8月5日の月曜日の市場前のTeslaのレビューのチャートからの分析式
ストックの災害であり、また黄金の落し穴でもあり、一生に一度のチャンスでもあります。
空売りの重要な座標ポイントを分析および投資取引作戦システムに入力しました。
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Dojo-マスクの「無人運転」（テスラは計画的かつ段階的に運営しています。）
Dojo計画の中心は、テスラの専有D1チップであり、これは、テスラが低コストで大量の演算力を手に入れるためにNVIDIAのチップに依存する必要がなくなることを意味しています。今年末までに、Dojo1は約8000枚のH100と同等のオンライントレーニングを実現する見込みです。
Dojoスーパーコンピューターは、テスラにとってますます重要になっています。
マスクにとって、Dojoは自動運転モデルをクラウドでトレーニングするためにテスラが使用するスーパーコンピューターに留まらず、実際にはMuskのビジネス帝国のAIビジネスの基盤となっています。
大手投資銀行である摩根大通は、Dojoを「テスラのAWS」と呼び、今後、テスラの最大の価値推進要因になると考えています。
マスクの野心的なAIブループリントにおいて、Dojoはどのような役割を果たすのでしょうか？土曜日の朝、科学技術媒体TechCrunchの記者Rebecca Bellanは、Dojoを出発点に深く報じ、「Tesla Dojo: Elon Musk’s big plan to build an AI supercomputer, explained」と題した記事を公開しました。
以下は記事のハイライトです：
1、Teslaの純視覚パス（センサーではなくカメラを使用してデータをキャプチャする方法）がDojoを必要とする主な理由です。
2、Teslaの目標は、次の約18か月で、「半特斯拉AIハードウェア、半Nvidia/その他」を実現することであり、「その他」がAMDチップである可能性があることを意味しています。
3、Dojo計画の中心は、テスラの専有D1チップであり、これは、テスラが低コストで大量の演算力を手に入れるためにNvidiaのチップに依存する必要がなくなることを意味しています。
4、Dojoチップはテスラの保険であり、紅利をもたらす可能性があります。
5、今年10月までに、Dojoの総演算能力は100エキサFLOPSに達する見込みであり、約320,500個のNvidia A100 GPUの演算能力相当です。今年末までに、Dojo1は約8000枚のH100と同等のオンライントレーニングを実現する見込みです。
記事全文は以下のとおりです：
多年にわたり、Elon Muskは常にDojoについて話してきました-これは、Tesla人工知能の雄心的な基礎となる人工知能スーパーコンピュータです。このプロジェクトはマスクにとって非常に重要であり、最近、マスクは、Teslaが10月にロボタクシーを発表する準備をしていると述べ、同社の人工知能チームがDojoプロジェクトを「倍増」させることを表明しました。
しかし、Dojoとは何でしょうか？それがTeslaの長期的な戦略にとってなぜ重要なのでしょうか？
要するに、Dojoとは、Teslaがカスタマイズして構築したスーパーコンピュータであり、自動運転のニューラルネットワークをトレーニングすることを目的としています。Dojoの向上は、自動運転を完全自動化し、ロボタクシーを市場に投入することに密接に関係しています。現在、FSDは約200万台のTesla車両で利用でき、一部の自動運転タスクを実行できますが、運転席に人間が注意を払う必要があります。
Teslaは、ロボタクシーを8月に発表する予定でしたが、10月に延期されました。しかし、Muskの公の発言やTeslaの内部情報源は、自動運転の目標が消えていないことを示しています。
Teslaは、人工知能とDojoに巨額の投資を行う準備をしているようです。
TeslaのDojoの背後にある物語
Muskは、Teslaが単なる自動車メーカーや太陽光パネルおよびエネルギー貯蔵システムの提供者になることを望んでいません。代わりに、人間の知覚を模倣して自動運転車のコードを解読する会社、つまり人工知能会社になることを望んでいます。
他の多くの自動運転車技術開発会社とは異なり、Teslaは、視覚データをキャプチャするためだけにカメラを使用し、それらのデータを処理して車がどのように振る舞うかを迅速に決定するために先進的なニューラルネットワークを使用できると信じています。
TeslaのAIデーで元AI担当責任者のAndrej Karpathyが言ったように、「合成生物をゼロから構築する」ことに取り組んでいます。
WaymoなどのAlphabetのような企業は、より伝統的なセンサーと機械学習手法を使い、商業化されたレベル4の自動運転車を実現しています。（SAEは、特定の条件下で人間の関与なしに走行できるシステムを定義しています）。一方、Teslaはまだ完全に人間の関与なしで自動運転システムを開発していません。
