イーロン・マスクがCheeky Pineポッドキャストで3時間に及ぶインタビューを行い、Tesla Optimusに関する最も詳細なロードマップを初めて公開した。製造目標として、Optimus 3で年間100万台、Optimus 4で1,000万台という具体的な数値を明言し、全てのパーツをカスタム設計していることから初期の製造立ち上げには時間がかかるものの、ロボット自身がロボットを製造する再帰的ループにより指数関数的な成長が可能になると説明している。訓練データ問題については、1万から3万台の実機ロボットによる「Optimus Academy」と数百万台の仮想ロボットシミュレーションを組み合わせ、FSDで培った物理精度の高い現実生成技術を活用する戦略を明らかにした。中国との競争においては、ASMLの極紫外線リソグラフィ装置への制裁により中国が最先端AIチップを製造できないため2〜4年のリードがあるとしながらも、この優位性のウィンドウが閉じる前に製造基盤を確立する必要性を強調している。さらにxAIとTeslaの統合可能性について直接的な否定を避け、Grockが大規模なOptimus ロボット群を統制する未来像を示唆した。
イーロン・マスクが語るTesla Optimusの詳細ロードマップ
イーロンがCheeky Pineポッドキャストに出演しました。John CollisonとDarces Patelとの3時間に及ぶインタビューです。そしてOptimusに関するセクションは、彼がこれまでに語った中で最も詳細なロードマップとなっています。そこで私は最も重要な4つのクリップを抜粋しました。ボットの製造目標、訓練データの問題、中国との競争、そしてxAIとTeslaの統合に関する大きなヒントです。
それぞれに対して私の反応をお伝えしていきます。まず最初のクリップは、イーロンの製造スケールについてです。これを見てみましょう。
10万台のOptimisを製造したいと言う前に、何を確認したいですか。それは例えば…Optimiですか。固有名詞を定義するなら、その複数形も定義できますよね。だから固有名詞の複数形を定義しましょう。それでOptimaiになります。
なるほど。
ハードウェア面で確認したいことがありますか。より良いアクチュエーターが欲しいですか。それともソフトウェアをより良くしたいだけですか。Gen 3の大量生産に入る前に、何を待っているんでしょうか。
いえ、私たちはそれに向かって進んでいます。高速製造に向けて前進しています。
でも現在のハードウェアで十分だと思っていて、できるだけ多くを今すぐ展開したいということですか。
つまり、生産を拡大するのは非常に難しいんです。
なるほど。
ええ、でも私はOptimus 3がロボットの正しいバージョンだと思っています。おそらく年間100万台規模で生産するのに適しています。1,000万台に行く前にはOptimus 4に移行したいと思うでしょう。
でもOptimus 3で100万台は可能だと。
ええ、つまり製造を立ち上げるのは非常に難しいんです。
その通りですね。
製造というのは、単位時間あたりの生産量が常にS字カーブに従います。最初は苦痛なほど遅く、それからある種の最終的には指数関数的な増加があり、それから線形になり、それからある数字で漸近線に達するまで対数的な結果になります。
でもOptimus の初期生産は、引き延ばされたS字カーブになるでしょう。なぜならOptimus に使われるものの多くが全く新しいものだからです。既存のサプライチェーンがないんです。先ほど述べたように、アクチュエーター、エレクトロニクス、Optimusロボットの全てが物理学の第一原理から設計されています。
カタログから取ってきたものではありません。これらは全てカスタム設計されたものです。文字通り全てです。カタログから選べるものは一つもないと思います。
それはどこまで深く及んでいますか。つまり、まだカスタムコンデンサは作っていないかもしれませんが、でもどんな価格でもカタログから選べるものは何もありません。
だからOptimus のS字カーブ、つまり単位時間あたりの生産台数、1日に何台のOptimus ロボットを作るかというのは、既存のサプライチェーンがある製品よりも最初は緩やかに立ち上がることになります。
製造スケールの課題と戦略
さあ、これを分解していきましょう。私はこれらの質問の仕方が大好きです。彼らが彼に質問する方法は本当に素晴らしいです。
