Tesla FSD Vorsprung unter Druck! Ist der Nvidia Chip eine Gefahr für TESLA? (TSLA)

Ist Teslas Vorsprung bei autonomem Fahren jetzt in Gefahr? Nvidia hat mit seinem neuen Supercomputer, dem GB10 Grace Blackwell Superchip, eine technologische Revolution angekündigt. Dieser Superchip ist bis zu 1.000-mal leistungsstärker als herkömmliche Laptops und könnte den klassischen Autobauern wie BMW, Mercedes oder Ford die Möglichkeit geben, Teslas Dominanz im Bereich autonomer Fahrzeuge herauszufordern.

In diesem Video analysieren wir, ob der Nvidia Supercomputer das entscheidende Werkzeug sein könnte, um Tesla einzuholen. Können virtuelle Szenarien und Simulationen die realen Daten ersetzen, die Tesla durch Millionen von Fahrzeugen weltweit sammelt? Oder bleibt Teslas Ansatz, auf Real-World-Daten zu setzen, weiterhin unangefochten?

Außerdem werfen wir einen Blick darauf, wie Autobauer mit Nvidias Technologie Simulationen durchführen und autonome Systeme trainieren können. Doch reicht das aus, um Teslas riesige Datenbasis und kontinuierliche Updates in der Praxis zu schlagen? Elon Musk hat betont, dass reale Daten der Schlüssel sind – aber könnte Nvidia mit seiner unglaublichen Rechenleistung eine neue Strategie ins Spiel bringen?

Bleibt bis zum Ende dran, um zu erfahren, wie sich der Wettlauf um die Autonomie entwickelt und ob Tesla seinen Vorsprung verteidigen kann. Dieses Video gibt euch spannende Einblicke in die Strategien der großen Player und die Zukunft des autonomen Fahrens.

Viel Spass beim Video!

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[danielwernhard]

Habe vergessen zu sagen, dass Deine Analysen grossartig sind. Heute inklusive 🙂

[Steppenkater]

Tesla hat bereits erwähnt, dass sie ein ganz neues "Problem" haben nämlich, dass sie inzwischen mehr als genug Daten von "normalen" Fällen haben und diese inzwischen ausreichend trainiert wurden.
Der weitere Fortschritt, um FSD noch sicherer zu machen hänge nur noch von sogenannten "edge-cases" ab, also Sonderfälle, die ganz selten auftreten, aber dann von Bedeutung sind, wenn es darum geht, dass FSD dann trotzdem gut und sicher reagiert.
Über 99% der neu gesammelten Daten verwendet Tesla gar nicht mehr, weil sie inzwischen "zu einfach" sind und mit solchen Daten schon trainiert wurde, bzw. solche Daten bereits zur Verfügung stehen.
Aber gerade die Sonderfälle, auf die es am Ende ankommt, sind nicht nur selten, sondern auch äußerst schwierig sind diese in ihrer Vielfalt zu simulieren, da sie so speziell sind, dass man sich diese alle gar nicht ausdenken kann, so wie sie in der Realität passieren.
Um autonomes Fahren letzten Endes sicherer zu machen als der fahrende Mensch (was Voraussetzung ist, damit autonomes Fahren allgemein akzeptiert wird), wird man reale Daten unbedingt brauchen, aus den genannten Gründen.

[kafiluzTheReal]

Die Investitionen in die Nvidia Hardware fallen für Tesla sicher höher aus als für solche, die erst jetzt am Aufsetzen einer neuen Infrastruktur sind. Aber, die Daten hat eben nur Tesla in diesem Ausmass. Und ohne Daten gibt's nichts zu füttern für die KI. Bis die Konkurrenz eine Flotte mit der entsprechenden Hardware hat und diese dann mal anfängt Daten zu sammeln, vergehen 5 - 10 Jahre. Bis das Material dann zu einem Modell Niveau verarbeitet ist, um sich mit FSD 13 zu messen, darf man nochmals ein paar Jahre draufrechnen (der Know-How Bedarf ist hier extrem! ). Auch bin ich überzeugt, dass die Legacy Konzerne bei der Datenbeschaffung zusammenarbeiten werden müssen um genügend schnell an genug Daten zu kommen. Heisst, sie müssen sich zuerst noch über Standards bei Hardware einigen. Ich gehe im globalen Markt von locker 10 Jahren "Monopol" für Tesla bei FSD aus. Auf dem China-Markt wird vorher was kommen, das aber im Westen auf dem geforderten Niveau erst viel später funktioniert.