FSDのサブスクリプションには、約180万の人々が高額な価格を支払っています。現在の価格は8000ドルですが、最高価格は15000ドルでした。Teslaは、DojoでトレーニングされたAIソフトウェアを将来的に顧客に空中プッシュ更新すると宣伝しています。FSDの規模の大きさは、Teslaが数百万マイルのビデオクリップを収集してFSDをトレーニングできることを意味します。これは、Teslaがデータを収集することができるほど、自動運転を完全自動化することに近づくということを意味します。
ただ、モデルにより多くのデータを投入し、よりスマートにすることを期待する方法には限界があると、一部の業界専門家は述べています。
「まず第一に、その方法は経済的制約が存在するため、すぐに費用がかかりすぎる可能性があります。」と、テッククランチに対してシリコンバレーの電子工学およびコンピュータエンジニアリング教授のAnand Raghunathanは述べています。彼はさらに、「模型をトレーニングするために有用なデータを使い果たす」と言われています。より多くのデータが常により多くの情報を意味するわけではなく、これらのデータに有用な情報が含まれており、トレーニングプロセスがこれらの情報をより良いモデルに洗練されるかどうかはそのデータに依存するためです。
Raghunathanは、これらの懸念があるにもかかわらず、短期的には、データがより多くなることが期待されます。より多くのデータは、TeslaのAIモデルをトレーニングするためにより多くの計算パワーを必要とするため、Dojoが活躍する場所でもあります。
スーパーコンピュータとは何ですか？
Dojoは、Teslaが設計したスーパーコンピュータシステムであり、人工知能、特にFSDのトレーニングのためのプラットフォームとして機能しています。その名前は、武術トレーニング場へのオマージュです。
スーパーコンピュータは、何千もの小型コンピュータ（ノードと呼ばれる）で構成されています。それらはそれぞれ、自分自身の中央演算処理装置（CPU）とグラフィックス演算処理装置（GPU）を持っています。前者は、ノード全体の管理を担当し、後者は、タスクを複数の部分に分割して同時に処理するなど、複雑な処理を処理しています。GPUは、機械学習の操作に欠かせないものであり、FSDトレーニングシミュレーションをサポートするためにも使用されています。大規模言語モデルもサポートしており、これが生成AIの台頭でNvidiaを地球上で最も価値がある企業にした理由でもあります。
Teslaは、自社AIをトレーニングするために、さらにNvidiaのGPUを購入しています（これは後日の話です）。
Teslaが超純視覚経路を必要とする主要な原因は、超級コンピュータが必要なためです。FSDの背後にあるニューラルネットワークは、大量の走行データでトレーニングされ、周囲の物体を識別し分類し、運転の決定を下す必要があります。これは、FSDが起動すると、ニューラルネットワークが連続的に視覚データを収集して処理し、人間の深度感覚および速度感覚と一致する速度で処理しなければならないことを意味します。
言い換えると、Teslaは、デジタル版の人間の視覚皮質および脳機能を作成したいと考えています。
以上です。
この目標を達成するために、Teslaは世界中の車から収集されたすべてのビデオデータを記憶し処理し、数百万回のシミュレーションを実行してモデルのデータを訓練する必要があります。
Teslaは現在、Dojoトレーニングコンピュータにパワーを提供するためにNvidiaに頼っているようですが、Nvidiaチップの価格が高いためすべての卵を1つのかごに入れたくありません。Teslaは、帯域幅を増やし遅延を減らすことでより良いものを生み出したいと考えています。これが、自動車メーカーのAI部門が独自のカスタムハードウェアプランを提出することを決定した理由です。このプランは、従来のシステムよりも効率的にAIモデルを訓練することを目的としています。
この計画の中心には、Teslaの独自のD1チップがあります。同社は、これらのチップはAIのワークロードに最適化されていると述べています。
これらのチップに関するさらなる情報
Teslaは、ハードウェアとソフトウェアが一緒に動作するように設計されるべきだと考えています。これが、Teslaが標準のGPUハードウェアを避け、自分たちのチップを設計してDojoを駆動する理由です。
Teslaは2021年のAI DayでD1チップを展示し、これは手のひらサイズのシリコンブロックです。2021年5月現在、D1チップは生産されています。中国台湾の半導体製造会社TSMCが7ナノメートルプロセス技術を使用してこれらのチップを製造しています。Teslaによると、D1には500億個のトランジスタと645平方ミリメートルの大型サイズがあります。これらのすべてがD1が非常に強力で効率的であり、複雑なタスクを迅速に処理できるという約束をしていることを意味しています。
「私たちは、計算とデータ転送を同時に行うことができます。カスタムISA（命令セットアーキテクチャ）は、機械学習ワークロードに完全に最適化されています」と、Teslaの元自動運転ハードウェアシニアディレクターのGanesh Venkataramanan氏は2021年のTeslaのAI Dayで述べています。「これは純粋な機械学習マシンです。」