彼はヒューマノイドロボットにとって最も難しい3つの問題を特定しましたよね。現実世界での知能、手の器用さ、そして製造スケールについて話しました。そして全ての投資家が注目すべきことを言いました。Optimusの全てがカスタムだと。アクチュエーター、モーター、ギア、パワーエレクトロニクス、センサー、どんな価格でもカタログから選べるものは何もない、と彼は言いました。これは直接の引用です。
これが重要なのは、彼が言ったことですよね。製造のS字カーブは引き延ばされる。ヒューマノイドロボット用のアクチュエーターには既存のサプライチェーンがありません。確かに彼が望むような規模ではありません。Teslaは全てをゼロから構築しています。つまりこれは昨年遅延があった理由を説明しています。だから今年5万台という目標が重要なんです。
彼らはフリーモントのModel SとXのラインをOptimus生産ラインに転換しました。ちなみにそれは1四半期、あるいは2四半期経たないと完全には変換されません。だから今年末までにどれくらい生産できるかという目標については、幸運なら5,000台くらいかもしれません。
もしかしたら驚かせてくれるかもしれませんが、それが立ち上がりの基盤です。重要な数字は、Optimus 3は年間100万台向けに設計されているということです。彼はそう言いました。そしてOptimus 4、それが年間1,000万台にスケールするものです。これがロードマップです。これが財務的に何を意味するか考えてみてください。Ark Investは、モデルの中でOptimus を1台あたり約2万から2万5,000ドルと価格設定しています。
100万台を2万ドルで計算すると、単一の製品ラインから200億ドルの収益になります。100万台だけで既に200億ドルです。1,000万台なら2,000億ドルです。それはOptimus 単体で今日のTeslaの自動車事業全体より大きくなることを意味します。
でも本当の鍵は、彼が説明する再帰的ループです。十分な数のOptimus ロボットができたら、それらを使ってさらに多くのOptimus ロボットを作るんです。労働コストはほぼゼロになります。製造能力は既に持っているロボットの数の関数になり、それが指数関数的に成長します。過去に彼はこれを3つの指数関数を再帰的に掛け合わせたものと呼んでいたのを覚えていますか。知能が指数関数的に向上し、製造能力が指数関数的に向上し、単位あたりのコストが指数関数的に低下し、全てが互いに影響し合うんです。彼はこれを無限のお金のグリッチ、超新星と呼びました。これが他の全てのロボット会社と異なる点です。イーロンは単に製品を作っているのではありません。彼は自己複製する製造システムを構築しているんです。そしてそれが機能すれば、その経済性はこれまで見たことのないようなものになります。
訓練データ問題への革新的アプローチ
次のクリップです。Darcesは実際、かなり興味深い押し返しをしています。今回彼は訓練データの問題について押し返しました。彼は完全自動運転では、Teslaには何百万台もの車が運転データを生成していたけれど、ロボットにはそれがないと言いました。だからDarcesは彼に、これは悲観的になるべきではないかと尋ねます。イーロンの答えは本当の戦略を明らかにしています。
自由度の増加とはるかに疎なデータとの間で。
はい。どうやってTeslaの知能エンジンを使ってOptimus の頭脳を訓練するんでしょうか。
実は、あなたは車との重要な制約と違いを強調していますね。私たちは間もなく路上に1,000万台の車を持つことになります。
だからそれは、その大規模な訓練のフライホイールを複製するのは難しいです。ロボットに関してはですね。私たちがする必要があるのは、多くのロボットを作って、Optimus Academyのような場所に置いて、現実の中でセルフプレイができるようにすることです。実際に私たちはそれを構築しています。
少なくとも1万台のOptimus ロボット、おそらく2万から3万台がセルフプレイをして、さまざまなタスクをテストできるようにします。そしてTeslaにはかなり優れた現実生成装置、物理的に正確な現実生成装置があります。これは車のために作ったものです。ロボットにも同じことをします。実際にロボットにも既にやっています。
