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4月28日、午後北京に到着したばかりのテスラのマースクCEOはソーシャルメディアで、「今年テスラはAIの訓練や推理に約100億ドルを投資するが、推理は主に自動車に使われる」と述べた。
マースク氏はまた、年間100億ドル未満の支出や効率的な導入ができない企業は、市場で競争することはできないと付け加えた。
テスラは今年1月に5億ドルの新規投資を追加したばかりで、自動運転の訓練用に約1万個の雄大なH 100 GPUを購入した。テスラがH 100 GPUを所有している数は3万個を超える可能性があるというデータがある。
マースク氏は最近、テスラはMeta、xAIに次いで2位の雄大なH 100 GPU数を持つ会社かもしれないと述べた。
国内の電気自動車メーカーもこれまで、自動運転の投入を増やす方針を示してきた。今年初め、小鵬自動車は、今年は自動運転などの人工知能分野に35億元を投資する計画だと明らかにした。また、公開されたデータによると、小米知能運転チームが現在1年間に投入している研究開発費は15億元と予想されている。
しかし、計画によると、2024年、小米は自動車を含む新事業の研究開発に110億元から120億元を投入するとともに、底辺のオペレーティングシステムなどいくつかの重要な分野にもさらに投資を増やし、スマート運転チームの規模を拡大する計画だ。
テスラの重金投入AIが狙うのは自動運転の未来のビジネスチャンスだ。マースク氏によると、今年8月8日に無人運転タクシー(Robotaxi)を発売する。
テスラはこのほど、エンドツーエンドのFSD V 12に基づいて北米のユーザーに大規模なプッシュを開始した。簡単に言えば、FSD V 12は大量のビデオトレーニングデータを通じて自動運転の目標を実現し、テスラは数十万行のコードを省くことができる。しかし、このようなAI自動運転を訓練するには大量の計算力が必要だ。マースク氏は昨年8月の生放送で、テスラは間もなく新版FSDシステムを訓練するために10,000個の雄大なH 100からなるGPUクラスタをオンラインにすると述べた。
AutoXの創始者で理事長の肖健雄CEOは第一財経記者に対し、テスラFSDはエンドツーエンドの深さ学習アルゴリズムを用いて、性能は以前よりかなり向上した。過去は手動でコードを書くルールに基づくアルゴリズムだったが、現在は大きなモデルネットワークを用いて、データでネットワークを訓練している。
「テスラはコストコントロールの達人として、電気自動車を売るだけでは利益が得られないことも意識している。特に価格戦を背景に、今は技術的な車を売らなければ儲からない」と肖健雄氏は言う。
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