それでも、D1チップはNvidiaのA100チップほど強力ではありません。後者もTSMCが7ナノメートルプロセス技術を使用して製造しています。A100には540億個のトランジスタと826平方ミリメートルのサイズがあり、性能ではTeslaのD1にわずかに勝っています。
TeslaのAIチームは、帯域幅と計算能力を高めるために25個のD1チップを一体化してブロックを形成し、単一のコンピュータシステムとして使用しています。各ブロックには9ペタフロップスの計算能力と36 TB/秒の帯域幅があり、必要なすべてのハードウェア、つまり電源、冷却、データ転送が含まれています。これらを想定すると、このブロックを自己完結型のコンピューターと考えることができます。6つのこのようなブロックが1つのラックを形成し、2つのラックが1つのキャビネットを形成し、10個のキャビネットが1つのExaPODを形成します。Teslaは、Dojoを拡張するために複数のExaPODを展開することで、この超コンピュータをサポートすると述べています。これらすべてを合わせると、超コンピューターが完成します。
Teslaは次世代のD2チップを開発中であり、情報フローのボトルネックを解消することを目的としています。D2は、各チップを接続するのではなく、Dojoブロック全体を単一のシリコンチップに配置するものです。
TeslaはまだD1チップの注文も確認もしておらず、DojoシステムでD1チップを使用するためのスケジュールも提供していません。
6月のX上の投稿によると、「Elonはテキサスで巨大なGPU冷却器を建設している」とあり、それに対してMuskは、Teslaの目標は「半分TeslaのAIハードウェア、半分Nvidia / その他」を18か月以内に実現することだと述べています。Muskの1月のコメントによると、「その他」はAMDチップかもしれないとのことです。
DojoがTeslaにとって意味するものは何ですか？
自社のチップ生産を制御することにより、Teslaはいずれ大量の計算能力を人工知能のトレーニングプロジェクトに低コストで追加できるようになる可能性があります。特に、Teslaと台湾の半導体メーカーのTSMCがチップ生産規模を拡大する場合は、さらにそうなる可能性があります。
これはまた、Teslaが将来Nvidiaのチップに依存する必要がなくなるかもしれないことを意味しています。これらのチップの価格がますます高くなり、確保がますます困難になっているためです。
TeslaのCEOのMuskは、第2四半期の業績発表電話会議で、Nvidiaのハードウェアへの需要が「非常に高く、通常GPUを入手するのが困難である」ことを明らかにしました。彼は、「必要に応じて安定してGPUを入手できるようになることが非常に重要であり、Dojoで私たちが必要とするトレーニング能力を確保するためには、より多くの努力が必要である」と述べました。
しかしながら、Teslaは今でもAIをトレーニングするためにNvidiaのチップを購入しています。 6月にMuskはX上で、次のように投稿しました。
「私が言うTeslaが今年AIに関連する約100億ドルを費やすだろうということのうち、約半分は内部のもので、主にTeslaによる設計のAI推論コンピューターと、私たちが持つすべての車両に存在するセンサー、そしてDojo。AIトレーニングスーパークラスタを作成するためにNvidiaハードウェアが約コストの2/3を占めています。TeslaがNvidiaのハードウェアを購入することになるのは、Dojoが完成するまでのこの中間期が終わるまでです。これが外部のコストであり、2023年までにはほぼ0にする予定です」と述べています。
推論計算とは、Teslaがリアルタイムで実行するAI計算であり、訓練計算を担当するDojoとは別物です。
Dojoは冒険的な賭けですが、Muskはこれを裏打ちするために何度もTeslaが成功しない可能性があると述べました。
長期的視点から見ると、テスラは理論的にはそのAI部門に基づいて新しいビジネスモデルを作成することができます。Musk氏は、Dojoの最初のバージョンが、Teslaのコンピュータビジョンタグとトレーニングのためにカスタマイズされたものであると述べており、これはFSDとOptimus（Teslaの人間型ロボット）のトレーニングに非常に有利であるが、その他にはあまり使われていません。
Musk氏は、Dojoの後続バージョンはより一般的なAIトレーニングに向けられると述べています。関連する潜在的な問題の一つは、ほとんどすべての既存のAIソフトウェアがGPU向けに書かれているということです。一般的なAIモデルをトレーニングするためにDojoを使用するには、ソフトウェアを書き直す必要があります。
TeslaがAWSやAzureのようにクラウドコンピューティング能力を提供するため、自社のコンピュータリソースを貸し出す場合を除いては、Dojoを使用して一般的なAIモデルをトレーニングすることはできません。Musk氏は、2023年第2四半期の収益電話会議で、「DojoとNvidiaの競争を通じて見た」と述べています。
モルガン・スタンレーは2023年9月の報告書で、Dojoによって、ロボタクシーとソフトウェアサービスの新しい収益源を開放することで、テスラの時価総額が5000億ドル増加すると予想しています。
要するに、Dojoのチップはこの自動車メーカーの保険であり、恩恵をもたらす可能性があります。
