Tesla - Autos, Laster, Speicher und Solardächer

Achso, dann lebt Apple auch nur noch von Luftschlössern und Möhren, die die Anleger zufrieden stellen sollen??

"The cornerstone of the personal intelligence system is on-device processing,” Federighi says, meaning that many of the AI models will run on iPhones and Macs rather than in the cloud. “

https://www.technologyreview.com/2024/06/11/...es-how-that-will-work/

Genau, MS, Google und v.a. Meta wollen das über die Cloud anbieten. Aber die haben auch nicht das entsprechende Hardware-Geschäft bzw. ein geschlossenens Ökosystem. Das ist ja bei Apple und Tesla anders. Hat natürlich Alles Vor-  und Nachteile es so oder so zu machen.  

äh da steht doch genau was ich sage, da geht ne kleine lokale Anwendung , für mehr geht's in die Cloud.

Das sagt doch auch Tesla selbst... Daher neue Hardware AI5 und das neue Rechenzentrum...  Also sind die Aussagen von Musk in dem Link vob SZ nicht korrekt?
Will er einfach aus Langeweile Mrd für neue Hard und Software ausgeben?

Bitte... Alle Dumm die Nividia Geld für ihre Chips geben damit sie neue Rechenzentren bauen. Die braucht man gar nicht, geht alles auf dem Handy und in der Not auf dem Desktop PC. Waymo ist auch dumm mit den ganzen Sensoren und teurer Hardware.
Teslas neue Hardware ab circa 2026 ist nur gedacht damit das Display nicht mehr ruckelt... Das Rechenzentrum wird gebaut, damit die Computerspiele schneller laufen...
Der Link von SZ und die Aussagen sind nur Fantasie.



 

Hier wurde doch zigmal gepostet, dass die Rechenzentren v.a. für das Training, nicht für die Inference gebraucht werden.
Was verstehst Du daran nicht?

Waymo ist ziemlich weit gekommen, aber ich sehe da noch kein vernunftiges Geschäftsmodell, und als langjähriger Alphabet-Aktionär schmerzt mich das schon etwas, dass sich Waymo wahrscheinlich in einer Sackgasse befindet.

Tesla baut die Rechenzentren v.a. um Optimus zu trainieren. Der muss ja ein bisschen mehr können als beschleunigen, bremsen und lenken. Entsprechend sind auch die neuronalen  etzwerke um ein vielfaches komplexer.  

Reden wir aneinander vorbei?

Link von SZ lesen und verstehen...
Neue Hardware (und vermutlich auch Sensoren) in Autos ist notwendig damit höhere autonome Funktionen erfüllt werden. Sonst würde Herr Musk die ja wohl kaum entwickeln lassen oder? Ab 2026 ist mit der Hardware AI5 zu rechnen und dann vermutlich auch die neuen Fahrzeuge.

Das Rechenzentrum wird sicherlich auch dafür genutzt werden, weiter autonome Funktionen zu trainieren, um die gewaltigen Daten zu verarbeiten. Daher wird es ja auch gebaut...
Auch dieses wird nicht vor 2026 fertig und muss dann ja ebenfalls erstmal arbeiten. Also vor 2027 ist da nichts weiter zu erwarten.

Wenn du der Meinung bist es wird dann ohne Netzwerkverbindung zum RZ gehen, gut. Sehen wir dann. Haben ja noch 3 Jahre Zeit.




