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AIレースが加速しており、テスラはXAIと共に真っ只中にいます。テスラとXAIが強力なデータセンターとカスタムAIチップを構築することで、大きなリードを獲得しようとしています。もしXAIが100万個のNVIDIAチップを獲得し、さらにテスラのDojoチップを追加すれば、AI業界全体が一変するでしょう。
誰が世界を支配するのか？これによりXAIとテスラは支配的な地位に躍り出ます。世界で最大の2つのAIチップ企業となり、トレーニングではNVIDIAに次ぐ2位、推論では1位になるでしょう。テスラ投資家にとって、これこそが真の勝負です。
ブライアン・ワンは未来学者であり思想的リーダーで、月間100万人の読者を持つ人気科学ブロガーです。彼のブログ「nextbigfuture.com」は第1位の科学ニュースブログとして、多くの破壊的技術とトレンドをカバーしています。
「ようこそブライアン、参加してくれて感謝します」
「こちらこそハーバート。これまで行ってきた番組はすべて大ヒットでした。皆さんはあなたの斬新な考え方と分析を気に入っています。AIについて、そしてその規模がいかに急速に変化しているかを理解していない人たちに対して、あなたは定量化してくれました。今回は大きなテーマです。今日何をカバーするか教えてください」
「XAIとテスラがどのように100万GPUのAIデータセンターを構築しているかについてお話しします。彼らは競合他社よりも3〜10倍速く行っています。詳細な数字を見ていきましょう。さらに、100万GPUを設置することで、そのうち半分がDojo 2やDojo 3になれば、それは50万GPUに相当します。AMDは年間40〜50万チップしか販売していません。NVIDIAはGPU側で約500万チップを販売しています。自社チップを100万個購入すれば、NVIDIAに次いで強固な2位となり、AMDは現在2000億ドルの価値があります。これにはAI5推論チップも含まれておらず、それが各車両、各テスラボットに搭載されれば、2年後には500〜600万の推論チップとなるでしょう。推論チップでは2位ではなく1位になります。AI業界でチップ側を制すれば、それは3兆ドル以上のビジネスになり、さらに成長し続けます。これは非常に大きな可能性を秘めています」
「そしてテスラ株への影響も大きいと思いますが、より重要なのは、XAIとテスラが一緒に動くスピードについて示唆していることです。これによりチップ側だけでなく、ソフトウェア側でも他社が追いつくことがほぼ不可能になり、そして最初に到達する者が勝つ理由、虹の下にある巨大な黄金について説明する必要がありますね」
「はい、説明します」
「あなたはこれをAIスケーリングとスケーリング法則と呼んでいます。なぜそう呼ぶのですか？」
「スケーリング法則については、一定量のAIコンピュートがあれば、AIに対して特定のレベルのパフォーマンスを得られるという様々な論文があります。もし10万チップから100万チップに増やせば、Grok 3の15倍のコンピュートになります。Grok 5には100万チップが使用され、そのセンターは今年末までにエネルギーとチップが構築され、来年の最初の数ヶ月で訓練が行われ、来年の3月から5月頃にリリースされると予測しています。この構築速度は、Grok 2からGrok 3への移行と同様のものです。そのレベルの訓練の増加により、モデルからの同様のパフォーマンス向上が期待できます。つまり、AIデータセンターの物理的な規模の変化が、AIの性能向上に直接反映されるということです」
「XAIとテスラが協力して、なぜAIデータセンター構築で勝利しているのか示してください」
「多くの人は知らないかもしれませんが、彼らは約92日間で10万チップを設置しました。Grok 3用の最初の10万H100チップを昨年後半の120日間で設置し、次の10万チップは92日間で設置しました。約90日と言いましょう。チップ設置を常に加速させ、今年末までに100万チップを設置するには、30日ごとに10万チップのペースが必要です。今年半ばから始めて、30日ごとに10万チップを追加すれば、既に設置した40万チップに60万チップを追加することで100万チップに達します。
ジェンセン・フアンが言うには、他の全ての企業は1年かかると言っています。テスラが「10万チップをできるだけ早く設置したい」と言った時、SuperMicroやDellなどのサードパーティベンダーは18ヶ月と見積もりました。この物理的な優位性は、マラソンを2時間ではなく20分で走るようなものです。他の企業が300日、400日から120日へと速度を上げようとしている間に、テスラはさらに速くなっています。
