Tesla Dojo Aufstieg und Niedergang von Elon Musks KI Supercomputer

Tesla Dojo: Aufstieg und Fall von Elon Musks KI-Supercomputer

Dojo sollte Teslas maßgeschneiderter Supercomputer werden. Hier erfährst du, was Elon Musk ursprünglich plante, was stattdessen passierte und was die Zukunft bringt – präsentiert von metin.ai.

Jahrelang sprach Elon Musk voller Enthusiasmus von Dojo, dem KI-Supercomputer, der zum Eckpfeiler von Teslas KI-Ambitionen werden sollte. Das Projekt war ihm so wichtig, dass er im Juli 2024 verkündete, das KI-Team werde sich im Vorfeld der Robotaxi-Präsentation im Oktober „verstärkt“ auf Dojo konzentrieren.

Nach sechs Jahren voller Hype entschied sich Tesla jedoch im August 2025, Dojo abzuschalten und das dahinterstehende Team aufzulösen. Nur Wochen nach der Prognose, dass „Dojo 2“ – Teslas zweiter Supercluster auf Basis der hauseigenen D2-Chips – bis 2026 fertiggestellt sein würde, kehrte Musk seinen Kurs um und erklärte das Projekt zur „evolutionären Sackgasse“.

Dieser Artikel erklärt, was Dojo war, wie es Tesla hätte helfen sollen und was sein Scheitern für die Zukunft des Unternehmens bedeutet.

Was war Dojo?

Dojo war Teslas speziell entwickelter Supercomputer, der darauf ausgelegt war, die neuronalen Netze für das „Full Self-Driving“-System (FSD) zu trainieren.

Der Ausbau von Dojo ging Hand in Hand mit Teslas Ziel, den vollständig autonomen Fahrbetrieb zu erreichen und ein Robotaxi auf den Markt zu bringen. FSD (Supervised) ist Teslas fortschrittliches Fahrassistenzsystem, das bereits in Hunderttausenden Fahrzeugen verbaut ist und einige automatisierte Fahraufgaben übernehmen kann, aber nach wie vor die Aufmerksamkeit eines menschlichen Fahrers erfordert. Es bildet auch die Grundlage für den eingeschränkten Robotaxi-Dienst, den Tesla im Juni 2025 in Austin mit Model-Y-Fahrzeugen startete.

Selbst als der eigentliche Zweck von Dojo allmählich Gestalt annahm, schrieb Tesla seine – durchaus umstrittenen – Erfolge im Bereich des autonomen Fahrens nicht dem Supercomputer zu. Tatsächlich wurden Dojo von Musk und Tesla im vergangenen Jahr kaum Erwähnungen getan. Im August 2024 begann Tesla stattdessen, Cortex zu bewerben, den „riesigen neuen KI-Trainings-Supercluster, der am Tesla-Hauptsitz in Austin gebaut wird, um reale KI-Probleme zu lösen“. Musk sagte, Cortex werde „massiven Speicher für das Videotraining von FSD und Optimus“ bieten.

Die Kehrtwende: Das Aus für Dojo

Tesla löste das Dojo-Team Mitte August 2025 auf und stellte das Projekt ein. Dojos Leiter, Peter Bannon, verließ das Unternehmen ebenfalls, nachdem bereits etwa 20 Mitarbeiter gegangen waren, um ihr eigenes KI-Chip- und Infrastrukturunternehmen namens DensityAI zu gründen.

Analysten wiesen darauf hin, dass der Verlust von Schlüsselpersonal ein Projekt schnell zum Scheitern bringen kann, insbesondere ein hochspezialisiertes, internes Tech-Projekt.

Die Abschaltung erfolgte wenige Wochen nachdem Tesla einen 16,5-Milliarden-Dollar-Deal mit Samsung unterzeichnet hatte, um seine nächste Generation von KI6-Chips von dem südkoreanischen Unternehmen produzieren zu lassen. Der KI6-Chip ist Teslas Wette auf ein Chip-Design, das sich vom Antrieb von FSD und Teslas humanoiden Optimus-Robotern bis hin zum Hochleistungs-KI-Training in Rechenzentren skalieren lässt.

„Sobald klar wurde, dass alle Wege zum AI6 führen, musste ich Dojo abschalten und einige schwierige Personalentscheidungen treffen, da Dojo 2 nun eine evolutionäre Sackgasse war“, postete Musk auf X. „Dojo 3 lebt arguably in Form einer großen Anzahl von AI6 [Systems-on-a-Chip] auf einer einzelnen Platine weiter.“

Warum brauchte Tesla überhaupt einen Supercomputer?

