Tesla, Inc. setzt beim AI4-Chip (Hardware 4) auf eine besonders sicherheitsorientierte Architektur: Zwei separate Computer laufen parallel – mit Failover-Redundanz.Das ist ein zentraler Baustein für die Zuverlässigkeit von FSD (Supervised).
Zwei Computer – ein System
Der AI4-Stack besteht aus:
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Zwei unabhängigen Recheneinheiten
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Paralleler Verarbeitung derselben Sensordaten
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Permanenter gegenseitiger Überprüfung
Sollte eine Einheit ausfallen oder inkonsistente Ergebnisse liefern, kann das zweite System nahtlos übernehmen.
Dieses Prinzip ist in sicherheitskritischen Branchen üblich – etwa in der Luftfahrt.
Warum Redundanz bei FSD entscheidend ist
Für ein System wie FSD bedeutet Redundanz:
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Keine Unterbrechung bei Hardwarefehlern
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Höhere Systemstabilität
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Verbesserte Sicherheitsarchitektur
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Grundlage für höhere Autonomiegrade
Auch wenn FSD (Supervised) weiterhin Fahrerüberwachung erfordert, ist die Hardware bereits auf höhere Sicherheitsstandards ausgelegt.
Optimus nutzt ebenfalls AI4
Interessant: Auch der humanoide Roboter Optimus verwendet AI4-Hardware.
Das bedeutet:
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Gemeinsame KI-Architektur zwischen Fahrzeug und Robotik
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Gleiche neuronale Netzwerke für Wahrnehmung
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Skaleneffekte in der Chipproduktion
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Schnellere Software-Iteration
Tesla nutzt also eine einheitliche AI-Plattform für mehrere Produktlinien.
Strategische Bedeutung
Mit AI4 verfolgt Tesla mehrere Ziele:
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Maximale vertikale Integration
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Unabhängigkeit von Drittanbieter-Chips
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Hohe Rechenleistung für Vision-Only-Ansatz
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Sicherheits- und Redundanzstandard für autonome Systeme
Die doppelte Rechnerarchitektur ist ein klares Signal, dass Tesla Hardware-seitig auf zukünftige autonome Anforderungen vorbereitet ist.
Fazit
Teslas AI4-Chip arbeitet mit zwei parallel laufenden Computern und Failover-Redundanz – eine Architektur, die für unterbrechungsfreien Betrieb von FSD (Supervised) sorgt.
Dass auch Optimus auf AI4 setzt, zeigt: Tesla baut eine einheitliche KI-Infrastruktur für Fahrzeuge und Robotik auf.
Redundanz ist dabei der Schlüssel für Skalierung und Sicherheit.
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