これだけのチップを設置するには他にもいくつかの条件が必要です。まず、チップに電力を供給するエネルギーをすべて設置する必要があります。40万チップ（Grok 4用と思われる）には0.5ギガワットが必要です。幸いにも、デイリーメールに提供された航空写真によると、既に35基のGAモバイルガスタービンが設置されており、推定570メガワットの電力があります。つまり、電力は既に確保されています。あとはB200チップが迅速に設置されているかどうかです。
もう一つの側面として、チップは連携して動作し、すべてのメモリを共有する必要があります。これはXAIが使用しているテスラの特許で、通信を1000倍速く（ミリ秒からマイクロ秒へ）し、すべてのチップとメモリを30,000チップ以上でも一貫したメモリとして機能させます。これは簡単なことではありません。イーサネットプロトコル（インターネット全体の基盤）の第3層と第4層の通信層をハードウェアに変換する必要がありました。ソフトウェアで行っていたものをカスタムチップにして、設計、実装、製造する必要がありました。10万、100万のチップサーバーそれぞれに通信ハードウェアを搭載しています。
私の推定では、他の企業がこれを2年以内に実現することは不可能です。彼らは他のソリューションを持つかもしれませんが、30,000チップ以上を連携させるこの純粋なハードウェアソリューション、1000倍の高速化で3000万チップを連携させる能力は、テスラとXAIだけが持つ特許とハードウェア製品です」
「つまり、チップの購入・設置スピードだけでなく、ハードウェアネットワーキング、イーサネット、そして30,000チップ以上を一貫して機能させるためのイノベーションが必要で、他社がそれを実現するには何年もかかるということですね。そしてそれを超えて、ソフトウェアについても言及されていますね」
「100万チップのGPUデータセンターを今年末までに構築し、来年初めにAIを実現するという問題を考えると、先行している者は既にマラソンでスタジアムに到達し、周回を重ねている一方で、他の者はスタジアムから5マイル離れた場所にいるようなものです。スタジアムにいない、5マイル後方にいる人がスタジアム内でどんどん速くなっている人に追いつくことができるとは誰も言えません。彼らはまだスタートラインにも到達していない、交通渋滞に巻き込まれているようなものです」
「このスライドはGrok 3の紹介から来ていますが、Grok 2はこのスライドの最後の青い点で、上部の白い点はGPT-4と同じレベルです。GPT-2からGPT-4までには3〜4年のギャップがあり、コンピュートをそのレベルまで増加させました。XAIはGPT-4が既に構築された後に開始し、Grok 1、Grok 1.5、Grok 2を作りました。このチャートにはないGrok 3は、15倍のコンピュートを持っています。Google以外の他のすべての企業は、30,000のGPT-4レベル、おそらくその2倍のコンピュートレベルで停滞しています。B200チップを入手すれば5倍の性能を得られるので、約30,000個のB200チップでGrok 3レベルに到達できますが、通信問題を解決できなければ、30,000から100万、300万へのスケーリングができません。これは計算能力のギャップのもう一つの見方であり、計算能力の向上はAIの性能向上に直結します」
「少し休憩して、イーロン・マスクがGrok 4について話している短い動画を再生します」
「今年後半にはGrok 4が登場し、まもなくGrok 3.5がリリースされます」
「Grok 3.5と4の違いは何ですか？そしてなぜそれがテスラ投資家に重要なのですか？」
「新しいGrokモデルはマルチモーダル（音声とビデオ）でどんどん良くなっています。ビデオの側面はロボタクシーとテスラボットに直接適用され、音声は全てのテスラ車に搭載されます。Grokは今月、音声通信インターフェイスとして導入される予定です。これにより顧客体験が向上し、販売増加につながるでしょう。
Grok 3.5は、Grok 3がリリースされた時点で既に追加の10万チップを設置していたため、それらの追加チップを使用し、最初の5〜10万B200チップも含まれると思います。つまりGrok 3.5はGrok 3の3〜4倍のコンピュート能力を持つことになります。来月登場する優れたモデルは、コンピュート増加に基づく私の予測では、AIランキングモデルで約1460点（1450〜1470点）となり、Gemini 2.5の1437点を上回るでしょう（現在は1403点）。コンピュート能力を期待されるパフォーマンスに変換しています。
