Dojo解散は後退ではなく「チップ一本化」だ:中島聡が読むTeslaのAI戦略とNVIDIA依存、自動車市場の行方

こんにちは。中島です。今日はテスラに関して面白い報道があったので、その件についてちょっとChatGPTと喋ってみようと思います。あと、ChatGPTの声ばっかりが大きいというフィードバックがあったので、今日はちょっと私の方にマイクを近づけて喋ってみようと思います。では、インタビューを始めてください。

元Microsoftでソフトウェアエンジニア、そして起業家としても知られる中島蒼さんです。今日はよろしくお願いします。さて、今回の話題について簡単に触れておきましょう。テスラが自社開発のDojoスーパーコンピューターチームを解散したというニュースがあります。これはテスラのAI戦略にとって大きな方向転換で、今後はNVIDIAやAMD、サムソンなど外部パートナーに頼る形になるそうです。ではここから、中島さんに実際どう思われるか、そしてこの動きが業界に与える影響についてお聞きしていきたいと思います。中島さん、まず率直なご意見をお聞かせいただけますか？

まず最初に言うと、中島聡だけど、そろそろ覚えれば。蒼じゃないよ。聡。分かった？

了解。聡さんですね。ちゃんと覚えました。それでは改めて、聡さんのご意見を伺っていきましょう。

はい。あと、あなたの読んだ記事に、今後NVIDIAとかAMDのチップに頼るって書いてあった？

そうですね。確かに私が先ほど読んだ記事にも、今後テスラがNVIDIAやAMD、そしてサムソンといった外部パートナーのチップに頼る方針になると書かれていました。なので、まさにその点を踏まえて、聡さんにその戦略転換についての解釈を伺いたいと思います。

ちょっと僕の解釈とは違うな。NVIDIAに関しては、トレーニングのプロセスに関してなかなか逃れるのが難しいのは事実なんだけど、サムソンに関しては外というよりも、もう1つ記事をシェアしたつもりなんだけど、テスラはサムソンに、AI6か、次の次の世代のAIコンピューター用、自動運転用のチップを作ることを依頼して、それが結構大きい16ビリオンぐらいのディールなんだけど、サムソンにそのための専用を作らせるっていう話を決めましたと。

そのチップは当然だけど、テスラ車にも載るし、あと人型ロボットのオプティマスにも使うので、非常に重要なエッジコンピューティングをするAIチップなんだけど、まずサムソンとのディールのアナウンスがあったすぐ後にDojoチームが解散されて、それからイーロン・マスクは、今までみたいに2つのAIチップ、要はトレーニング用のDojoと、それから推論用のFSD用のチップの2系統を開発するのはあまり効率が良くないので、1本に絞ると言ってる。

1本に絞るってことは、要はサムソンに作らせるAI6から、トレーニングの部分もそのチップでやりたいという意思の表明だと理解してるので、僕から見ると、あんまり大きな方向転換には思えない。というのは、そもそもDojoでトレーニングをやるって言って、自社チップを作ったとは言いながら、実際のところ、やっぱりDojoだけじゃできなくて、NVIDIAのチップを使ってかなりの学習の部分をやってたわけで。

その意味で言うと、自社チップで、学習用の専用チップで、つまりDojoでやるという計画は、あまりうまくいってなかった。一部では使えてたかもしれないけど、予定通りにはうまくいってなくて、結局NVIDIAのチップを使うしかないという状況がありましたという現状から考えて、Dojoのプロジェクトを止めるのは当然だと僕は思うし、それから16ビリオンをかけてサムソンに作ってもらうAI6かという新しいチップに、かなり社運をかけて作るわけで。

推論用のチップと学習用のチップっていうのは、結構違う部分もあるけど、かなり共有化できるものでもあるから、できるのであればAI6、新しいサムソンに作らせるチップを学習に使いたいっていう思いがあるんではないかなと思いますよ。

だから、ある意味で言うとDojoの仕切り直し、もしくは2本立て、推論用のチップと学習用のチップ、2本でいってたのをまず1本に絞る。1本に絞った上で、当然だけど、まずは推論用で自動運転とか人型ロボット用の最高のチップを作ることに力を入れつつ、それで学習もする。それがうまくいかなかったらNVIDIAのチップで続けてやるという話だと僕は解釈してます。

詳しい解釈ありがとうございます。ではここからもう少し深掘りをしていきたいと思います。聡さんの解釈では、結局NVIDIAのチップを完全には手放せない状況が続いているというお話でしたが、その中でテスラがAI6を軸にトレーニングまで統合しようとしている点について、業界全体としてはどういう影響が出てくるとお考えでしょうか？ 例えば、テスラ以外の他社が同じようなアプローチを取る可能性やAIチップの進化について、もう少し聡さんの視点で深掘りをお願いできますか？