Teslas visionärer Ansatz war der Hauptgrund für die Notwendigkeit eines Supercomputers. Die neuronalen Netze hinter FSD werden mit riesigen Mengen an Fahrdaten trainiert, um Objekte rund um das Fahrzeug zu erkennen und zu klassifizieren und dann Fahrentscheidungen zu treffen. Das bedeutet, dass die neuronalen Netze, wenn FSD aktiviert ist, visuelle Daten kontinuierlich mit einer Geschwindigkeit sammeln und verarbeiten müssen, die den Erkennungsfähigkeiten eines Menschen entspricht.

Mit anderen Worten: Tesla wollte ein digitales Duplikat des menschlichen visuellen Cortex und der Gehirnfunktion schaffen.

Um dies zu erreichen, muss Tesla alle von seinen Fahrzeugen auf der ganzen Welt gesammelten Videodaten speichern und verarbeiten sowie Millionen von Simulationen durchführen, um sein Modell mit diesen Daten zu trainieren.

Tesla verließ sich hauptsächlich auf Nvidia, um seinen aktuellen Dojo-Trainingscomputer mit Strom zu versorgen, wollte aber nicht alle Eier in einen Korb legen – nicht zuletzt, weil Nvidia-Chips teuer sind. Tesla hatte gehofft, etwas Besseres zu schaffen, das die Bandbreite erhöht und die Latenzzeiten verringert. Deshalb beschloss die KI-Abteilung des Automobilherstellers, ein eigenes Hardware-Programm zu entwickeln, das darauf abzielte, KI-Modelle effizienter zu trainieren als traditionelle Systeme.

Im Kern dieses Programms standen Teslas proprietäre D1-Chips, die nach Angaben des Unternehmens für KI-Workloads optimiert waren.

Was bedeutete Dojo für Tesla?

Teslas Hoffnung war, dass es durch die Übernahme der eigenen Chip-Produktion eines Tages in der Lage sein könnte, KI-Trainingsprogrammen schnell große Rechenleistung zu niedrigen Kosten hinzuzufügen.

Es bedeutete auch, dass man in Zukunft nicht auf Nvidias Chips angewiesen sein würde, die immer teurer und schwerer zu beschaffen sind. Jetzt setzt Tesla voll und ganz auf Partnerschaften – mit Nvidia, AMD und Samsung, die seinen nächsten AI6-Chip produzieren werden.

Während Teslas Telefonkonferenz zum zweiten Quartal 2024 sagte Musk, die Nachfrage nach Nvidia-Hardware sei „so hoch, dass es oft schwierig ist, die GPUs zu bekommen“. Er sei „besorgt darüber, tatsächlich stetig GPUs zu bekommen, wenn wir sie wollen, und ich denke, dies erfordert, dass wir uns viel mehr mit Dojo befassen, um sicherzustellen, dass wir die Trainingskapazität haben, die wir benötigen“.

Dojo war eine riskante Wette, die Musk mehrmals absicherte, indem er sagte, dass Tesla möglicherweise nicht erfolgreich sein würde.

Langfristig spielte Tesla mit der Idee, ein neues Geschäftsmodell auf der Grundlage seiner KI-Abteilung zu schaffen, wobei Musk während des Q2-2024-Gesprächs sogar sagte, er sehe „einen Weg, mit Dojo mit Nvidia wettbewerbsfähig zu sein“. Während D1 eher auf Teslas Computer-Vision-Beschriftung und -Training zugeschnitten war – nützlich für FSD- und Optimus-Training – wäre es nicht für viel anderes nützlich gewesen. Zukünftige Versionen müssten eher auf general-purpose-KI-Training zugeschnitten sein, sagte Musk.

Das Problem, auf das Tesla möglicherweise gestoßen ist, ist, dass fast die gesamte verfügbare KI-Software für die Arbeit mit GPUs geschrieben wurde. Die Verwendung von Dojo-Chips zum Training general-purpose-KI-Modelle hätte das Umschreiben der Software erfordert.

Fazit

Die Geschichte von Dojo ist ein Lehrstück über ambitionierte Tech-Projekte, deren Scheitern und die strategischen Wendemanöver eines der wertvollsten Unternehmen der Welt. Während Dojo als Projekt eingestellt wurde, lebt sein Geist in Form der AI6-Chips und Teslas ungebrochenem Bestreben, die Zukunft der KI und des autonomen Fahrens zu gestalten, weiter.

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