[Dekarbonisiert]

Das, was Nvidia mit Cosmos jetzt auf der CES vorgestellt hat, macht Tesla mindestens seit über einem Jahr. Vor ca. einem Jahr hat Ashok Elluswamy in einem Video vorgestellt, wie Tesla verschiedenste Umgebungen simuliert um zusätzliche Trainingsdaten zu bekommen.

[StrombockNino]

Danke, sehe ich genau so, es braucht die Real World Data. Aber kleine Ergänzung: Tesla arbeitet AUCH mit Simulatoren, siehe AI Day 1 oder 2, weiss nicht mehr genau.

[Matrixsvb]

Es wäre nicht schlecht wenn du dir mal die Mühe machst und alle möglichen FSD Anbieter in Form eine Übersichtstabelle aufstellst mit allen notwendigen Daten und permanent die neuen Daten aus den Marktumfeld einpflegst.
Z.B.
Herstellungskosten pro. Fahrzeug
Monatlichen Gebühren FSD
Ges. Fahrzeugflotte Anzahl
Gefahrenen Kilometer
Technische Ausstattung
Quelle Erfahrungsbericht
Etc.

Eine Art selbstreflektion um nicht in eine Blase reinzugeraten.
😊

[walterheckendorn]

Muss jeder Autobauer ein eigenes System haben? Ich glaube nicht. Die schielen auf die verschiedenen Herangehensweisen. Wenn 2 oder mehr Systeme sich durchsetzen, wird dasjenige lizensiert, das am wenigsten Kosten generiert (auch Kosten für die Integration und nötige Hardware). Teslas System wurde noch nicht lizensiert, weil der ultimative Beweis, dass es funktioniert halt noch nicht erbracht wurde. Trotzdem glaube ich, dass intensive Gespräche mit Hintergrund laufen.

[janh-rh]

Tesla macht was Nvidia heute vorstellt schon lange.❤

[DrOigk]

Wahrscheinlich kann man mit synthetischen Daten, irgendwann das gleiche schaffen, wie es TESLA schaffen wird!
Allerdings würde es wahrscheinlich mehrere Jahre dauern, nachdem TESLA und gelöst hat. Und weil TESLA dann FSD schon gelöst hat, wird es sich finanziell nicht für die anderen Autobauer lohnen, wenn man es doch einfach als Lizenz kaufen kann!

Das wäre dann wahrscheinlich ungefähr so, als wenn man sich seinen eigenen Fernseher bauen will, anstatt einfach einen zu kaufen!

[jean-pierreklein]

Können die REAL WORLD DATEN von TESLA denn nicht einfach gehackt und kopiert werden ?

[kaihenne]

Naja, Elon ist gerade sein bester Freund und er will ihm nicht auf die Füße treten. Deswegen reicht mir die Aussage so nicht.

[EinzigfreierName]

Wieviele Daten muss Tesla denn noch sammeln, bevor sie merken, dass dieser Ansatz gar nicht funktioniert? Zumindest nicht, wenn man wirklich den Fahrer aus der Verantwortung nehmen will. Davon ist man immer noch sehr weit entfernt während Firmen wie Waymo das mit viel weniger Fahrzeugen und Daten geschafft hat. Übrigens haben auch andere Firmen viele Daten aus dem Echtbetrieb. Ich empfehle den Vortrag vom Mobileye-CEO auf der CES letzte Woche. Da wird sehr gut auf die unterschiedlichen Herangehensweisen verschiedener Hersteller hingewiesen. Zum Thema NVIDIA - es gibt nicht diese eine Revolution, die das autonome Fahren löst. Kein einzelner Chip, kein neuer Algorithmus oder ein Simulationsverfahren. Auch die Ende-zu-Ende KI von Tesla ist kein solcher Gamechanger. Ich glaube, es kann heute niemand mit Sicherheit sagen, wie in 10-15 Jahren ein echtes Level-5 System mal aussehen wird. Bis dahin brauchen wir Zwischenschritte und Kompromisse. Wenn Tesla dazu nicht bereit ist, sondern nur auf Level 5 schielt, dann werden sie in den nächsten 2-3 Jahren abgehängt werden.