記事転載元：AIGC

出典: Financial AP通信

著者: 鄭元芳

現地時間9月11日、テスラの米国株は10％以上急騰し、市場価値は1日で796億ドル増加し、前年比上昇率は122％に拡大した。

急騰のきっかけとなったのは、モルガン・スタンレーのレポートだった。モルガン・スタンレーは、Dojo スーパーコンピューターがテスラの市場価値を最大 5,000 億ドル増加させるとともに、テス​​ラのベンチマーク目標価格を 400 ドルに引き上げると指摘した。参考までに、テスラの株価は月曜の急騰後、273.58ドルで終了したが、それでもモルガン・スタンレーの予想を46％上回っている。

アナリストのアダム・ジョナス氏とダニエラ・M・ヘイジアン氏のチームは、自動運転システムは「人工知能プロジェクトの母」として知られており、自動運転問題の解決を目指す過程でテスラがスーパーコンピューター「Dojo」を開発したと報告書の中で指摘した。それはテスラにとって「新たな潜在市場」を切り開くことができる。

▌道場とは何ですか？

Dojo は Tesla が自社開発したスーパーコンピューターで、大量のビデオ データを使用して「教師なし」データの注釈とトレーニングを完了できます。

文字通りに言うと、Dojo は「道場、武道場」を意味し、テスラが AI のために建設した訓練場という意味に対応します。

2021年のAIデイで、テスラはすでにDojoスーパーコンピューターをリリースしていましたが、その時はまだ「駆け出し」で、最初のチップとトレーニングブロックしかありませんでした。同社はまだ完全なDojo Exapodの構築を推進していました。

テスラはまた、理論上、Dojo ExaPod は世界最速の AI トレーニング スーパーコンピューターになるだろうとも述べました。その後、最終的に Dojo Exapod が発表されました。各 Dojo ExaPod は 120 個のトレーニング モジュールを統合し、3,000 個の D1 チップが内蔵され、100 万個を超えるトレーニング ノードを備え、1.1EFLOP* (1 秒あたりの浮動小数点演算のペタフロップス) の演算能力を備えています。 。マイクロアーキテクチャの観点から見ると、各 Dojo ノードはコアを持ち、CPU 固有のメモリーと I/O インターフェースを備えた成熟したコンピューターです。

現在、Dojo は人工知能の機械学習とコンピューター ビジョンのトレーニングに使用されています。テスラは今年 7 月に Dojo スーパーコンピューターの生産を開始し、より高速で安価なニューラル ネットワーク トレーニングに向けた重要な一歩を踏み出しました。同社は将来的には 2024 年末までに Dojo に 10 億ドル以上を投資する予定です。 NVIDIA と Dojo のパワーを同時に享受できます。

テスラが6月に発表したコンピューティング能力開発計画によると、Dojoは来年第1四半期には世界でトップ5のコンピューティング能力施設となり、来年10月までに100エフロップスのコンピューティング能力に達する予定だ。

▌マスク氏の「AI帝国」の礎

Dojoはマスク氏の「AI帝国」の基礎施設となったといえる。

2019 年を振り返って、マスク氏は初めて Dojo を外の世界に紹介したときに次のように述べました。

テスラには、Dojo と呼ばれる大きなプロジェクトがあります。これは非常に強力なトレーニング コンピューターであり、目的は大量のデータを入力してビデオ レベルでトレーニングすることです。Dojo コンピューターを使用すると、多数のビデオで教師なしの大規模トレーニングを実行できます。

実際、人工知能の栄養源がデータであれば、テスラの自動運転の栄養源はビデオ データです。

コード制御ではなく完全なニューラル ネットワークを実現するために、FSD V12 は毎日トレーニング用にテスラ フリートから約 1,600 億フレームのビデオを取得しますが、使用されるのは最も有用なビデオの 1% 未満です。マスク氏は、テスラが構想するニューラルネットワークは、具体化する前に少なくとも100万本のビデオでトレーニングする必要があると述べた。今年の初めまでに、FSD V12 は 1,000 万件のビデオ分析を完了しました。

8月末、マスク氏は生放送を通じてFSD V12を「披露」したばかりだ。

このライブ中継では、車両はあら​​かじめ設定された道路以外で、歩行者に道を譲ったり、障害物を回避したり、交差点で曲がったりすることができます。マスク氏は、FSD V12には対応するコード行は存在せず、車両はこれらのアクションを実行するように人為的に設定されていると繰り返し強調してきた。FSD 12によるこれらのアクションの完了は完全に多数のビデオトレーニングの結果である。ビデオ トレーニング データを通じて、AI は自ら運転することを学習し、「人間のように行動する」ことができます。

もちろん、平凡でランダムなデータだけでは十分ではありません。ニューラル ネットワークに供給されるデータは慎重に選択する必要があります。マスク氏はまた、優秀なドライバーからの質の高いデータがテスラの自動運転トレーニングの鍵となると強調した。

「大量の平凡なデータでは運転を改善することはできません。また、データ管理は非常に困難です。システムがどのデータを選択し、どのデータに基づいてトレーニングするかを制御できるソフトウェアがたくさんあります。」

▌汎用人工知能を目指して

現在、マスク氏にとって、Dojo の価値は自動運転ビジネスに限定されなくなり、実際、Dojo は Tesla AI ビジネス システム全体の開発のためのコンピューティング インフラストラクチャとなっています。

人間の情報の約 70% は視覚を通じて得られており、これはテスラが自動車やロボットのために準備する予定の解決策でもあります。

テスラは以前、テスラロボットのテスラボット「オプティマスプライム」の頭部には自社の車と同じインテリジェント運転カメラが搭載され、AIシステムを車と共有することを明らかにしていました。つまり、テスラの人型ロボットは今後も継続します。視覚を主なセンシング技術のルートとして使用します。

マスク氏は今年6月、Dojoが数カ月前からオンラインで稼働しており、テスラの完全自動運転に適しているだけではないと明らかにした。さらに、Dojo V1 は大容量のビデオ トレーニング向けに高度に最適化されており、汎用 AI 向けではありませんが、Dojo V2 はこの制限を克服すると述べました。

これは、アップグレードされたバージョンの Dojo が汎用人工知能 (AGI) をターゲットにする可能性が高いことも意味します。

これは、前述のモルガン・スタンレーのレポートでも言及されています。モルガン・スタンレーは、他のテクノロジー企業のスーパーコンピューターと比較した結果、Dojo の未来はより明るいと判断しました。テスラの今後の自律型ロボットタクシーとネットワークサービスを考慮すると、Dojo の導入はより明確になり、テスラの企業エコシステムの大幅なアップグレードを促進する可能性があります。