Dojoの進捗状況はどうですか？
ロイター通信は昨年、テスラが2023年7月にDojoの生産を開始したと報じていますが、Musk氏は2023年6月の記事で、Dojoが数か月間有用なタスクをオンラインで実行しているとほのめかしています。
同じ頃、テスラは2024年2月にDojoが最も強力な5台のスーパーコンピュータの1つになることを予測しています。この偉業はまだ公式に発表されておらず、それが既に実現したかどうかについて疑問が投げかけられています。
同社は、2024年10月までにDojoの合計計算能力が100エクサフロップに達すると予測しています（1エクサフロップは1秒あたり1京回の計算操作に相当します）。100エクサフロップに達するには、1つのD1が362テラフロップであると仮定した場合、Teslaは276,000個以上のD1、または約320,500個のNvidia A100 GPUが必要になります。
テスラはまた、2024年1月に5億ドルを投資し、ニューヨーク州バッファローのスーパーファクトリーにDojoスーパーコンピュータを建設することを約束しました。
2024年5月、Musk氏は、テスラのオースティンスーパーファクトリーの後部が「超高密度のウォータークーリングスーパーコンピュータクラスター」に予約されると指摘しました。
テスラの第2四半期決算電話会議の直後、Musk氏はX上で、この自動車メーカーのAIチームがTeslaのHW4 AIコンピュータ（AI4に改名）を使用していることを明らかにしました。これは、Tesla車両内のハードウェアであり、NvidiaのGPUのトレーニングループに存在します。彼は、約9万個のNvidia H100と4万台のAI4コンピュータがあると述べ、分割があります。
彼はさらに、「Dojo 1は、今年の年末までに約8,000個のH100に相当するオンライントレーニングを実現します。多くはありませんが、少なくもありません。」と述べています。
テスラの投資家であるソーヤー・メリットは、これが「自社のコストを15％から30％削減するのを助ける」と述べた：イーロン・マスクはそれを重大なブレークスルーと呼んだ...
テスラのCEOであるイーロン・マスクは、同社のステンレス鋼製のCybertruckで使用される乾燥陽極4680電池は「重大なブレークスルー」であり、同社のコストを大幅に削減することができると述べた。
出来事：Xで、テスラのファンや投資家であるソーヤー・メリット（Sawyer Merritt）に対するマスクの返信で、「これは重大なブレークスルーです」と書いた。メリットも乾燥陽極4680電池の使用を「大事なこと」と述べた。
メリットは記事で、テスラが生産規模を拡大することができれば、乾燥陽極4680電池の使用を通じて、テスラのコストを15％から30％削減することができ、より高密度のバッテリーを製造することも可能になると書いた。
「彼らがスケールを拡大し、収益性を確保する方法を見つけることができれば、それはゲームのルールを変えるでしょう」とMerrittは書いています。
マスクは新技術の利点について詳しく説明していませんが、メリットの見解に同意したようです。
これは大きな進歩です。
— Elon Musk (@elonmusk) 2024年8月2日
テスラは、Cybertruckに4680電池を使用しています。現在、同社がCybertruckに生産している4680電池の陰極はより伝統的な「湿法」プロセスで製造され、有毒な溶剤が使用されています。テスラは、第2四半期に4680電池の生産量が第1四半期比で50％増加したと述べています。
テスラは7月に内部の乾燥した陽極4680電池を使用して製造されたCybertruckプロトタイプのテストを開始しました。同社は6月の第2四半期の財務報告の電話会議で、内部の乾燥陽極4680電池の使用が生産コストを大幅に削減すると述べています。Cybertruckは年末までに利益を上げることができると期待されています。
テスラの自動車エンジニア副社長であるラース・モラビは先月、アナリストとの電話会議で、第4四半期に乾燥陽極4680電池を採用した量産型のCybertrucksを発売する見通しを示しました。
出来事：Xで、テスラのファンや投資家であるソーヤー・メリット（Sawyer Merritt）に対するマスクの返信で、「これは重大なブレークスルーです」と書いた。メリットも乾燥陽極4680電池の使用を「大事なこと」と述べた。
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「彼らがスケールを拡大し、収益性を確保する方法を見つけることができれば、それはゲームのルールを変えるでしょう」とMerrittは書いています。
マスクは新技術の利点について詳しく説明していませんが、メリットの見解に同意したようです。
これは大きな進歩です。
— Elon Musk (@elonmusk) 2024年8月2日
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免責事項：このコミュニティは、Moomoo Technologies Inc.が教育目的でのみ提供するものです。
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