先週末、テスラ (TSLA) はエヌビディア (NVDA) に珍しい 2 敗を喫しました。
CEOのイーロン・マスク氏は、テスラの自動運転チップ「AI5」はほぼ完成しており、次期チップ「A16」はすでに開発が進められていると述べた。
AI推論部分についてマスク氏は日曜、Dojo 3がXで再開されており、テスラは以前撤退した後、再び大規模なAIトレーニングを開始していると述べた。
しかし、NVIDIA は、多くのブランドをサポートするデフォルトの自動運転プラットフォームになることを目的とした、CES 2026 での「Alpamayo」（オープンソースの自動運転車 AI ツールキット）の発表で最初のパンチを放ちました。
マスク氏はリスクを軽視し、迅速に対応した。
Nvidia と Tesla という 2 つの巨人の間で綱引きが行われており、AV 業界にとって今が非常に興味深い時期であることは明らかです。
Tesla にとって、AV スタック全体を網羅する閉ループを構築することがすべてです。
テスラが設計した車載コンピューティング（これには、「ほぼ完成」している AI5 とすでに開発中の AI6 が含まれます）テスラのカメラファースト ソフトウェア スタックテスラのデータ フライホイールは、自社の車両によって駆動されます。
したがって、テスラにとっては、エヌビディアが他の企業に力を与えるために取り組んでいるのと同じように、強力なエコシステム内でその自律性の部分を維持することが重要です。
こうした約束は投資家にとって目新しいものではないため、フォローアップがさらに重要になります。
イーロン・マスク氏は、次世代の自動運転ハードウェアの進歩に伴い、テスラのAI5チップはほぼ完成していると述べた。
ブルームバーグの写真（ゲッティイメージズより）
テスラのチップロードマップは、より高速でより独立した未来を予感させます。
テスラは自動運転ハードウェアへの支配力を強化しようとしている。
さらにハイテク株:
モルガン・スタンレー、イベント後に驚くべきマイクロン価格目標を設定 ブラックウェルのことは忘れて、NVIDIA の未来はベラ・ルービンであり、エージェント ソフトウェアのクアンタム コンピューティングは 1 億 1,000 万ドルの動きをします。誰もそれが来るのを見ていなかった。モルガン・スタンレーは注目すべきブロードコム株価目標を引き下げた。アップルのアナリストらは2026年の株価に大胆な目標を設定した。
マスク氏は土曜日のXポストで、EV大手が自動運転コンピューターチップAI5の完成に近づいており、AI6はすでに開発中であると発表した。
マスク氏によると、台湾積体電路製造会社が製造するAI5チップがAI4ハードウェアに取って代わり、2027年に量産が開始される予定だという。さらに、テスラは米国拠点のチップ製造にサムスン電子を指名している。
Tesla の AI5 および AI6 チップは、まさに車内推論を目的としています。
AI の専門用語では迷子になりがちなので、各ステップで何が起こっているのかを明確に把握することが重要です。
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A15 と A16 の動きは本質的に「エッジでの推論」に関するものです。これは基本的に、サードパーティのコンピューティング スタックに依存するのではなく、テスラの完全自動運転ニューラル ネットワークを車内で実行します。
したがって、テスラが自社のチップ上でソフトウェアを実行できれば、大きな競争上の優位性が得られることになる。
テスラは、自社の自動車に Nvidia の車載 SoC (または「DRIVE」プラットフォーム全体) を必要としません。テスラは、単価、サプライチェーンの利用状況、チップ設計をコントロールできます。
しかし、テスラはすでに2019年に車載コンピューティング分野でエヌビディアから撤退しているため、今回の動きはスイッチの2倍の金額となる。
Nvidia は、あらゆる人の自動運転の夢を実現したいと考えています。
Nvidia は、本質的に完全な自律性への近道であるフルスタック ソリューションを自動車メーカーに提供しています。 NVIDIA DRIVE という名前で、ネイティブに統合された「頭脳、オペレーティング システム、ツールキット」を販売しています。
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そのため、自動車メーカーは、カスタム チップ、ソフトウェア、安全フレームワークなどを構築するのではなく、Nvidia の強力なエコシステムに接続することから始めることができます。その魅力の大きな部分は、それが本質的に、テスラの10年にわたる自主性の努力や研究開発に費やす数十億ドルを持たない企業にとってのハッキングであるということだ。
Nvidia にバンドルされているもの:
Orin や Thor などの DRIVE AGX 車載コンピュータ。DRIVE OS や DriveWorks を含む完全なソフトウェア スタック。検証済みのセンサーとアーキテクチャを備えたリファレンス車両プラットフォームである DRIVE Hyperion。人気の NVIDIA Halos 傘下の安全性および検証ツールと、トレーニングとシミュレーションを加速する Alpamayo などの強力な AI モデル。Tesla はトレーニングを再開していますが、Nvidia が依然としてペースを握っています。
Tesla は自社の自動車向け AI チップを強化していますが、コンピューティング能力では Nvidia が依然として大幅なリードを保っていることは明らかです。
AI5 と AI6 はエッジ推論用にカスタマイズされていますが、フロンティアスケールのモデルをトレーニングするのはまったく異なる課題です。
最新の AI システムをトレーニングするには、大量のコンピューティング リソースが必要です。
Meta は、16,000 個を超える Nvidia H100 GPU を使用して AI モデル Llama 3.1 (405B) をトレーニングしたと述べました。つまり、チップあたり 700 ワットと考えると、GPU だけで約 11.2 メガワットの電力になります。このレベルの規模は、Nvidia の経済性、可用性、エコシステムが引き続き優位を占める領域です。
しかし、テスラはトレーニング ゲームに戻るために Dojo 3 を再起動することを決定しました。
しかし現時点では、Dojo 3 の復活はハイブリッドな未来を示している可能性が高いと思います。
テスラは、AI5 および AI6 アーキテクチャを使用して教育機能の構築を継続しながら、規模と経済性のために Nvidia を引き続き活用します。
スループットとコストのデータに基づいて、Tesla シリコン上で大規模なトレーニング クラスターが実行されているという強力な証拠が見られるため、トレーニングの面で競争が真に激化するのはこの時期です。
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