Il computer Tesla FSD di prossima generazione ha prestazioni 10 volte superiori per dollaro rispetto ai chip AI di Nvidia e fino a 3 volte le prestazioni per watt, secondo Elon Musk.
In alcuni parametri, il chip Tesla AI5 batte l'attuale chip AI4 attuale, che si trova sul Modello Y 2026, di un fattore 40, ed è complessivamente 10 volte più veloce dell'hardware attuale di Tesla che esegue FSD 14.
Il chip AI5 sarà prodotto per Tesla presso le fonderie Samsung e TSMC in Texas e Arizona, rispettivamente, con inizio della produzione nel 2026.
Il chip AI5 trapelato in precedenza specifiche indicavano le sue prestazioni nell'ordine di 2000-2500 TOPS (trilioni di operazioni al secondo), ovvero circa 5 volte quelle dell'attuale computer HW4, ma Elon Musk ha dichiarato di aver trascorso la maggior parte dei fine settimana a lavorare con il team AI per far progredire l'architettura AI5.
Invece di produrre chip AI incredibilmente complessi, come fa Nvidia per i prodotti finali come il DGX Spark AI desktop che si trova su Amazon, Tesla ha puntato sulla riduzione dei componenti e delle funzioni non necessarie, poiché deve soddisfare le richieste di un solo cliente, come dice Elon:
Se non si è sicuri della quantità di dati che deve passare tra ogni blocco logico del chip, si finisce per avere autostrade giganti che vanno dappertutto. È un problema di progettazione molto... come se diventasse quasi impossibile da risolvere. E NVIDIA ha fatto un lavoro straordinario nel gestire una serie di requisiti quasi impossibili da soddisfare. Ma nel nostro caso, stiamo puntando a una semplicità radicale.
Invece di avere un sottosistema grafico dedicato, come nel computer HW4 della Model Y 2026, Tesla ha reso l'intero chip AI5 una GPU per l'esecuzione dell'inferenza dell'intelligenza artificiale ed è riuscita a eliminare elementi come il processore del segnale dell'immagine (ISP). "
Come risultato di queste eliminazioni, possiamo effettivamente inserire AI5 in un reticolo dimezzato e con un buon margine per le tracce dalla memoria agli acceleratori Tesla Trip, ai core della CPU ARM e ai blocchi PCI-X", spiega Elon.
In breve, Tesla sta facendo con il suo chip AI5 quello che le aziende hanno iniziato a fare con l'implementazione dell'AI in generale. Invece di scegliere costosi modelli linguistici generali, stanno sviluppando soluzioni su misura per compiti specifici che non necessitano dei miliardi di parametri di un LLM onnipotente come ChatGPT.
Dato che Tesla ha un solo cliente di cui occuparsi - se stessa - e sa che utilizzerà il chip AI5 solo per le sue auto a guida autonoma e per l'umanoide autonomo Optimus robot autonomi, può sviluppare l'intero stack hardware per ottimizzarlo per i punti critici del suo software. Anche con l'AI4, tuttavia, Tesla ha promesso che le auto con FSD 14.2 si sentiranno senza sforzo quando si tratta di guida autonoma, poiché l'aggiornamento introdurrà il ragionamento.
Quindi, con il ragionamento, penserà letteralmente a quale posto auto scegliere, quindi dirà: questo è l'ingresso, ma in realtà, probabilmente non c'è un posto auto proprio all'ingresso se è pieno - se il parcheggio è abbastanza pieno, la probabilità di un posto auto aperto proprio all'ingresso è molto bassa. Ma in realtà, ciò che farà è semplicemente accompagnarla all'ingresso del negozio e poi andare a cercare un posto auto. Ma diventerà molto intelligente nel trovare un parcheggio. Capirà... individuerà i posti vuoti molto meglio degli esseri umani. Ha una visione a 360 gradi. E utilizzerà - sì, come ho detto, solo - il ragionamento per risolvere le cose.
Tuttavia, non è chiaro se la versione FSD 14.2 sarà in grado di funzionare sui veicoli più vecchi. Tesla afferma che rilascerà un FSD 14 Lite per le auto con il computer HW3 nel secondo trimestre, ma non ha parlato delle funzioni che escluderà. A quel punto, potrebbe aver già iniziato a lavorare per scalare la produzione del chip AI5 prima che il Cybercab nel periodo aprile-giugno. Tutti i chip AI5 in eccesso che Tesla produrrà, secondo Elon, andranno nei suoi centri dati FSD per unirsi all'hardware Nvidia.
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