Grok 4は12倍のコンピュート能力を持ち、エネルギー設置は完了しており、チップもGrok 3.5リリース直後からGrok 4のトレーニングを始めることができます。つまり5月から訓練を開始し、6月か7月にリリースされ、スコアは約1550点と大幅に向上すると予想しています。この時点でAIの性能は大きく引き離されるでしょう。イーロンは、誰も追いつけないだろうと言っています。これらは車にも搭載され、ロボットにも搭載されます」
「なぜそれが重要かわかります。しかし、Grokにはビデオがあるので、シミュレーショントレーニングや一般的なトレーニングにも使用されると言いましたか？単に質問して回答を得るだけでなく、Grokはシミュレーションなどのトレーニングにも使用されるのですか？」
「既に使用されているかどうかは不明ですが、Grok 1.5のビデオでは、シミュレーションのようなことや交通分析などを行っていました。以前のバージョンのビデオでは、街の風景を分析していました。ロボタクシーの問題に適用していたのです。どのように統合されるかは明確ではありませんが、能力が高まるほど、より多くのことに活用できるでしょう」
「シミュレーションデータの合成、つまり合成データを作成して、データの範囲を拡大することについて、イーロンは言及していましたね」
「イーロンは合成データが必要だと言及しました。Grokがトレーニングされ、より大きなトレーニングコンピュートを持ち、より大きくなるほど、ボットのタスク学習が加速されます。これが事実なら、AIを活用してすべての作業を加速させる能力とその改善速度が重要になります。合成データは一部のことには有用性が低いですが、コーディングや地図作成、物理学の特定の側面では非常に有用です。テスラとXAIが行っている物理世界のAIは、AIツールを使ってAIツールを改善するフライホイールであり、さらに高速化を促進します。AIを使ってAI開発を加速させることが勝利の鍵の一つです。AIを使ってAI開発を加速させ、その開発が加速したらそのAIを使ってAI開発をさらに加速させるのです」
「これがあなたの言及していたソフトウェア部分ですね。AIが人間よりも速く、より良いソフトウェアコーディングを行えるということで、テスラはNVIDIAのCUDAに追いつくことができるのでしょうか？」
「コードの行数のような指標で考えると、世界中の4000万人の開発者が年間約1兆行のコードを生成し、各人が約3万行の検証済み、テスト済みのコードを生成しています。CUDAは恐らく10億行のコードでしょうが、それは最も重要で難しい10億行です。NVIDIAとAMDの違いはハードウェアチップは比較的似ていますが、並列プログラミングの秘訣であるCUDAの存在です。
Dojo 2、Dojo 3に対して、AIを使ってCUDAのようなライブラリを作成するか、Super CUDAを適用して、チップのプログラミングをより簡単に、より良くすることで、開発者はチップを最適化するための複雑さに対処する必要がなくなります。これが重要な利点です。プログラミングとソフトウェア全般を1000倍改善するという目標と、特にDojo 2、Dojo 3の問題を解決するためには独自のCUDAバージョンが必要です。
これはAI技術スタックの重要な層であり、完全に統合された垂直スタックを持つことで、各側面がより速く、より速く、さらに速くトレーニングされます。スタックの底部はエネルギー、データ、チップ、ネットワーク通信です。それをデータセンターに変換し、データセンターはAI脳のハードウェア形式となります。その脳がAIソフトウェア、大規模言語モデル、AIアプリケーション、ロボタクシーやテスラボットのような物理的なアプリケーションを生成し、それらがスタックのあらゆる側面を加速させます。
もし複数の会社に分かれていれば、歯車が回転し、別の歯車が同期して回転するような状態で、摩擦があり、異なる速度で動いて複雑さが増します。システム全体が故障したり遅くなったりする可能性が高まります。一つの会社、一つの歯車、すべてが垂直統合されていれば、クランクを回すだけでより速く、より速くなります。AIが加速する場合、イノベーションのサイクル全体が加速します。イーロンは「すべてはイノベーションの速度だ」と言っています。イノベーションの速度がより速く、より速く回転すれば、イーサネットブレークスルーのハードウェアソリューションを提供し、すべてに適用する速度が実現します。ジェンセン・フアンが「超人的」と呼ぶものを達成するためには、ソフトウェアテスト、ハードウェアテスト、多くのプロセス、多くのグループが完璧に同期する必要があります」
