Tesla a pris une mesure audacieuse et inattendue. L’entreprise a officiellement dissous son équipe de superordinateurs Dojo, marquant ainsi la fin d’un effort de plusieurs années visant à développer un système de formation à l’IA sur mesure. Dojo était censé être la solide plateforme interne de Tesla pour l’entraînement des modèles d’IA de conduite autonome et de robotique à l’aide de séquences vidéo provenant de millions de véhicules Tesla.
L’annonce intervient après le départ d’une vingtaine de développeurs de Dojo pour former DensityAI, une nouvelle entreprise axée sur la construction de puces et de technologies d’IA pour la robotique et les centres de données. Bien que certains fans soient surpris, Tesla affirme qu’elle ne fait que consacrer des ressources à des projets qui correspondent à sa mission plus large.
Qu’est-ce que le projet Dojo ?
Le projet Dojo a été annoncé pour la première fois lors de la journée de l’IA organisée par Tesla en 2021. Son objectif était simple mais ambitieux : traiter rapidement d’énormes volumes de données vidéo du monde réel afin que l’IA de Tesla puisse apprendre plus rapidement.
Le système était alimenté par le processeur D1 de Tesla, une version D2 améliorée étant prévue pour augmenter la vitesse et résoudre les problèmes de performance. Dojo a été salué comme un changement de jeu susceptible d’avoir un impact non seulement sur les automobiles de Tesla, mais aussi sur l’industrie de l’intelligence artificielle.
La technologie a été conçue pour fonctionner à une échelle sans précédent, en traitant les données vidéo directement à partir de la flotte mondiale de Tesla plutôt que de dépendre de fournisseurs de cloud standard. L’une de ses caractéristiques distinctives est l’utilisation de l’intégration à l’échelle de la plaquette, qui a permis à Tesla d’intégrer beaucoup plus d’unités de traitement sur un seul morceau de silicium que les puces conventionnelles. Cette stratégie a permis de réduire les temps de latence, d’augmenter la bande passante et de diminuer la consommation d’énergie pour les charges de travail d’apprentissage de l’IA.
L’architecture de Dojo était également modulaire, ce qui permettait à Tesla d’améliorer ses capacités en ajoutant simplement des tuiles interconnectées supplémentaires, un choix de conception qui a attiré l’attention de l’ensemble de la communauté de recherche sur l’IA.
Pourquoi Tesla a mis fin à ses activités
L’enthousiasme a commencé à s’estomper au milieu de l’année 2024. C’est à ce moment-là que le PDG Elon Musk a commencé à promouvoir Cortex, un nouveau supercluster d’IA en cours de construction au siège de Tesla à Austin. Musk souhaitait une stratégie de puce unifiée plutôt que de diviser les ressources entre deux conceptions différentes.
Sur X, Musk a expliqué :
« Cela n’a pas de sens pour Tesla de diviser ses ressources et de mettre à l’échelle deux conceptions de puces d’IA très différentes. Les puces Tesla AI5, AI6 et suivantes seront excellentes pour l’inférence et au moins assez bonnes pour l’entraînement. Tous les efforts sont concentrés sur ce point
En bref, Tesla veut une architecture qui fonctionne à la fois pour la formation et l’exécution de modèles d’IA, au lieu de jongler avec plusieurs systèmes.
Le passage aux puces AI5 et AI6
La décision de Tesla de clore le chapitre Dojo ne marque pas la fin de ses ambitions en matière de matériel d’IA ; il s’agit plutôt d’une décision stratégique. L’accent est désormais mis sur les puces AI5 et AI6, qui sont destinées à effectuer à la fois de l’inférence (exécution de modèles d’IA en temps réel) et un certain niveau de formation. L’inférence est cruciale pour les produits qui nécessitent une prise de décision rapide, comme les voitures autonomes et la robotique.
En se concentrant sur ces puces, Tesla espère établir une architecture unifiée pouvant être utilisée à de nombreuses fins, plutôt que de séparer les ressources entre des systèmes complètement différents. Cette stratégie permet d’éliminer la complexité, d’accélérer la production et de réduire les coûts.
Les puces AI5 devraient être disponibles d’ici 2026, suivies par les processeurs AI6 dans le cadre d’un accord de production de 16,5 milliards de dollars avec Samsung qui s’étend jusqu’en 2033. Ces processeurs alimenteront non seulement la plateforme de conduite autonome de Tesla, mais joueront également un rôle important dans les futures initiatives robotiques de l’entreprise, notamment le robot humanoïde Optimus et d’autres projets axés sur l’IA.
Ce que cela signifie pour l’avenir de Tesla
La fin de Dojo ne signifie pas que Tesla abandonne l’IA, mais plutôt qu’elle modifie son approche. Au lieu de rechercher une puce de formation spécialisée qui nécessite des dépenses importantes et une architecture distincte, Tesla simplifie son plan. En se concentrant sur les puces AI5 et AI6, l’entreprise peut se concentrer sur un nombre réduit de conceptions qui offrent néanmoins une grande puissance de calcul tout en étant faciles à développer.
Cette orientation présente des avantages pratiques. Tout d’abord, elle minimise la complexité de la production. Avec une architecture de puce unique et unifiée, Tesla peut créer des systèmes d’entraînement et d’inférence en utilisant la même technologie, ce qui permet de réduire les coûts de fabrication et de simplifier la maintenance. Deuxièmement, elle accélère le développement des produits. Les équipes techniques de Tesla peuvent travailler plus rapidement sur l’intégration de l’IA dans des produits tels que le robot humanoïde Optimus, le Cybercab et les futures mises à jour de la conduite autonome intégrale, car elles ne sont pas distraites par la prise en charge de deux plates-formes de puces complètement distinctes.
Des partenariats pour plus de force
En s’associant à des géants comme Samsung, Nvidia et AMD, Tesla peut tirer parti de leur grande expertise en matière de fabrication et de leurs performances matérielles éprouvées. Cette démarche permet à Tesla de ne pas supporter tous les risques liés à la construction de nouveaux processeurs à partir de zéro, une leçon apprise après des années d’investissement dans Dojo.
Alors que certains analystes évaluaient le potentiel de Dojo à 500 milliards de dollars, le choix de Musk montre que Tesla privilégie l’exécution plutôt que le statut. Il s’agit moins d’avoir le processeur le plus distinctif du marché que d’intégrer le plus rapidement possible une IA fiable et évolutive dans les produits Tesla.
Cette démarche s’inscrit également dans une tendance plus large de l’industrie technologique : la consolidation. Les entreprises construisent progressivement des processeurs moins nombreux mais plus adaptables, capables de gérer diverses charges de travail. Pour Tesla, cela pourrait se traduire par des délais de commercialisation plus courts pour les avancées en matière d’IA, des prix plus compétitifs pour ses technologies et une position plus forte dans la lutte pour la mobilité autonome et la suprématie de la robotique.
Musk a promis que les puces AI5 de nouvelle génération arriveraient d’ici la fin de l ‘année 2026. Les puces AI6, fabriquées par Samsung, suivront. Ces puces seront au cœur de la stratégie de Tesla en matière de conduite autonome et de robotique humanoïde.
Si le nom Dojo peut disparaître, la vision qui le sous-tend – rendre l’IA de Tesla plus intelligente et plus rapide – n’est pas prête de s’éteindre. Comme l’a dit Musk, « on pourrait appeler cela Dojo 3 » :
« On pourrait appeler cela Dojo 3, je suppose… C’est vraiment bien »
L’avenir de l’IA de Tesla est toujours vivant, mais sur une autre voie.