Aber ohne di  

Quelle ChatGPT:
Die benötigte Rechenleistung für neuronale Netze, die humanoide Roboter steuern oder autonome Fahrsysteme betreiben, kann variieren sind aber in ähnlichen Größenordnungen, da beide Aufgaben hochkomplex sind und intensive Echtzeitverarbeitung erfordern. Hier sind einige Faktoren, die die Rechenleistung beeinflussen:
Humanoide Roboter
        1.§Bewegungssteuerung und Gleichgewicht:
          §Echtzeit-Berechnungen zur Steuerung der vielen Gelenke und Motoren eines humanoiden Roboters.
Stabilitäts- und Gleichgewichtsalgorithmen, die kontinuierlich laufen müssen.
        2.§Objekterkennung und Manipulation:
          §Verarbeitung von Bild- und Sensordaten zur Erkennung und Handhabung von Objekten.
          §Komplexe Algorithmen für Greif- und Manipulationsaufgaben, oft mit einer hohen Auflösung und Präzision.
        3.§Spracherkennung und -synthese:
          §Verarbeitung natürlicher Sprache in Echtzeit zur Kommunikation mit Menschen.
          §Nutzung von neuronalen Netzen für Spracherkennung (z.B. RNNs, Transformers).
        4.§Interaktion und Adaptivität:
          §Kontinuierliches Lernen und Anpassung an neue Umgebungen und Aufgaben.
          §Kombination von visueller und taktiler Sensordaten zur Interaktion mit der Umgebung.
Autonomes Fahren
        1.Umweltwahrnehmung:          §
          §Verarbeitung von Daten aus verschiedenen Sensoren (Kameras, Radar) zur Erstellung eines 3D-Modells der Umgebung.
          §Erkennung und Verfolgung von Objekten in Echtzeit.
        2.§Pfadplanung und Navigation:
          §Echtzeit-Berechnung der besten Route und Anpassung an dynamische Verkehrsbedingungen.
          §Algorithmen zur Kollisionsvermeidung und sicheren Navigation.
        3.§Verhaltensvorhersage und Entscheidungsfindung:
          §Vorhersage des Verhaltens anderer Verkehrsteilnehmer und Planung entsprechender Manöver.
          §Nutzung von neuronalen Netzen zur Entscheidungsfindung in komplexen Verkehrssituationen.
        4.§Sicherheits- und Redundanzsysteme:
          §Laufende Überprüfung und Sicherstellung der Systemintegrität.
          §Implementierung von Redundanzmechanismen, um Ausfälle zu verhindern.
Vergleich der Rechenleistung
         •§Echtzeitverarbeitung: Beide Systeme benötigen erhebliche Rechenleistung für die Echtzeitverarbeitung, um in ihren jeweiligen Umgebungen sicher und effizient zu funktionieren.
         •§Sensorfusion und Datenverarbeitung: Sowohl humanoide Roboter als auch autonome Fahrsysteme verarbeiten Daten aus verschiedenen Sensoren, was eine hohe Rechenleistung für die Sensorfusion erfordert.
         •§Neurale Netzwerke: Beide Systeme verwenden komplexe neuronale Netzwerke (z.B. CNNs für Bildverarbeitung, RNNs für Spracherkennung, Reinforcement Learning für Entscheidungsfindung), die eine erhebliche Rechenleistung benötigen.
Hardware-Anforderungen
         •§GPUs und TPUs: Beide Systeme profitieren stark von der Verwendung von GPUs (Graphics Processing Units) und TPUs (Tensor Processing Units) für die parallele Verarbeitung großer Datenmengen und die Beschleunigung von neuronalen Netzwerken.
         •§Edge-Computing: In beiden Anwendungen ist oft Edge-Computing erforderlich, um die Latenz zu minimieren und Echtzeitverarbeitung direkt vor Ort zu ermöglichen. Autonome Fahrzeuge und humanoide Roboter müssen oft Entscheidungen in Millisekunden treffen.
         •§Speicherkapazität: Große Speicherressourcen sind notwendig, um die Modelle und die Sensordaten zu speichern und zu verarbeiten.
Fazit
Die Rechenleistung, die für neuronale Netze benötigt wird, die entweder humanoide Roboter steuern oder autonome Fahrsysteme betreiben, ist vergleichbar und hängt stark von der Komplexität der spezifischen Aufgaben ab. Beide Anwendungen erfordern fortschrittliche Hardware und Software, um Echtzeitverarbeitung und hohe Genauigkeit zu gewährleisten. Während die genauen Anforderungen je nach Implementierung variieren können, bewegen sich die Rechenleistung und Hardwareanforderungen in ähnlichen Größenordnungen.  

Iterationszyklen bei der Entwicklung und dem Training von KI-Systemen sind entscheidend.
Wir sind vermutlich gar nicht so weit weg, dass Roboter Menschliches Niveau erreichen und dann schnell besser werden:

https://youtube.com/shorts/8QjRoy9SK5s?si=GC2kO-Hvdkf38Nlv
https://youtube.com/shorts/nmHzvQr3kYE?si=OQzJwsBrq851Abg9

wir werden es wohl noch erleben.  

mal sehen wo uns die Zukunft hinführt.

Ja die Entwicklungen sind schon Wahnsinn. Ist in meinen Augen so ein wenig wie die Industrielle Revolution.  

So ist es.
Deshalb sind die Bewertungen der high tec Aktien auch reell und nicht heiße Luft, wie 2000.
Da wird weiter sehr viel Geld verdient und wer nicht investiert ist weg.  

Du schreibst an allen vorbei.

Autonomes Fahren ist nicht am Tag X fertig und dann ändert sich nichts mehr. Genauso wenig wie man an dem Tag an dem man den Führerschein bekommt im Straßenverkehr fertig ausgelernt hat.

Irgendwann wird autonomes Fahren so gut sein, dass man es nicht wesentlich verbessern kann, aber der Tag ist noch weit weg.

Daher ist es völlig falsch aus der Tatsache dass Tesla weiter in Hardware investiert  zu schließen, dass die aktuelle Hardware nicht ausreicht um den Einstieg in das autonome Fahren zu schaffen.

Ja, es ist theoretisch möglich dass die HW 3 nicht ausreicht, aber das einfach daraus zu schließen weil Tesla die Hardware weiter verbessert ist schon extrem Vorurteilsbelastet.  

Ein entscheidender Unterschied sind, neben der erhöhten Rechenleistung, die viel besseren Kameras. Und um acht hochauflösende Videostreams zu verarbeiten braucht es eben auch einen viel stärkeren Rechner.