「わかりました。重要なのはコンピュート実装の速度です。可能な限り多くのチップを手に入れることが重要です。テスラはNVIDIAからB200を購入するだけでなく、独自のDojoチップも持っており、それを追加できます。他の競合他社にはない強みです。彼らはより多くを購入する必要がありますが、テスラのようなスピードではありません。彼らがデータセンターを構築するスピード、ネットワークの再発明によって、10万、100万のチップが一緒に機能できるようになりました。他の誰もそれができません。それによって、最速かつ最大のAI、Grok 4を作成できます。その地点に達すると、誰も追いつくことができなくなります。ただし、そのAI自体はLLMだけではなく、話して情報を得るだけではなく、ソフトウェアを作成でき、そのソフトウェアがすべてを加速できるのです。
AIが超人的な速度でソフトウェアを作成できる例をシェアしましたね。LinkedInの創設者リード・ホフマンがRepletにLinkedInのクローンを作成するよう依頼した例です。たった一つのプロンプトを与えただけで、数秒、数分以内にクローンが作成されました。コーディングが速くなり、テスラはNVIDIAが持つ10億行のコードのCUDAに追いつく可能性があるとおっしゃいましたね」
「既存のコーディングアシスタントであるCopilotなどのツールは、一般的なプログラミングを既に2.2倍速くしています。Arc Investの2030年までに10倍のコンピュートという予測は、コーディングアシスタントの世界にとどまった場合の予測です。テスラ投資家にとっては、オートパイロットがあり、より良いオートパイロットがあるが、それだけという状態です。私が言っているフルオートコーディングは、完全なロボタクシーに相当します。LinkedInを作ってと頼むだけで、完璧なLinkedInを作成してくれるのです。すべてのテストや検証が行われています。
元GoogleのCEO兼会長であるエリック・シュミットは、「優れたAIがあれば、TikTokのコーディングバージョンを作成し、それをバイラルにするための起動計画を立てるよう依頼するだろう」と言いました。それを世に出し、1時間後に戻ってきて、バイラル性を確認し、問題があれば分析して修正し、コードや立ち上げ計画、バイラル計画を変更して再出し、それを繰り返します。1日以内に1000万、1億のユーザーを獲得できるでしょう。これがフルオートプログラミングです。システム自体が行います」
「テスラとXAIが先行していることで、ロボタクシーをより速く実現し、改善を加速できるということですね」
「はい、データ収集能力の向上、シミュレーションの増加、ビデオ処理の向上、世界の分析能力の向上により、ロボタクシーの改善が加速されます。また、車内でステアリングホイールがなく、Grok 3.5と完璧に会話できれば、ユーザーはUberドライバーやタクシードライバーと話すように「ここで停めて」「あっちに曲がって」などと言えます。ステアリングホイールはなくても、口頭で車両を制御できます。また、エアコン調整や音楽再生など、ユーザー体験のあらゆる面をより完璧にできます。アイアンマンのJarvisのように支援してくれます。
例えば、テスラはサンタモニカにダイナーをオープンする予定ですが、車がそこに近づくと、テスラのソフトウェアが変わり、突然メニューシステムやダイナーのウェブサイトが表示され、テスラ車を通じて食事を注文できるようになります。Grokが単なるLLMではなく、実際にソフトウェアを作成できると想像してみてください。マクドナルドやケンタッキーフライドチキン、ターゲットなどに近づくと、駐車場に入った瞬間にターゲットのオンラインシステムが表示され、注文できるようになります。そしてテスラは購入時に手数料を得られます」
「またはあなた専用のパーソナライズされたアプリも可能でしょうね」
「単なるデータ設定アプリではなく、独自のコードを持ち、あなたが望むものを正確に実現できるものです」
「すごい！基本的にはAppleのApp Storeに対するApp Storeですが、実世界向けということですね」
「そうです、100万、いや数十億の異なるアプリが作成される可能性があり、何が欲しいか想像もつかないでしょう」
「このスライドは何ですか？」
「Epoch AIというサイトのデータトラッキングで、Grok 3がGPT-4の15倍のコンピュートを持っていることを示しています。そしてGrok 4はさらに12倍強力になるので、GPT-4の180倍のコンピュート量になります。トレーニング全体に使用されるフロップス（浮動小数点演算）の量を示しています」
「毎回桁違いに増えていきますね」
