legate de controlul pe termen lung al infrastructurii AI versus avantajele practice ale utilizării platformelor consacrate oferite de Nvidia, AMD și Samsung. În cele din urmă, evoluția AI la Tesla va depinde de performanța noilor cipuri, a suitei software și de cât de eficient vor fi implementate supercomputerele pe baza colaborărilor externe, în sprijinul conducerii autonome, roboticii și viitoarelor funcții bazate pe inteligență artificială din vehicule.
Sursa: techradar
Comentarii