だから数万台のヒューマノイドロボットがさまざまなタスクをこなし、シミュレーション世界では何百万台ものシミュレーションロボットを動かすことができます。そして現実世界の数万台のロボットを使って、シミュレーションと現実のギャップを埋めるんです。
シミュレーションと現実のギャップを埋める。
さあ、私はこのクリップが大好きです。これです。彼はそこで多くの新しい情報を共有しました。これまで聞いたことがなかったものです。なんとなく聞いたことはあって、断片的につなげることはできましたが、彼はOptimus Academyについて話しました。数万台の実際のロボットが制御された環境でセルフプレイをする。それを仮想世界の何百万台ものシミュレーションロボットと組み合わせる。それがアプローチです。
過去に彼はそれについて話していたと思います。大きな質問は、なぜNvidiaがこれをできないのか。世界シミュレーションを持っている他のAI企業がなぜできないのか。全てをシミュレーションで作れるはずですよね。でもイーロンが以前言っていたと思うのは、実際には本物のロボットと物理世界が最初にセルフプレイをする必要があるということです。それから何百万、おそらく何億ものシミュレーションロボットを仮想世界で組み合わせる。それがより速くする理由です。Teslaは既に構築しています。イーロンが物理的に正確な現実生成装置と呼ぶものを、自動運転のために。彼らは都市全体、交通シナリオ、気象条件をシミュレートします。その同じ技術が今Optimusに適用されます。それがもう一つの大きな違いです。
過去にイーロンは、重要なのは単なるシミュレーションではないと述べています。誰でもシミュレーションを作れます。でも物理的に正確かどうかです。そして物理的に正確であることを本当に理解する唯一の方法は、彼が考え、信じているのは、それを現実世界と組み合わせることだと。
ではTeslaは何をするのか。彼らは1万から3万台の本物のOptimus ロボットを作ります。1万から3万台です。それらをアカデミーに置きます。さまざまなタスクを試させます。互いから学ばせます。同時に、何百万台ものシミュレーションロボットを仮想環境で動かします。それから現実世界のロボットを使って、彼が言ったように、シミュレーションと現実のギャップを埋めるんです。
シミュレーションは、物理的な現実に対して常に較正することでより良くなります。それが彼がシミュレーションと現実のギャップと言っている意味です。一日中シミュレーションはできますが、どれくらい現実的ですか。現実に対してどれくらい正確ですか。でもこれはできます。そして彼はこれを行うには1万から3万台のボットが必要だと考えています。
それが違いです。もし他の人がそう信じないなら、それなら他の人がこれをできます。人々が自動運転はできるけれど、スーパーコンピューターは必要ないと言ったのとほとんど同じです。そして何十億マイルも必要ないと。イーロンは60億マイルの運転データが本当に究極の精度に到達するために必要だと言いました。さあ、ここにあります。
現実世界のロボットがこれを行うために必要だと思わないなら、おそらくシミュレーションだけでこれができるかもしれません。私はそうは思いません。イーロンに同意します。彼が正しいと分かっています。彼の言っていることを信じています。だからこれは繰り返しになりますが、FSDで機能したのと同じプレイブックです。大規模なシミュレーションを現実世界のデータに対して検証する。
違いは、ロボットの場合、顧客の車に頼るのではなく、意図的に現実世界の車両群を構築する必要があるということです。なぜなら明らかにFSDでできたことは、私たち全員がそれを運転していることだからです。私たちはFSDを購入して問題ありませんでした。私たちはそれをテストしていました。ちなみに、これは双方向に機能しますよね。私たちのデータがニューラルネットに供給されます。
それは学習しますが、彼らは私たちをリアルタイムで使って、新しいバージョンが正しく適用されているかテストできます。彼らはそれをシャドウモードと呼んでいます。ここでロボットで何をするのか分かりませんが。これが投資家の視点です。Teslaの今年の200億ドルのキャピタル支出、そうでしょう、200億ドルです。