「Grok 7については、今後1年程度でのハードウェアチップの改良を予測しており、2027年か2028年頃を想定しています。メンフィスの場所を物理的に分析したところ、300万チップを収容できると判断しました。また、規模を2倍に拡大する話もあり、それによって600万チップが可能になります。電力を3ギガワットまたは6ギガワットに増加させる必要があります」
「まだ何も見ていないということですね。この変化は今後急速に起こり、2027年、つまり今から2年後には大きな変化が見られるということですね。これがボットやロボタクシー、基本的にはAGIにどのような影響を与えるか想像してみてください」
「データの制限に当たります。十分なエネルギーとコンピュートがあれば、持っているデータの量がコンピューティングの性能を制限します。仮説上の300〜600万GPUが、例えばDojo 4、Dojo 5チップになると、いくつかのデータ問題に直面し始めます。しかし、ビデオデータについては問題ではなく、より多くのビデオデータを収集できますし、合成データが得られれば問題は少なくなります。しかし、インターネットや物理世界をデジタル化した通常のデータについては、より限られています」
「競合他社は既に世界中の全てのデータポイント、つまり図書館、Google、ウェブサイト、ビデオ、YouTubeなどのあらゆるデータを収集していますね。しかしテスラが実現できているのは、世界中でロボットがビデオカメラでデータを収集することです。グラスに水を注ぐ方法、ドアを開ける方法、セキュリティをロックするためにどのボタンを押すかなど、そのようなデータは無限にあり、ボットの数に基づいています。しかし他の競合他社は、今日すでに誰もが持っているデータを超えて、どこからデータを得るのでしょうか？彼らは行き詰まっているのではないですか？」
「各車から10ギガバイトのデータを収集するというハードウェアと技術的な課題の大きさを人々は理解していません。各車が既にアップロードしており、700万台の車があります。ロボタクシーソリューション用の60億マイルのデータについて話しましたが、今年の夏に達成される予定です。既に40億マイルのデータがあり、60億マイルに達します。このデータ量は、何年分ものビデオに変換できます。60マイル/時の車は1分で1マイルを走行し、30マイル/時の車は2分で1マイルを走行しますので、60億マイルは大まかに60億〜90億分のデータに相当します。それは11,000〜16,000年分のデータです。
MetaのAI専門家であるYann LeCunはテスラがロボタクシーを解決できないと言い続け、「人間は生まれてから16歳までのビデオデータを得て車の運転を学ぶのに対し、AIは非効率的だ」と言います。しかし11,000〜16,000年分のビデオで、6月にロボタクシーが解決されると仮定すると、AIは1000倍非効率的ということになります。しかし、100万台または1000万台のデバイスでデータを100万倍速く収集できるので、それは無意味なのです。
完全な人型ロボットの問題も、そのすべてのデータを持ち、1000万台のボットを作り、このビデオデータをすべて収集して処理することができれば、1000倍非効率的でも、1000万台のボットのデータで1年以内に問題を解決できます」
「基本的に、超知能のためにビデオを持ち、これらの問題は解決されるということですね。人々は「データが多すぎて問題が大きすぎる」と言いますが、私たちは運転問題を解決しました。確かに10年かかり、11,000〜16,000年分のデータが必要でしたが、ビデオを収集し、そのビデオ量をアップロードするシステムを持っています。10倍速くアップロードし、より多くのカメラとシステムで100ギガバイトのデータを扱えば、他社はStarlink衛星ネットワークを持たず、Verizonなどにデータアップロードのためにお金を払う必要がありますが、テスラはSpaceXにも支払うでしょうが、明らかに低コストで、世界中の情報収集が可能です。
他社は1日10GBをアップロードするシステムを持っていません。700万台の車両からのアップロードを既に行っている経験もなく、グローバルな通信ネットワークも持っていません。イーロンが言うように、望遠鏡で非常に先を行く誰かを見ているようなものです。テスラは既に多くのことを行っているか、先行しているのです」
「これはメンフィスデータセンターの写真で、10万チップから20万チップへの設置が122日から92日に短縮されたことを示しています。次の10万チップ、その次の10万チップがどれほど速くなるか、30日で10万チップにまで到達できるかを予測する必要があります」
「それは可能だと思いますか？」
「彼らは次の作業を行った後も学び続け、次の作業をより速く行えるようになります。なぜ最終的に30日にならないのか理由はありません」
