テスラのドイノ開発タイムライン

イーロン・マスクは、テスラを単なる自動車メーカーにとどめるつもりはない。彼のビジョンはもっと壮大で、テスラをAIの強力な存在、特に自動運転の分野でリーダーにすることを目指している。この野望は、テスラのカスタムスーパーコンピューター「Dojo」に依存しており、これは完全自動運転（FSD）ニューラルネットワークのトレーニング用に設計されている。FSDはまだ完全な自動運転には至っておらず、依然として注意深いドライバーの監視が必要だが、テスラは十分なデータ、計算能力、トレーニングがあれば、真の自動運転能力を達成できると信じている。ここでDojoが重要な役割を果たす。

マスクは数年前からDojoについてほのめかしてきたが、2024年にこのスーパーコンピューターに関する話題を加速させた。そして2025年、新たなプレイヤー「Cortex」が登場した。しかし、電気自動車の販売が低迷する中、Dojoはテスラにとって依然として重要であり、投資家はテスラが完全自動運転を達成できる兆候を熱望している。以下はDojoの歩みとその過程での約束のタイムラインである。

2019

Dojoの初言及

4月22日、テスラのAutonomy Dayで、AIチームがステージに立ち、オートパイロットと完全自動運転について議論し、これらのシステムの背後にあるAIを強調した。テスラは、ニューラルネットワークと自動運転車向けに特別に設計されたカスタムチップの詳細を公開した。イベント中、マスクはDojoをAIトレーニング用のスーパーコンピューターとして紹介し、軽く触れた。また、当時生産されたすべてのテスラ車は、完全自動運転に必要なハードウェアを搭載しており、ソフトウェアアップデートだけでその機能を解放できると述べた。

2020

マスク、Dojoの宣伝を開始

2月2日、マスクはテスラがまもなく世界中で100万台以上のコネクテッドビークルを保有し、完全自動運転に必要なセンサーと計算能力を備えると発表した。彼はDojoの能力を称賛し、「Dojo、われわれのトレーニングスーパーコンピューターは、膨大なビデオトレーニングデータを処理し、多数のパラメータを持つハイパースペースアレイを効率的に実行し、豊富なメモリとコア間の超高速帯域幅を備える。詳細は後で」と述べた。

8月14日、マスクは大量のビデオデータを処理するニューラルネットワークトレーニングコンピューター「Dojo」の開発計画を再確認し、「獣のような存在」と呼んだ。彼はDojoの初版が約1年後、2021年8月頃に完成すると予測した。

12月31日までに、マスクはDojoが必須ではないが、自動運転能力を強化すると明確にした。彼は「人間のドライバーより安全なだけでは不十分で、オートパイロットは最終的に人間のドライバーより10倍以上安全でなければならない」と強調した。

2021

テスラ、Dojoを正式発表

8月19日、テスラは初のAI DayでDojoを正式に発表し、AIチームへのエンジニアの引き込みを目指した。テスラはD1チップを紹介し、これがNvidiaのGPUとともにDojoスーパーコンピューターを動かすと述べた。同社はAIクラスターに3,000個のD1チップを収容する計画だった。

10月12日、テスラはDojo技術白書「テスラの設定可能な浮動小数点フォーマットと演算のガイド」を公開した。この文書は、ディープラーニングニューラルネットワークで使用される新しいバイナリ浮動小数点演算の技術標準を概説し、ソフトウェア、ハードウェア、またはその両方の組み合わせで実装可能だった。

2022

テスラ、Dojoの進捗を公開

8月12日、マスクはテスラが「Dojoを段階的に導入する」と発表し、翌年の追加GPUの必要性を減らすと述べた。

9月30日、テスラの2回目のAI Dayで、同社は最初のDojoキャビネットの設置を公開し、2.2メガワットの負荷テストを行った。テスラは1日に1タイルを製造し、各タイルは25個のD1チップで構成されていた。彼らはDojoが「火星のサイバートラック」のAI画像を生成するStable Diffusionモデルを実行するデモを行った。同社は2023年第1四半期までに完全なExapodクラスターを完成させ、パロアルトで7つのExapodを構築する目標を掲げた。

2023

「長期的賭け」

4月19日、テスラの第1四半期決算電話会議で、マスクはDojoが「トレーニングコストを桁違いに改善する可能性」を持つと述べた。彼はまた、DojoがAmazon Web Servicesのような他社に販売可能なサービスになる可能性を示唆した。マスクはこれを「長期的賭け」と呼び、挑戦する価値があるとした。

6月21日、テスラのAI Xアカウントは、同社のニューラルネットワークがすでに顧客車両に搭載されていると投稿した。グラフはテスラの現在および予測される計算能力を示し、Dojoの生産が2023年7月に開始された。マスクはDojoがオンラインでテスラのデータセンターでタスクを実行していると確認した。テスラは2024年2月までに計算能力が世界トップ5に入ると予測し、2024年10月までに100エクサフロップスに達する目標を掲げた。