その一部はまさにこのインフラの拡大です。350,000台のGPUに拡大するコアテックスーパーコンピューター、フリーモントのOptimus 生産ライン、シミュレーション環境。だからTeslaがFSDのためのAI訓練に費やす全てのドルは、Optimusもより賢くします。コンピューターは共有されています。ニューラルネットのアーキテクチャは転用できます。これがほとんどのアナリストがまだ見逃しているビジネスモデルのレバレッジです。
Teslaは2つの別々のAIプログラムを実行していません。1つのプログラム、2つのアウトプット、車とロボットです。そしてデータは両方にわたって複利効果を生みます。考えてみてください。FSDの訓練に使われているCortex Oneを既に構築していますが、今それをロボットの訓練にも使えます。他の車会社、他の会社が複製しなければならない全てのことを複製する必要はありません。スーパーコンピューターを構築し、全てのデータを取得し、訓練する。これの多くが転用できます。そしてそれが最高のことです。それがTeslaが200億ドルしか使っていない理由です。それは他の皆と比べてあまりにも低いと思いますよね。Googleは1,000億ドル、Amazonは1,000億ドル、Amazonは2,000億ドルです。彼らがそれを構築する必要がある理由があります。TeslaがFSDのためのAI訓練に費やす全てのドルは、Optimusもより賢くします。それが重要なポイントです。
中国との競争とチップアドバンテージ
中国との競争です。この3番目のクリップで、DarceshがChinaについて尋ねます。彼らは数十のヒューマノイドロボット会社を持ち、90%の市場シェア、2024年だけで36の新モデルがあります。だから質問は、心配すべきでしょうか。イーロンの答えは、中国が回避できない1つのボトルネックを特定しています。でもそうです、中国のロボットがイーロンが言った次の大きなものです。
UnityやOptimus を6,000ドルや1万3,000ドルで販売する中国のヒューマノイドを見ると、あなたは単にOptimus の部品コストをその価格以下にしたいと思っているんですか、それとも質的に同じものではないと思っているんですか。何が起こっているのか。何が彼らをそんなに安く販売することを可能にしているのか、そして私たちはそれに匹敵できますか。
えっと、私たちのOptimus は多くの知能を持つように設計されています。そして人間と同じか、それ以上の電気機械的な器用さを持つように。
Unitronicはそれを持っていませんし、かなり大きなロボットです。なぜならそれは重い物体を長時間運ぶ必要があるからです。過熱したりアクチュエーターのパワーを超えたりしないように。だから私たちのは5フィート11インチあります。
かなり高いです。
そして多くの知能を持っています。だから知能のない小さなロボットよりは高価になりますが、
より能力がある。
そうです。でもそれほど高くはありません。つまり、時間が経つにつれて、Optimus ロボットがOptimus ロボットを作るようになると、コストは非常に速く下がります。
最初の10億台のOptimuses、Optimaiは何をするんでしょうか。
最初は確実にうまくできる単純なタスクから始めると思います。
でも家庭でですか、それとも工場でですか。
最初のロボットの最適な用途は、継続的な運用です。24時間365日の運用です。なぜなら彼らは継続的に働けるからです。
そうですね。
ギガファクトリーで現在人間によって行われている作業のうち、Gen 3ができるのは何パーセントですか。
ええっと、分かりません。おそらく10から20%でしょうか。もっと多いかもしれません。分かりません。でも私たちは従業員数を減らすことはしません。明確に言うと、従業員数は確実に増やします。
でも生産量を増やします。だから単位時間あたりの生産量、Teslaの人間の総数に対する比率は増加しますが、ロボットと車の生産量は不均衡に増加します。人間あたりの車とロボットの生産台数は劇的に増加しますが、人間の数も増加します。
Optimusの使用用途と展開計画
わあ。イーロンがそこで言ったことがたくさんあります。彼は中国の競争について話しただけではありません。家庭で使われるかどうかについて話し、最後に彼が述べたポイントは、Tesla自身がどれだけ使うかです。でも彼が中国の競争について述べた非常に重要な区別があります。