「これらは天然ガスタービン、モバイルタービンで、それぞれ2台で16メガワットを生成します。1台で16メガワットかもしれません。60台あれば1ギガワットを生成します。基本的にこれらのモバイル電源ユニットを用意することで、最速の設置方法を実現しています。通常、大型の300メガワットや500メガワットの固定建物の天然ガスタービンの建設には2年かかります。石炭プラントからの転換も約2年かかります。中国や韓国での原子力発電所の建設は4〜5年で可能ですが、規制やサプライチェーンの問題により、米国では原子力発電所の建設に15年かかります。これは大量のエネルギーを得るための最速のソリューションであり、テスラとXAIがこれを行っています」
「これらをこの会社から購入しているのですね」
「はい、キャタピラーの子会社です。年末までに1ギガワットに達すると予想しており、既に500メガワットが設置済みです。それを超えて、Google AIは強力であり、主要な競合他社だと思います。彼らは独自のTPU（テンソル処理ユニット）を使用しているため、30,000チップの問題はありません。ハードウェア通信の詳細については不明ですが、NVIDIAとは異なるため、既に10万チップを使用できます。これは最近リリースされた現在最先端のGemini 2.5モデルに使用されたものです。Googleにはある種のアルゴリズム的な秘密のソースがある可能性もあります。また、彼らはより多くのチップを持っており、おそらく100万TPUかそれ以上を複数の建物に持っています」
「それは知りませんでした」
「これは、歴史的なコンピュート拡張とアルゴリズムの改善の違いを示しています。スマートなアルゴリズムはこの大きな部分ですが、テスラのコンピュート拡張（下部の緑の領域）が他社の2倍または2倍の速度で加速している場合、アルゴリズム能力が大幅に優れていても、一時的にそれを相殺できますが、一般的には、誰もが他社のアルゴリズム改善を1年以内、通常は数ヶ月以内にコピーします。OpenAIの推論モデルをコピーするのにどれくらい時間がかかったでしょうか？数ヶ月でした。思考の連鎖やその他のアルゴリズム改善をコピーするのにどれくらい時間がかかったでしょうか？通常は1ヶ月未満です。それは防御可能なモードではありません」
「しかし、コンピュートが大きいほど、AIを使って進歩のためのアルゴリズムを作成できると言いませんでしたか？そうすると、それを加速できますね」
「コンピュートをアルゴリズム改善の自動化または少なくともAI強化に適用すれば、これを完全に変えることができます。100倍、1000倍のパワーアップが可能になります。オペレーティングシステム、ファームウェア、その他のソフトウェア、高水準プログラミング言語の層が不要になり、アセンブラやチップ自体にまで降りることができれば、それは100倍、200倍の改善です。人間ではできない複雑なプログラミングや理解をAIに処理させることで、人間のチームや産業全体で不可能だったことが可能になります。つまり、来年にはハードウェア側で100倍、1000倍の改善が得られ、突然アルゴリズムの解放により別の100倍、10,000倍の改善が得られるとすれば、2〜3年以内に100万倍、1000万倍の改善が得られる可能性があるのです」
「これはAIランキングスコアで、Geminiが先行しています。Grock 3プレビューはほぼ同列で2位です。Geminiは最近登場し、スコアでは少し先行しており、名前の横の列がスコアで1437です。Grock 3.5については1450〜1470点と予測しており、リーダーボードでトップに立つことが目的の一つです。そして8月か9月に予定されるGrock 4では1550〜1600点と大幅に上昇すると予想しています。スコア自体よりも、実世界の重要な問題に対してどれだけ良いかが重要です。イーロンは、リーダーボードでトップに立てば、誰も追いつくことはないだろうと言っています」
「以前にこの表を見せてもらいましたが、基本的にGrock、Gemini、Llama、GPTを比較しており、これらの企業が100万チップを搭載した製品をリリースする2026年12月までには、Grockは既に2026年9月には1000万チップの段階に到達しており、10倍の差があって追いつけないということですね」
「このモデルは更新が難しくなっています。Gemini 2.5だけでも4〜5つの異なるバージョンが出る可能性があるなど、シンプル化する必要があります。また、連続的な改善に移行する可能性もあります。最初からトレーニングし直す必要がなく、Grock 4やGrock 5にさらにコンピュートとトレーニングを追加するだけで、次のバージョンに進化できるかもしれません。これは継続的な改善であり、GPT 4.1のコーディング特化版、GPT 4.2のビデオ特化版など、特化したバージョンも増えています。より複雑になりますが、大まかに言えば、一定の能力のティアに達し、そのバージョンが増えていくのです」
