Tesla stellt seine Entwicklung des eigenen Supercomputers Dojo ein und zieht sich aus dem Bereich der in-house-Chip-Entwicklung für autonome Fahrzeuge und Roboter zurück. Laut Bloomberg verlässt Peter Bannon, der seit dem Ausscheiden von Ganesh Venkataramanan die Leitung des Dojo-Projekts übernommen hatte, das Unternehmen. Die verbleibenden Teammitglieder werden auf andere Datenzentrum- und Rechenprojekte innerhalb von Tesla umgeleitet. Dieser Schritt folgt einer Reihe von Abgängen: Bereits 2023 hatte Venkataramanan das Unternehmen verlassen, um gemeinsam mit ehemaligen Tesla-Mitarbeitern Bill Chang und Ben Floering das Startup DensityAI zu gründen. Diese Firma, die aus dem Versteck kommt, entwickelt Chips, Hardware und Software für KI-Datenzentren mit Anwendungen in Robotik, KI-Agenten und Automotive. Die Entscheidung markiert einen deutlichen Strategiewechsel bei Tesla. Seit 2019 hatte Elon Musk Dojo als Kern seiner KI-Ambitionen präsentiert – als „Geheimwaffe“ für autonomes Fahren und den Optimus-Roboter. Die Idee war, durch eine vertikal integrierte Technologie, die eigene Chips (D1, später D2) und einen Supercomputer kombiniert, die riesigen Datenmengen aus dem Tesla-Fahrzeugpark effizient zu verarbeiten. 2023 hatte Morgan Stanley sogar prognostiziert, dass Dojo die Marktkapitalisierung von Tesla um 500 Milliarden Dollar steigern könnte. Doch technische Herausforderungen, Verzögerungen und ein massiver Talentverlust – unter anderem der Ausstieg von Jim Keller, dem früheren Chip-Experten – schwächten das Projekt. Seit August 2024 hat Musk das Thema Dojo weitgehend eingestellt und stattdessen den Fokus auf „Cortex“ gelegt, ein neues KI-Trainings-Cluster in Austin. Gleichzeitig wird Tesla künftig stärker auf externe Partner setzen: Nvidia, AMD und Samsung. So wurde kürzlich ein 16,5-Milliarden-Dollar-Vertrag mit Samsung abgeschlossen, um die AI6-Inferenzchips für Fahrzeuge, FSD und Optimus zu produzieren. Auch TSMC wird für die Produktion der AI5-Chips zuständig sein. Musk betonte in der Q2-Gewinnpräsentation, dass zukünftige Chips „exzellent für Inferenz und mindestens ziemlich gut für Training“ seien – ein deutlicher Hinweis auf die Abkehr von einem rein eigenen Supercomputer. Die Entscheidung wird unterschiedlich bewertet: Kritiker sehen darin ein Eingeständnis, dass die ursprüngliche Vision überzogen war. Befürworter argumentieren, dass Tesla durch die Konzentration auf effiziente Inferenzchips und strategische Partnerschaften Ressourcen spart und sich auf die Realisierung von Robotaxis und Robotern konzentrieren kann. Zudem stieg der Tesla-Aktienkurs um über 2,5 Prozent, was auf positive Marktreaktionen hindeutet. Doch hinter der technischen Umstellung steht ein tiefgreifender Wandel: Ein massiver Abgang von Führungskräften wie Milan Kovac (Optimus), David Lau (Software) und Omead Afshar – einem engen Vertrauten Musk – unterstreicht die Instabilität im Unternehmen. Gleichzeitig wächst der Konflikt zwischen Musk’s Hauptunternehmen Tesla und seinem reinen KI-Startup xAI, was die Aufmerksamkeit und Ressourcen weiter zersplittert. Hinzu kommt ein wachsender Imageverlust aufgrund von Musk’s politischen Äußerungen, der viele frühere Unterstützer vergrault hat. Wenn auch die Top-Manager folgen, könnte Musk die Führung der KI-Revolution allein übernehmen – mit fraglicher Aussicht auf Erfolg.