Nur sind schon die Kameras von HW3 besser als menschliche Augen. Und damit völlig ausreichend um autonomes Fahren zu erreichen.

Nicht nur von der Schärfe sondern auch vom Lichtspektrum sind die Kameras überlegen weil sie auch in den UV und Infrarotbereich hinein sehen können und damit bei Nebel, Dämmerung und ähnlich schweren Situationen den Augen noch mehr überlegen sind.

Also wozu die noch besseren Kameras? Besser geht eben immer.

Gerade für Deutschland könnte ich mir vorstellen dass HW4 verlangt wird um Geschwindigkeiten > 150 km/h zu erlauben weil das Auto damit eben noch weiter und noch schärfer sieht.  

gut möglich dass wir aneinander vorbeireden, ich verstehe nur schlichtweg Dein Argument nicht, warum ältere/ leistungsschwächere Hardware nicht ausreichen soll, um eine bestimmte Aufgabe zu erfüllen, nur weil gleichzeitig neuere/ leistungsstärkere Hardware verbaut wird.?
Das hat man doch fast in allen Geräten, dass Chips, Speicher, Prozessoren schon auf zukünftige Funktionen ausgelegt werden. Meine Computer und Handys waren bei Anschaffung eigentlich immer überdimensioniert für das was zu dem Zeitpunkt darauf laufen musste. Erst mit den Jahren reizt man das dann auch aus.
Deine These scheint also zu sein, dass der bottleneck bei FSD die viel zu langsame Hardware im Auto ist?? Ich würde mal sagen, da gabs und gibts ganz andere Schwierigkeiten, und die liegen eben auf der Training-Seite.

HW5 wird viel leistungsstärker, aber nicht unbedingt teurer sein. Gleichzeitig bieten Millionen dezentraler leistungsfähiger Rechner ein paar neue Geschäftsideen, ein lesenswerter Artikel dazu hier
https://insideevs.com/news/717206/...istributed-datacenter-on-wheels/

Jetzt wenn Tesla noch eine überall verfügbare, schnelle Internetverbindung mit geringer Latenz hätte, oder zumindest priorisierten Zugriff bei Unternehmen die so was anbieten...Starlink z.B.  . Vielleicht spielt ja der Großmeister tatsächlich 4D-Schach.  

Tja und der Preis. Die Konkurrenz verbaut nicht nur teure und überflüssige LIDAR- und Radar-Systeme sondern muss die Steuercomputer in kleinen Stückzahlen bei Nvidia kaufen. Die dann auch noch soviel Strom saufen dass die Autos nur begrenzte Reichweiten haben.

Tesla hat den Hochleistungscomputer selbst entwickelt und lässt ihn bei Auftragsfertigern millionenfach bauen.

Ergebnis: Tesla verkauft die voll ausgerüsteten Robotaxis ab 39t Dollar und macht noch Gewinn damit während Waymo und Co. für ihre Krücken (fast kein Kofferaum etc.) 250t Dollar pro Stück zahlen muss und permanente Internetverbindung mit menschlichen Remote-Operateuren braucht.

https://x.com/farzyness/status/1759674816079036549
https://www.tesla.com/model3/design#overview  

Das TESLA bereits lange forscht im Bereich Chips und auch KELLER für TESLA Chips entwickelt hat.

Vor Jahren hat man sich als AMD ler gewünscht, wann endlich TESLA bei AMD bestellt.
Aber es ist nie passiert.
Trotz allem ist in der Branche, TESLAs Innovation gefürchtet .

Ich frage mich, wo die Leute sind, die den Weg von TESLA von 10 $ bis hierher mitzugeben,um jetzt die Firma bankrott zu sehen.
Finde den Fehler  

lassen wir es. Wir werden ja in ein paar Jahren sehen, ob man dir Harware benötigt oder nicht. Ich sage ja du nein.  

Ja wir werden sehen wann Tesla mal autonomes fahren über lvl2 anbietet... Derzeit nichts.  

Viel Geld verdienen nur nvidia, MS, Google, fB ,Apple der Rest nicht. btw mit ihren alte Geschäftsmodellen.

Viel interessanter ist derzeit in meinen Augen Medizintechnik etc da gibt's starke Anwendungsfälle für KI.  

Das meine ich.
Diese Firmen und diejenigen, die investieren können und dadurch Gewinne machen werden.
Das ist ja das große Ganze.
Durch KI werden viele Bereiche interessant durch extreme Innovationstreibung.

Und ja, da spielt TESLA mit.
TESLA ist eben nicht nur ein Automobilhersteller ,sondern ein Hightech Konglomerat und deshalb muss es auch "anders " bewertet (verstanden) werden.

Die Technik ist einfach zu komplex, um sie  hier im Forum ,verständlich zu erklären.
Da spielen einfach zu viele Parameter eine Rolle.  

höhere Bewertungen bei Technologie oder Wachstumsunternehmen.

Tesla wächst halt derzeit nicht mehr. Und nen KGV von 100 ist selbst in der Technologiebranche absurd.