まず、彼は中国の制限要因はTSMCではなくASMLだと言いました。ASMLは最先端チップを製造するために必要な極紫外線リソグラフィ装置を作っています。これらの装置は制裁対象です。中国はそれらを購入できません。だから中国は最も先進的なAIチップを作れません。そしてイーロンは、彼らが国内代替品を開発するのに3から4年かかると言います。
これはTeslaにとって意味のあるリードです。だから知能は重要です。そして彼が他に何を言ったか注目してください。AI5チップ、Teslaの次世代カスタムシリコンは、直接Optimus に搭載されます。このチップは前世代より40倍速いです。SamsungとTSMCで製造されています。中国には同等品がありません。
今、イーロンは中国が最終的にはそこに到達すると認めました。彼らは3から4年で説得力のあるチップを作るようになると言いました。そして彼は正しいです。中国の製造能力は本物です。彼らの太陽光発電容量は1,500ギガワットです。彼らは誰よりも速くエネルギーを拡大しています。だからウィンドウは永続的ではありません。
Teslaはチップの優位性により知能面で2から4年のリードがあります。そしてFSDからのデータの優位性があります。でも彼らはそのウィンドウの間に製造を実行する必要があります。だから今年の5万台という目標と、Optimus 3の年間100万台という目標が非常に重要なんです。時計は既に動いています。
Teslaはチップの優位性が保たれている間に製造基盤を構築しなければなりません。なぜなら中国がそのギャップを埋めたら、競争はスケールとコストについてのものになり、中国はスケールとコストが非常に得意だからです。彼がそこで言った他に2つのことを話すべきです。まず、彼が言ったのをキャッチしましたか。これらのボットの使用例はどこにあるかですって。ええっと、24時間できるタスクで使われます。
その使用を最大化したいでしょう。私にとって、それは家庭ではありません。それは製造施設になります。そこで使えるようになります。そして完全な環境の、ご存知の通り、今そこにある格差は必要ありません。非常にシンプルな工場での点的なピック&プレースのようなタスクに集中できます。
だから私はこれほど多くのロボット会社についての誇大宣伝を聞き続けていますが、彼らは「ヘイ、このボットを持っていく。家庭に入れる」と言っています。彼らは消費者を興奮させているだけです。私はそこにあるとは期待していません。消費者がボットに10万ドル払うと思いますか。何人がそうするでしょうか。でも工場には10万、20万ドルで簡単に売れます。
でも彼が言った2番目のことは、素晴らしい質問をされたことです。これは従業員の何パーセントを表すのかですって。世界的にTeslaには12万5,000人の従業員がいます。つまり各工場でおそらく1万人ですよね。そして彼はおそらく10から20%だと推測しました。だから私たちは工場あたり5,000から1万台のボット、おそらく2万台と言っておきましょう、それがTesla自身が使える本当の数です。
今、彼らはサプライヤーのためにそれをするかもしれませんし、SpaceXのためにするかもしれません、他の会社のためにですが、私が言っているのは、ええっと、10万台では十分ではないように聞こえます。だから彼らにとっては十分です、特にそれが単なる置き換えなら。だから今これが意味を成します。彼らはこれを売ります。彼らはこれを他の会社に売って、自分たちがするのと同じ工場での作業をさせます。
そして彼らが出てきて発表をする日を想像できますか。FedExやPepsiと提携し、彼らが既にそれぞれ100万台のロボットを購入したとか、この数を予約したとか。これは起こることです。私はそうなることを保証します。
xAIとTeslaの統合の可能性
さて、最後のクリップです。これは短いですが、最も重要かもしれません。DarkhがイーロンにxAIとTeslaのシナジーについて尋ねます。それから彼は直接尋ねました、xAIとTeslaを統合する必要があるのではないですか。SpaceXは先週3日前にxAIを買収したことを覚えておいてください。だから非常に注意深く聞きましょう、特に最後のところを。
xAIとOptimus の間のシナジーについてどう思いますか。ほら、あなたは世界モデルが必要だと強調していました。制御プレーンとして本当に賢い知能を使いたいかもしれません。だからGrokがより遅い計画をして、モーターポリシーが少し低レベルになるような感じですか。