「この表が大好きです」
「現在どこにいるかというと、Grock 3.5が来ています。2025年4月にトレーニングが完了し、来月リリースされる予定です。Grock 3の約3倍のコンピュートを持つはずです」
「これはチップ年数ですか？」
「25万チップに時間を掛けたものです。H100相当のチップ年数です。おそらく混乱を招くので削除すべきかもしれません。単にコンピュート測定値です」
「とても良い表です」
「今後のGrokとタイミングについて、次の主要モデルはGrock 3.5、Grock 4を予想しています。OpenAIもGPT-5を出すと言われていますが、10万のH100を使用するのか、3万のB200を使用するのかは不明です。データセンターの状況についての情報提供を停止しており、それは彼らが遅れをとっていることを示唆しています」
「アルゴリズム側についてのより詳細な情報ですが、これは省略してよいでしょう。次に推論、つまりモデルを使用して回答を考えることについて、テスラはここでリーダーになるでしょう。AI5はAI4（以前のハードウェア4）の10倍のコンピュートを持ち、すべての車とすべてのテスラボットに搭載される予定です。6月のサイバーキャブにAI5が搭載されると予想していますか、それともAI4が搭載されて、AI5は来年まで登場しないのでしょうか？」
「最後に聞いた情報では、今年後半からModel 3やModel Yなどの通常の車に搭載される予定です。サイバーキャブがなくても、ハードウェア3からハードウェア4に切り替えるのと同様です。ハードウェア3のModel Yがあり、現在はハードウェア4のModel Yがあります。AI5（AFI）バージョンを搭載することは、ハードウェア3からハードウェア4へのアップグレードと同じです。今年中に予定されています」
「サイバーキャブはAI5を搭載して発売されると思います。AI5なしでは発売しないと思います」
「唯一の理由としては、FSDバージョン13、おそらく14がすでにハードウェア4に最適化されているため、チップが準備できていても来年まで導入しない可能性があります。10倍の計算能力の向上は、機能するロボタクシーには必要ありません。ハードウェア4が機能するロボタクシーに十分であることはすでに分かっています。10倍のコンピュートを得るのは、イーロンが「分散推論ネットワーク」と呼ぶものを持つためです。1000万台の車があるとしましょう。今年からさらに300万台、700万台から1000万台に近づき、その半分以上がAF5を持つとしましょう。今年100万台のAF5搭載車、来年400〜500万台のAF5搭載車があるとします。それらは分散データセンターのようなものです。今年末のトレーニングクラスターが100万チップとすると、500万〜1000万チップが走り回っており、質問を処理するために利用できます。質問の処理は主にプログラミングの支援、コード行の作成、そして1000万台の車がすべてAI5チップを搭載しているのは、10ギガワットの原子力発電所が1000万のトレーニングクラスターに電力を供給しているようなものです」
「理解するのが難しいですが、私のテスラModel 3は車輪の上のコンピュータであり、既にバッテリーで動いています。いつでもテスラのデータセンターが私の許可を得れば、私が車を使っていない時にコンピュートを使用でき、既に電力が供給されているので、彼らは追加の電力が必要ありません。それはデータサーバーのようなもので、AI5チップを搭載しており、彼らが利用できるのですね」
「テスラはチップを世界に販売する収益モデルを持っており、それは彼らにとって無料のデータセンターのようなものです。私の電気で電力を供給しています。私はそのサービスに対して料金を請求できるかもしれませんが、いくらかのお金は得られるでしょうが、彼らにとっては私に支払う方がはるかに安価です。以前、非常に収益性が高い可能性についての番組を行いました。車のコンピュータを使用していない時にテスラにレンタルすることで、年間2,500ドルを稼げる可能性があります。年間2,000〜5,000ドル稼げるとしたら、すごいことです」
「もしプログラミングを解決できれば、大きな「もし」ですが、トークン数が作成できるコード行数と何らかの形で相関するとすれば、AI5チップは100〜10,000人の開発者のコードを提供できるかもしれません。コーディングだけでなく質問に答えることができれば、各自がコードを提供し、作成できるとすれば、100人のプログラマー、100人の開発者のソフトウェアを提供できるのです。100人の開発者が年間10万ドルを稼ぐとしたら、それは価値があります。しかしそれはAF5の話であり、それが重要になるのは2〜3〜5年後でしょう。現在のAF4は分散コンピューティングとしては使用されるほど大きくありません」