7月19日、テスラの第2四半期決算報告でDojoの生産開始が確認された。マスクは2024年までにDojoに10億ドル以上を費やす計画を発表した。

9月6日、マスクはXでテスラがAIトレーニング計算能力に制約を受けているが、NvidiaとDojoがこれに対処すると投稿した。彼はテスラの車両から毎日受信する約1600億フレームのビデオ管理の課題を強調した。

2024

スケールアップの計画

1月24日、テスラの第4四半期および通年決算電話会議で、マスクはDojoを高リスク・高リターンのプロジェクトと認めた。彼はNvidiaとDojoの二本立てのアプローチを述べ、Dojoが稼働中でスケールアップしていることを確認し、Dojo 1.5、Dojo 2以降の計画を明らかにした。

1月26日、テスラはバッファローにDojoスーパーコンピューターを構築するために5億ドルの投資を発表した。マスクはXでこの投資を軽視し、Nvidiaの10k H100システムに相当し、テスラはその年にNvidiaハードウェアにさらに多くを費やすと述べた。彼はAIで競争力を持つためのコストが年間数十億ドルだと強調した。

4月30日、TSMCの北米技術シンポジウムで、Dojoの次世代トレーニングタイルD2が生産中であることが明らかになった。D2は25個のチップを使用せず、Dojoタイル全体を単一のシリコンウェハに統合する。

5月20日、マスクはギガテキサス工場の拡張部分後部に「超高密度水冷スーパーコンピュータークラスター」を設置すると発表した。

6月4日、CNBCの報道で、マスクがテスラ向けの数千のNvidiaチップをXとxAIに転用したことが明らかになった。マスクは当初この報道を否定したが、後にXで、テスラにはチップを設置する場所がなく、倉庫に眠っていただろうと説明した。彼はギガテキサス拡張部にFSDトレーニング用の50k H100を設置すると述べた。

マスクはまた、テスラがその年に計画した約100億ドルのAI関連支出の約半分が内部で賄われ、テスラ設計のAI推論コンピューターや全車両のセンサー、Dojoを含むと共有した。NvidiaハードウェアはAIトレーニングスーパークラスター構築コストの約3分の2を占め、テスラのNvidia購入額は30億ドルから40億ドルと推定された。

7月1日、マスクはXで、現在のテスラ車両が次世代AIモデルの適切なハードウェアを持っていない可能性があり、パラメータ数が5倍に増加するため、車両推論コンピューターのアップグレードが必要だと明らかにした。

Nvidiaの供給課題

7月23日、テスラの第2四半期決算電話会議で、マスクはNvidiaハードウェアの高い需要を強調し、GPUの入手が難しいと述べた。彼はDojoにさらに注力する必要性を強調し、Dojoを使ってNvidiaと競争可能になるとの見通しを示した。

テスラの投資家向け資料では、テスラのAIトレーニング容量が2024年末までに約9万H100相当のGPUに増加し、6月の約4万から上昇すると予測された。その日遅く、マスクはXでDojo 1が年末までに「約8k H100相当のトレーニングがオンラインになる」と投稿し、サイバートラックを彷彿とさせるデザインのスーパーコンピューターの写真を公開した。

DojoからCortexへ

7月30日、マスクはAI5が高量生産まで約18か月と述べ、古いハードウェアが取り残される懸念に応えた。

8月3日、マスクは「ギガテキサスのテスラスーパーコンピュートクラスター（別名Cortex）」のウォークスルーを共有し、これは約10万のH100/H200 Nvidia GPUとFSDおよびOptimusのビデオトレーニング用の大規模ストレージで構成されると述べた。

8月26日、マスクはCortexのビデオを投稿し、「オースティンのテスラ本社で構築中の巨大な新AIトレーニングスーパークラスターで、現実世界のAIを解決する」と説明した。

2025

2025年にDojoのアップデートなし

1月29日、テスラの2024年第4四半期および通年決算電話会議ではDojoへの言及がなかった。代わりに、オースティンのギガファクトリーにある新たなAIトレーニングスーパークラスター「Cortex」が注目を集めた。テスラの株主向け資料では、約5万のH100 Nvidia GPUで構成されるCortexの完成が記載された。

「Cortexは、データ量の4.2倍増加、高解像度ビデオ入力などにより、FSD V13（監視付き）の安全性と快適性を大幅に向上させた」と株主書簡に記されている。

電話会議中、CFOのVaibhav Tanejaは、FSD V13の展開を加速するためにCortexの構築を急いだと述べた。彼は、インフラを含むAI関連の累積資本支出が「これまでに約50億ドルに達した」と報告した。2025年については、TanejaはAI関連の資本支出が横ばいになると予想した。

この記事は2024年8月10日に初公開され、新情報が入手次第更新される予定です。