Илон Маск снова поднял планку своих амбиций до абсурда: по его словам, Tesla в итоге должна выпускать больше AI-чипов, чем NVIDIA, AMD и все остальные производители вместе взятые, если компания действительно хочет выиграть гонку за так называемый ‘реальный ИИ’ — системы, которые управляют машинами, роботами и сервисами в живом, непредсказуемом мире, а не только гоняют текст в чат-ботах.
В своих постах в X Маск напоминает, что Tesla уже несколько лет разрабатывает собственные ускорители для машинного обучения. По его словам, компания вышла на ежегодный цикл обновлений: новые платформы появляются примерно раз в 12 месяцев. Для автопрома это темпы уровня смартфонной индустрии, а не классических автоконцернов, которые годами крутят одну и ту же электронику. Эти чипы должны питать и Full Self-Driving, и будущие роботакси Cybercab, и гуманоидного робота Optimus.
Но настоящий шок у экспертов вызвало не это, а озвученные масштабы. Маск уже упоминал внутренние цели на уровне до 200 миллиардов AI-чипов в год. Цифра настолько космическая, что даже часть фанатов Tesla откровенно морщится. В обсуждениях его обвиняют в FOMO по поводу AI-бумa, шутят, что он снова выдал идею во время бессонной ночи, и напоминают, что прошлые грандиозные обещания — от гиперлупа до полностью беспилотных такси — до сих пор так и не стали повседневной реальностью.
Скептики радуются не только из-за громких слов, но и из-за банальной физики процесса. Высокопроизводительные чипы сейчас делают буквально несколько фабрик в мире, и центр тяжести — это тайваньская TSMC, плюс Samsung как важный, но меньший игрок. Мощности расписаны на годы вперёд под Apple, NVIDIA, AMD и других гигантов, которые платят авансами в миллиарды долларов за приоритет на линиях. Один из комментаторов метко заметил: те, кто платит больше всех, первыми получают доступ к печам, и далеко не факт, что Tesla в этой очереди стоит впереди.
Построить же с нуля собственные передовые фабрики в США — задача уровня национального мегапроекта. Речь идёт не просто о зданиях и станках, а о десятилетиях накопленных патентов, ноу-хау, цепочках поставок химии, материалов, оборудования. Высокий класс чипов — это не массовые электромобили. Здесь нельзя просто взять и ‘ускориться’, как в сборке кузовов.
Ответ Маска — ещё сильнее поднять ставки. Он продвигает идею некоего TeraFab: гигантского, максимально автоматизированного комплекса, который теоретически сможет штамповать невиданное количество AI-ускорителей, заточенных под задачи Tesla. Параллельно компания диверсифицирует заказы, работая с TSMC и Samsung, а также активно заигрывая с Intel Foundry для следующих поколений, условных AI5 и AI6. В его логике ни одна комбинация внешних поставщиков не закроет полностью тот объём вычислений, который, по его мнению, понадобится для ‘реального ИИ’, так что серьёзная внутренняя производственная база — не прихоть, а условие выживания.
Однако многие инженеры и исследователи в области ИИ уверены, что Маск бежит не за тем призом. Они напоминают: гонку выигрывают не те, кто просто сжигает больше мегаватт и кремния, а те, кто делает более эффективные модели, новые архитектуры и более безопасные системы. Голая ставка на масштаб может привести к гигантским дата-центрам и эффектным презентациям, но при этом высосать ресурсы из других критичных направлений — от верификации безопасности до улучшения алгоритмов. У самой Tesla уже есть репутационные проблемы: FSD остаётся спорным, пользователи делятся и восторгами, и историями про фантомные торможения и странное поведение в городе.
Отдельный пласт критики касается того, что компания до сих пор не решила более приземлённые вопросы. Люди жалуются на стеклянные крыши, жару в салоне, странные ручки дверей, неудобные аварийные открытия задних дверей. На этом фоне идея конкурировать с NVIDIA на их поле выглядит для многих почти карикатурно. Часть аудитории видит в Маске прежде всего талантливого продавца мечты, который постоянно двигает ворота: как только одна цель не достигается вовремя, на сцене появляется следующая, ещё более громкая.
Есть и другая точка зрения: крупные технологические рывки почти всегда на старте кажутся безумием. Защитники Маска говорят, что реальный ИИ для автомобилей и роботов действительно потребует чудовищного объёма вычислений и уникальной интеграции железа, софта и данных. Tesla накопила огромный массив видеозаписей с дорог всего мира, а значит, у неё есть шанс выжать максимум из вертикальной интеграции — от сенсоров и чипов до нейросетей и обновлений по воздуху.
Наконец, есть геополитическое измерение. Перенос хотя бы части передового производства чипов в США стал бы победой для американской промышленной политики. Но десятилетия до этого и правительства, и корпорации дружно выносили фабрики в Азию, чтобы экономить на издержках. Вернуть цепочку назад будет невероятно дорого и медленно, и одними твитами эту инерцию не сломать.
Поэтому главный вопрос даже не в том, построит ли Tesla когда-нибудь мифический TeraFab и будет ли реально выпускать сотни миллиардов чипов в год. Куда важнее, сможет ли компания совместить жажду масштаба с дисциплиной в области безопасности, качества и доверия пользователей. Обогнать NVIDIA и AMD по количеству микросхем звучит красиво, но в долгую игру выигрывают те, кто предлагает надёжные системы, предсказуемое поведение на дороге и прозрачное отношение к рискам. В гонке за ‘реальный ИИ’ голые цифры выпуска — лишь половина истории.