「それは大きな可能性です。そして各テスラボット、各パワーウォールにも独自のチップが搭載されるのですね」
「アンボックスプロセスでの生産ラインを拡大し、ボットの数を拡大すれば、2030年までに1億台のフリートが非常に実現可能になります。AIチップのフリートとして持つことができるのです。AIチップ、AI企業の部分が最も価値のある部分だと考えています。サイバーキャブの原価を15,000ドルに下げる話があり、その10〜20%がチップである可能性があります。それは一枚のトーストのようなもので、生地はトーストで、価値はその上のキャビアなどのチップです。価値あるチップを世界に広めたいのです。これは非常に収益性の高い方法であり、ロボタクシーほど大きくなくても、それは重要です。2030年までにテスラボットだけでも1億台になる可能性があります」
「本当にレースですね。ハードウェアだけでなく、チップ、ソフトウェア、そしてソフトウェアを作成するソフトウェア、すべてを促進するAIも含めて。これがテスラが最高の投資だと考える理由です。彼らはXAIとの関係があり、すべてのスキル、すべての要素を持っています」
「統合された全体像です。これが私のスライドデッキの終わりです。AGIについての他の内容もありますが、そこまで行く必要はないでしょう。基本的には、最初にソフトウェアの爆発があり、次にチップが改良され、そして産業爆発がテスラボットに関連し、1億台までスケールアップすることで、規模と量で人々を上回ることになるでしょう」
「最後のコメントをお願いします、ブライアン。これは本当に驚くべきことですが、指数関数的にどれほど物事が進むかを定量化してくれるのが好きです。しかし、それは一つのことだけではありません。今では誰もがコンピュートが重要であり、コンピュートのレースがあることを理解していると思いますが、あなたが指摘したのは、ハードウェアだけではないということです。推論チップもあり、実際にコードを書けるソフトウェアもあり、Grokはボットやテスラのロボタクシーの合成データを支援できます。単に話せるAGIだけでなく、実際にロボタクシーやボットのスキルセットをコーディングするのです」
「統合されたフルスタックソリューションが、AIのあらゆる部分を実行します。企業は、再帰的な改善に不可欠な部分を他社にコントロールさせることはできません。エネルギー、チップ、建物、ハードウェア、そしてアプリケーションの作成まで、すべてを一つの家、理想的には一つの建物または超建物の中に持ち、それが常に自己改善し続けることが必要です。テスラは未来のAI企業であり、すべてを所有しています。イーロンによれば、今やDojoを所有し、Dojoが成功し、大きなゲームチェンジャーになりつつあるということです。これは彼らがNVIDIAに依存していないことを意味し、AIがDojoチップを改良し、Dojoチップ用のソフトウェアが新しいNVIDIA並みに作成できることを意味します。
NVIDIAへの依存について、NVIDIAは悪い会社ではありませんが、彼らは今年500万のB200、B300チップを作り、来年は700万、その翌年は900万になるかもしれません。2027年に300万チップが欲しいとすれば、それはあなたのチップの33%が必要だと言うことになります。それを望むなら、はるかに高い価格を支払うことになるでしょう」
「オークション価格ですね」
「誰もがそれを望んでおり、彼らはテスラが必要とするチップの数を作れない可能性があります。テスラはより速く、より速く、さらに速く動いているからです。テスラが独自の推論チップを作成していること、独自のDojoチップを作成していることは良いことです」
「ブライアン、これは非常に強力なプレゼンテーションでした。いつもありがとうございます。ブライアンのYouTubeチャンネル「Next Big Future」をフォローしてください。彼はこのような内容を共有しています。未来予測について非常に優れていますね」
「それは誇るべきことだと思います。テスラ株についての予測も的中させてきました。近いうちにそれについての別の番組を行います。あなたの期待について再検討する時期が来ました。皆さん、ありがとうございました」
「テスラ投資家のための最も包括的なリソースとなるウェブサイトを作成しました。私のウェブサイトherbert.comをご覧ください」
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