マスク氏自身がFSDがリードしている理由を明らかにした。

マスク氏は最近、記事を投稿し、初めて自らが構築したスーパーコンピュータークラスターの名称とその計算能力の規模を明らかにした。ネットユーザーらは、その規模が想像をはるかに超えるものだと驚きを隠せない。

マスク氏はこれまでにも、このスーパーコンピューティング クラスターについて、そのハードウェア ソース、巨額の投資、同様に驚異的な電力消費など、多くの情報を公開している。

AIの専門家が将来のエネルギーの重要性について発言し、核融合の分野に投資しているのも不思議ではない。

この観点から見ると、NIO は意図せずして AI の分野でリードする立場に立ったのかもしれません。

マスク氏がスーパーコンピューティングクラスター「Cortex」を発表

マスク氏は週末も休まず、テスラのテキサス・ギガファクトリーへ向かい、スーパーコンピューティング・クラスターのリハーサルを行い、その名前を公表した。

皮質（大脳皮質）。

マスク氏は、Cortex が、特にテスラの FSD と Optimus のトレーニング用に10 万枚の H100/H200 画像を保持できることを明らかにしました。

一部のネットユーザーは、その計算能力が予想をはるかに上回ったと驚嘆した。

彼らは「テスラははるかに先を進んでいる」と述べた。

しかし、マスク氏はNvidia製品について言及したが、Cortexの膨大な計算能力のハードウェアコンポーネントは多岐にわたる可能性がある。

マスク氏は以前、スーパーコンピューティング クラスターの目標は、コンピューティング能力の半分を Nvidia や AMDYES などの他のメーカーが提供し、残りの半分を Tesla が提供できるようにすることだと明らかにしていた。

後者は明らかに、テスラが独自に開発したスーパーコンピューティング センター、Dojo を指しています。

Dojoは2021年のテスラAIデーでデビューし、過去3年間継続的に開発されてきました。マスク氏によると、Dojo 1は今年末までにH100チップ8,000個に相当する演算能力を備える予定で、「それほど多くはないが、決して無視できるほどではない」とのことです。

Dojo は今後も拡大を続け、外部の顧客への供給も開始する可能性があります。

第2四半期の決算発表で、マスク氏はDojoがNvidiaと競争する道を提供すると述べた。

モルガン・スタンレーは2023年9月のレポートで、Dojoがロボタクシーとソフトウェアサービスを通じてテスラに新たな収益成長の機会をもたらし、テスラの時価総額を5,000億ドル増加させる可能性があると予測した。

社内で開発され、外部から購入されたグラフィック カード、膨大なコンピューティング パワーは FSD の反復的なアップグレードをサポートしましたが、新たな問題ももたらしました。

冷却とエネルギー消費。

ネット上に流出した工場の情報によると、このスーパーコンピューター施設には、巨大な外部ファン、4つの超大型水槽、巨大な地下水道管など、複数の放熱・冷却対策が施されているという。

マスク氏は最近、冷却などの要素を含めたスーパーコンピューターの電力消費量も明らかにした。

130MWは中規模発電所2基半分の発電能力に相当します。

それは十分ではありません。

マスク氏は、クラスターの電力消費量は18カ月以内に500MW以上に増加すると予測している。

マスク氏が昨年11月に「今後2年間の電力不足」を懸念していたのも不思議ではない。

しかし、他の国産インテリジェントドライビング愛好家と比べると、まだパワーを気にする時期ではない。

むしろ、コンピューティング能力のギャップこそが、現在の不安の主な原因なのです。

2024年、インテリジェント運転のためのコンピューティングパワー戦争

2024年、自動車業界全体で価格戦争が激化しましたが、実は、主要なインテリジェント運転企業の間では、コンピューティング能力をめぐる戦争も静かに勃発していました。

プレイヤーはチャンスがあればいつでも自分の力を発揮します。

まず、テスラについてお話しましょう。マスク氏はソーシャルメディアで、今年NVIDIAから30億～40億ドル（217億～290億人民元相当）を調達してカードを購入すると直接発表しました。

カード購入への投資だけでも、新部隊の総研究開発投資のほぼ2倍になります。

国内市場に目を向けると、XPeng は最近記者会見で初めて自社のコンピューティング能力の規模を明らかにし、 2.5E FLOPSは自動車メーカーのトップクラスにランクされています。

Idealは、自社のクラウドコンピューティング能力の規模をまだ公表していません。一部のブロガーは4EFLOPSだと主張していますが、公式には確認されていません。

NIO がその計算能力規模を発表しているが、それは車両とクラウドを組み合わせたデータである。

新興企業と比較すると、従来の自動車メーカーは、自社のコンピューティング能力の規模の開示には慎重です。

4月中旬、魏建軍氏は、万里の長城が自社で構築したスーパーコンピューティングセンターの総計算能力が1.64 EFLOPSに達したことを明らかにした。

サプライヤーの中で、Yu Chengdongも今年のスマートカー発表会でクラウドコンピューティングのパワーデータを継続的に更新しました。6月末までに、ファーウェイのADSイテレーションに使用されるコンピューティングパワーは3.5E FLOPSに達しました。過去の成長率に基づくと、明日のEnjoy S9発表会では4E FLOPSを突破する可能性があります。

センスタイムの2023年度財務報告によると、同社の計算能力備蓄は12E FLOPSに達したとされているが、そのうちどれだけが自動車事業に割り当てられているかは不明だ。

百度はまた、今年初めに、Jiyue に供給される計算能力は 1.8 ～ 2.2E FLOPS であり、上限はないことも明らかにした。

業界では一般的に、自動運転機能に影響を与える主な 3 つの要素は、計算能力、データ、アルゴリズムであると考えています。

アルゴリズム アーキテクチャの点では、すべてのプレーヤーがエンドツーエンドに目を向けており、それぞれが独自のコンポーネントと詳細を持っています。

現在、データは主に使用中の車両の数に依存しており、アルゴリズムの反復とアップグレードは必然的に計算能力に依存しています。

テスラは数十億ドルを投じることができるが、国内企業にとってハイエンドのコンピューティング能力を獲得するのは容易ではない。

業界関係者によると、メーカーがA100/H100を購入するのは難しいため、4090で妥協せざるを得ず、クラスターの計算能力を向上させるのが間違いなく難しくなるとのことだ。

しかし、一部のサプライヤーは、コンピューティング能力の違いがすべてを決定するわけではないと考えています。

マスク氏は以前、FSD のトレーニングは AI の計算能力によって制約されるが、介入を必要とするコーナー ケース シナリオ データも反復処理に重要であると述べている。

どう思いますか？