Musks Änderung an Teslas KI-Plänen: Das Ende des Dojo-Supercomputers

Wenn Sie die Welt der Technologie verfolgen, wissen Sie sicherlich, dass Elon Musk und sein Unternehmen Tesla ständig neue Grenzen verschieben. Kürzlich kam jedoch eine überraschende Nachricht: Tesla hat sein ehrgeiziges Projekt des Dojo-Supercomputers offiziell eingestellt. Dieser Schritt, den Elon Musk selbst bestätigte, bedeutet eine große Veränderung der Unternehmensstrategie im Bereich der künstlichen Intelligenz.

Gründe für die Einstellung des Dojo-Projekts

Das Dojo-Projekt war für Tesla von zentraler Bedeutung, da es der Entwicklung eigener Chips für das Training (Training) künstlicher Intelligenz dienen sollte, insbesondere zur Verarbeitung riesiger Mengen an Daten und Videos aus Tesla-Elektroautos. Ziel war es, die Abhängigkeit von externen Chiplieferanten zu verringern und die Software für autonomes Fahren zu verbessern. Berichten zufolge stieß das Projekt jedoch auf interne Ineffizienzen und Veränderungen in der Führung.

Konkret verließen wichtige Mitarbeiter das Unternehmen, darunter der Architekt Peter Bannon, der als führender Kopf hinter Dojo galt. Elon Musk erklärte auf der Plattform X (früher Twitter), es sei nicht sinnvoll, Teslas Ressourcen auf zwei unterschiedliche KI-Chipdesigns aufzuteilen. Stattdessen beschloss das Unternehmen, seine gesamte Energie auf eine einzige Produktlinie zu konzentrieren. Laut Bloomberg wechselten etwa 20 Dojo-Mitarbeiter zum Start-up DensityAI, das von ehemaligen Tesla-Mitarbeitern gegründet wurde, darunter Ganesh Venkataramanan, der Jim Keller in der Chipentwicklung nachfolgte. Dieses Start-up konzentriert sich auf ähnliche KI-Chips für Rechenzentren und Roboter, was den Talentabfluss bei Tesla verdeutlicht.

Das Dojo-Projekt war bereits seit Jahren mit Verzögerungen konfrontiert. So verließ etwa Jim Keller, ein berühmter Chiparchitekt, Tesla im Jahr 2018 und Ganesh Venkataramanan im Jahr 2023. Tesla investierte viel in die Rekrutierung von Spitzentalenten, doch letztlich zeigte sich, dass es zu anspruchsvoll war, zwei parallele Projekte aufrechtzuerhalten. Berichte von Interesting Engineering betonen, dass Dojo Teil einer Strategie für eine eigenständige KI-Infrastruktur sein sollte, Tesla sich nun jedoch für die Zusammenarbeit mit externen Partnern entscheidet.

Neue Ausrichtung auf die Chips AI5 und AI6

Statt auf Dojo konzentriert sich Tesla nun vollständig auf die Chips AI5 und AI6, die Elon Musk als „hervorragend für Inferenz und zumindest ziemlich gut für das Training“ beschreibt. Diese Chips sollen sowohl für das Training autonomer Fahrsysteme als auch für den endgültigen Einsatz in Produkten wie den humanoiden Optimus-Robotern, dem Cybercab oder zukünftigen Fahrzeugen dienen.

Die Produktion wird in das Samsung-Werk in Taylor, Texas, verlagert. Berichten von Bloomberg und anderen Quellen zufolge schloss Tesla mit Samsung eine Vereinbarung über die Lieferung von KI-Chips im Wert von bis zu 16,5 Milliarden US-Dollar. Die AI5-Chips sollen Ende 2026 verfügbar sein, während AI6 später folgen wird. Elon Musk deutete an, dass die Bündelung vieler AI5- und AI6-Chips zu großen Supercomputer-Clustern etwas wie „Dojo 3“ schaffen könnte – eine einfachere und günstigere Version des ursprünglichen Konzepts, bei der die Komplexität der Netzwerkverkabelung um Größenordnungen reduziert wird.

In der Zwischenzeit wird Tesla auf Rechenleistung von Nvidia und AMD setzen. Das bedeutet, dass das Unternehmen nicht auf seine eigenen Chips warten, sondern weiterhin externe Hardware kaufen wird. Musk erwähnte auf X, dass AI6 im Wesentlichen der Nachfolger von Dojo sei, was auf Kontinuität, jedoch in einer effizienteren Form, hindeutet. Diese Verlagerung soll die Skalierung vereinfachen und die Kosten senken, da die Bündelung von AI5- und AI6-Chips den Bedarf an komplexen Verbindungen reduziert.

Benchmark-Vergleiche und Zukunftspläne

Interessant sind auch die Benchmark-Vergleiche, die zeigen, wie sich Teslas KI-Systeme (über xAI) im Wettbewerb behaupten. In einem neuen Bericht zum ARC-AGI-2-Benchmark übertraf Grok 4 (Thinking) das Modell GPT-5 (High) mit einem Ergebnis von etwa 16 % gegenüber 9,9 %, wenn auch zu höheren Kosten pro Aufgabe (2–4 US-Dollar gegenüber 0,73 US-Dollar). Bei ARC-AGI-1 lag Grok 4 mit 68 % gegenüber 65,7 % für GPT-5 vorn. Leichtere Varianten wie GPT-5 Mini und Nano zeigen die erwarteten Kompromisse bei Preis und Leistung.

Das OpenAI-Modell o3-preview hält mit etwa 80 % weiterhin den höchsten Wert bei AGI-1, stellt jedoch höhere Anforderungen an die Rechenleistung. Derzeit laufen erste Tests zu ARC-AGI-3, die sich auf interaktives Schlussfolgern konzentrieren. Elon Musk bestätigte zudem, dass Grok 5 noch vor Jahresende erscheinen wird, was auf schnelle Fortschritte bei xAI hindeutet, das mit Tesla verbunden ist.

Diese Verlagerung erfolgt zu einer Zeit, in der Tesla eine Umstrukturierung durchläuft – mit Tausenden Entlassungen und dem Ausscheiden von Führungskräften. Musk integriert KI unternehmensübergreifend, darunter den Grok-Chatbot in Tesla-Fahrzeuge sowie die Nutzung von Daten der Plattform X für das Training.

Auswirkungen auf Tesla und die Konkurrenz

Insgesamt zeigt dieser Schritt, dass Tesla auf Pragmatismus setzt: Statt die riskante Entwicklung eines eigenständigen Supercomputers fortzuführen, setzt das Unternehmen auf bewährte Partner wie Samsung, Nvidia und AMD, während es seine Kräfte auf AI5 und AI6 konzentriert. Das könnte den Fortschritt beim autonomen Fahren und bei Robotern beschleunigen, erhöht zugleich aber die Abhängigkeit von externen Lieferanten. Es ist nicht das Ende der Ambitionen, sondern vielmehr ein effizienterer Weg nach vorn. Wenn Sie Tesla-Fans sind, sollten Sie beobachten, wie sich dies in den kommenden Jahren auswirkt – AI5 könnte im Jahr 2026 bahnbrechend sein.