Sechs Monate nach Einstellung: Elon Musk reanimiert Supercomputerchip Dojo 3

Im August 2025 hatte Tesla das Team aufgelöst. Nun reanimiert Elon Musk das Projekt Dojo 3 überraschend. Die Supercomputer-Lösungen dürften den Einsatz der im Auto verwendeten Chips AI5 und AI6 unterstützen. Denn diese sind zwar sehr gut im Inference, aber weniger beim Training.

Dojo war ein von Tesla im August 2021 erstmals öffentlich gezeigtes Supercomputer-Konzept mit einer Architektur, die die eigens entwickelten D1-Chips mit jeweils 354 Kernen zu einem 5-mal-5-Raster (25 Chips mit 8.850 Kernen) auf einem Tile (Kachel) verbindet. Sechs Stück davon sind auf einem System-Tray untergebracht und zwei davon in einem Cabinet verstaut, wovon zehn Stück schließlich den ExaPOD bilden.

Der eigene Supercomputer wurde primär für das Training von Machine-Learning-Modellen mit Videodaten der Fahrzeugflotte entwickelt, um das Full Self-Driving (FSD) mit dem Ziel des autonomen Fahrens weiter zu verbessern. An diesen Zielvorgaben dürfte sich nichts geändert haben, denn Musk spricht davon, „mit den Chips zusammenzuarbeiten, die das weltweit höchste Volumen haben können“. Damit sind die Produkte in den Fahrzeugen gemeint, die wiederum auf die Daten und Ergebnisse der Supercomputer zugreifen.

Zuletzt hieß es, Tesla würde anstelle von Dojo-Hardware zukünftig mehr auf Lösungen externer Partner setzen. Explizit genannt wurden AMD und Nvidia für „Compute“, also für die Rechenleistung, die für das Training und potenziell auch Inference benötigt wird. Eine eigene Lösung, speziell auf die Bedürfnisse von Tesla zugeschnitten, kann dennoch weiterhin Sinn ergeben – das war bekanntlich auch bereits der Ansatz vor knapp fünf Jahren.

So hieß es zuletzt aber auch, dass Tesla einfach einige AI5 und AI6 kombinieren und so einen kleinen Dojo 3 mit sehr geringem Kostenaufwand entstehen lassen könnte. Wie die Umsetzung von Dojo 3 letztlich final aussehen wird, werden die kommenden Monate zeigen.

Den AI5-Chip auf die Zielgerade zu bringen war für Tesla letztlich aber erst einmal wichtiger, der nun die Leistung von Nvidia Hopper oder im dualen Gespann von Nvidia Blackwell erreichen und zugleich eine deutlich geringe Größe, geringere Kosten und geringere Leistungsaufnahme vorweisen soll. Worauf genau sich diese Werte beziehen und wie vergleichbar diese wirklich sind, bleibt abzuwarten.