そうです。これらのことの間のシナジーはどうなりますか。
ええ。だからGrokがOptimus ロボットの動作を調整します。例えば工場を建てたいとしましょう。
それならOptimus、それならGrokがOptimus ロボットを組織して、彼らにタスクを割り当てて、あなたが望むものを生産するための工場を建てることができます。
xAIとTeslaを統合する必要があるのでは。だってこれらは最終的に非常に…
上場企業の議論について先ほど何を言っていましたっけ。ええっと、私たちは入れることになるでしょう。
イーロン、
何をキャッチしたと思いますか。最後の彼の反応の仕方、分かりますよね。ええっと、何て言いましたっけ。上場企業について話すことは許されていない。それは私にとって確実にサインです。そうです。だから彼が直接尋ねられたとき、そうでしょう、xAIとTeslaは統合する必要がある、彼は言いました、そうでしょう、上場企業の議論について先ほど何を言っていましたっけ。彼は話をそらしました。
彼はノーとは言いませんでした。そしてもしノーなら、ノーだったでしょう。彼はノーと言ったでしょう。でも彼はイエスとは言えません。なぜか。なぜならTeslaは上場企業で、あらゆる合併の議論には法的規制上の影響があるからです。彼が否定する代わりに話をそらしたという事実は、それが非常にテーブル上にあることを示しています。
それは起こっています。だからxAIとTeslaの組み合わせがどのように見えるか、SpaceXとTeslaの組み合わせがどのように見えるか考えてみてください。まずxAI GrokがOptimus ロボットの艦隊を調整します。彼は既にGrokが計画してタスクを割り当てることについて話しています。彼は本当に素晴らしい例を説明しました。例えば工場を建てたいとしましょう、えっと、工場を建てる必要があるのは誰ですか。Teslaです。
ゲームの名前は誰が最も多く建てられるかです。今あなたはGrokがロボットの艦隊を組織しています。これはもう理論的ではありません。これです。彼は既にそれについて考えています。アーキテクチャ、彼らは今構築しています。どうやって工場を建てますか。何千ものロボットを手に入れます。各ロボットに何をすべきか伝えます。行ってそれをハンマーで叩いて。行ってこれをあそこに動かして。上げて、3人で一緒に作業して。だからこれは私たちが今聞いた全てに繋がります。Optimusの製造立ち上げ、訓練データ戦略、AI5チップ、中国との競争のウィンドウ、全てがTeslaが単なる自動車会社ではない未来に向かって構築されています。
ロボット会社でさえありません。知能会社です。大規模に構築し、考え、複製できるAIとハードウェアの会社です。だからこれらのインタビューからの重要なポイントを見ていきましょう。1つ、彼はOptimus 3が年間100万台を目標にすると言いました。Optimus 4は1,000万台を目標にします。ロードマップは非常に具体的ですよね。彼は常に1桁大きくなると言ってきました。
2つ、TeslaはOptimus Academyでデータ問題を解決しています。これは新しいです。本物のロボットとシミュレーション。FSDを解決したのと同じプレイブックです。3つ、中国はASML制裁のおかげでチップで2から4年遅れていますが、ウィンドウは閉じます。Teslaは今実行しなければなりません。そして彼は中国がイーロンにとってロボティクスで最大の競争相手だと言いました。イーロンはTeslaとxAIの合併を否定することを拒否しました。
GrokとOptimus の間のシナジーはあまりにも明白です。これはイーロンがこれまで公に共有した中で最も詳細なOptimus ロードマップでした。だからもしTeslaを保有しているなら、このインタビューはあなたに確信を与えるはずです。これがOptimus のテーゼです。それは現実で加速しています。次の動画でお会いしましょう。もしこの分析から価値を得たなら、購読を押してください。
私たちはTeslaの全ての主要なマイルストーンをKalaで追跡していますので、何も見逃しません。そしてもし番組の準備などへの早期アクセスが欲しいなら、チェックしてください。ありがとうございました。
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