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、前年比上昇率は122％に拡大し、市場価値は1日で796億ドル増加し、8,683億4,100万ドルに達した。 急騰の引き金となったのはモルガン・スタンレーのレポートで、モルガン・スタンレーは、スーパーコンピューター「Dojo」がテスラの市場価値を最大5000億ドル増加させる一方、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日の急騰後、273.58ドルで終了しましたが、**それでもモルガン・スタンレーの予想を46%上回っています**。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報告書の中で、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、テスラは自動運転問題の解決を目指す過程でスーパーコンピューター「Dojo」を開発したと指摘した。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。テスラは2021年のAIデイですでにDojoスーパーコンピューターをリリースしていたが、当時は「駆け出し」で最初のチップとトレーニングブロックしかなく、同社はまだ完全なDojo Exapodの構築を進めていた。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と述べた。 **その後、Dojo Exapod がついに発表されました。各 Dojo ExaPod は 120 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 万以上のトレーニング ノードを備え、1.1EFLOP\* (ペタフロップス/秒) の計算能力を備えています。手術）。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、より高速かつ安価なニューラル 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 2024 年末までに Dojo に 10 億ドル以上を投資する予定です。 , Tesla は、NVIDIA と Dojo** の両方のコンピューティング能力を使用する予定です。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 は来年の第 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 月には 100 エフロップスのコンピューティング能力に達する**とされています。## **▌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。> テスラには大きなプロジェクトがあり、それを Dojo と呼んでいます。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なく、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ました。 ** FSD 12 によるこれらのアクションの完了は、完全に大量のビデオ トレーニングの結果です。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なく、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。」## **▌汎用人工知能に向けて**現在、マスク氏にとって、Dojo の価値はもはや自動運転ビジネスに限定されず、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 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スマー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ました。ロボットは続きます ビジョンベースのセンシング技術ルートを確立。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 トレーニング用に高度に最適化されており、汎用 AI 用ではありませんが、Dojo V2 はこの制限を突破する**と述べました。これは、**Dojo のアップグレードされたバージョンが汎用人工知能 (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 の実装はより明確になり、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。
Tesla の AI 帝国の基礎となる Dojo: ビデオ データ トレーニングのために生まれ、AGI への道を開く
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、前年比上昇率は122％に拡大し、市場価値は1日で796億ドル増加し、8,683億4,100万ドルに達した。
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報告書の中で、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、テスラは自動運転問題の解決を目指す過程でスーパーコンピューター「Dojo」を開発したと指摘した。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。
テスラは2021年のAIデイですでにDojoスーパーコンピューターをリリースしていたが、当時は「駆け出し」で最初のチップとトレーニングブロックしかなく、同社はまだ完全なDojo Exapodの構築を進めていた。
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と述べた。 **その後、Dojo Exapod がついに発表されました。各 Dojo ExaPod は 120 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 万以上のトレーニング ノードを備え、1.1EFLOP* (ペタフロップス/秒) の計算能力を備えています。手術）。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、より高速かつ安価なニューラル 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 2024 年末までに Dojo に 10 億ドル以上を投資する予定です。 , Tesla は、NVIDIA と Dojo** の両方のコンピューティング能力を使用する予定です。
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 は来年の第 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 月には 100 エフロップスのコンピューティング能力に達するとされています。
▌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。
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なく、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ました。 ** FSD 12 によるこれらのアクションの完了は、完全に大量のビデオ トレーニングの結果です。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なく、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。」
▌汎用人工知能に向けて
現在、マスク氏にとって、Dojo の価値はもはや自動運転ビジネスに限定されず、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 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スマー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ました。ロボットは続きます ビジョンベースのセンシング技術ルートを確立。
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 トレーニング用に高度に最適化されており、汎用 AI 用ではありませんが、Dojo V2 はこの制限を突破すると述べました。
これは、Dojo のアップグレードされたバージョンが汎用人工知能 (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 の実装はより明確になり、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。