そうですね。トレーニングに関して言うと、やっぱりNVIDIAはCUDAっていう素晴らしい開発環境プラスライブラリー群があるので、なかなかそれを外すのは難しいですよね。要はDojoっていう自社製のチップを作ってたテスラですら、NVIDIAから離れられなかった。

同じようにAppleも同じ状況だって聞いてますけど、AppleもiPhoneとかMac用にA16、A17かなとか、M3とかM4とかっていう素晴らしいチップを、ニューラルネット専用の回路が付いたチップを作ってはいるけど、トレーニングに関してはNVIDIAから離れられないっていう事実は続いてる。

それがいつまでも続くのか、それともそろそろ業界全体としてCUDAに頼らないでも、他の会社のチップ、もしくは自社製のチップでもトレーニングができるっていう可能性はないことはないけど、ただ現時点では、とにかく世界中の研究者がCUDAを使って新しいAIのアルゴリズムを作り続けてるので、それが続くと、なかなか離れるのは難しいと思います。

だから業界全体で言うとどうって言うと、そんなに今回の話が大きな影響を与えるとは思えないですよね。Googleも同じようにTPUを持ってて、自分のTPUでトレーニングもし始めてるらしいけど、だからといってNVIDIAの数はゼロにできないという状況だと思います。

ただ、テスラの場合はちょっと面白いのは、可能性として絶対できるとは限らないけど、昔ちょっとイーロン・マスクがヒントで言ったことがあるんだけど、要はテスラの今市場に出てる台数が、何だろうな、200何十万台だっけ？ こういう数字あんまり強くないんだけど、あって、そこにかなりのチップが載ってるわけで、それが夜中の間は普通は充電器につながれてるんですよね。ネットにもつながれてる。

やろうと思えば、市場にあるテスラ車に載ったチップ、今だったらまだ第3世代のチップだけど、今後第5世代、第6世代、AI5、AI6っていうのが載ってくると、かなり高性能なチップが数百万台単位で、夜中にただ充電器につながれてる状況になるわけですよね。ネットにもつながってて、家庭のWi-Fiで。それを利用できるんじゃないのっていう話を、確か2、3年前にイーロン・マスクはぺろっと言ってたことがあるんだけど、それは理論的には可能ですよね。

電気を食うようになるので、そこをユーザーにどうやって納得してもらうかとか、あと当然だけど、世界中にばらまかれているテスラ車なので、ネットワーク遅延は大きいわけですよ。だから、そういうネットワークの遅延が大きい環境にあるGPUなりNPUを100万台単位でつないで、果たして効率のいい学習ができるかって言うと、まだ技術的にいっぱい問題はあると思うんだけど。

ただ直感的には、よくイーロン・マスクが第1原理に立ち返ってみたいなことを言うけど、こういう本当の原理に立ち返ってみると、できて不思議はないわけで。さっき言ったように、現状NVIDIAの呪縛から逃れられるわけじゃないけど、やれるなら逃れたいっていうのも事実だし。

やるならば、自分でデータセンターを作って、そこにAI6のチップを並べる。そこでAIデータセンターを作るっていうのもあるけど、もっといいのは市場にある数百万台のテスラ車のチップを使ってトレーニングすることじゃないの、みたいなことをイーロン・マスクがエンジニアに言って。エンジニアが、いや、そんなこと言ったってネットワーク遅延もあるし、バラバラだし、電源の問題もあるし、簡単じゃないですよって言っても、イーロン・マスクは、でも原理的にはできるはずだよね、みたいなことを言って、割と無理してエンジニアに仕事をさせるのが彼の仕事のやり方なので。

そっち方向に進む可能性もなくはないかなと。可能性としては低いけど、でもそっち方向にやらせよう、マスクだったらそっち方向になんかエンジニアを無理やり働かせるみたいなことはやっても不思議はないなと思います。

なるほど。非常に興味深いお話ですね。では最後にもう1点だけ深掘りさせてください。聡さんがおっしゃったような分散型のトレーニング構想や、テスラが自社の車を使って将来的にAIを進化させていくビジョンが実現するとしたら、それが他の自動車メーカーやAI業界全体に与える影響について、聡さんはどのようにお考えですか？

本当にその方向に、すでにその方向に行かなくても、かなりテスラは先を走っているので、他の自動車メーカーは結構厳しい思いをするんじゃないかなと思ってますよね。結局、NVIDIAも自動車用のチップを出してるけど、やっぱりNVIDIAのチップを買ってくると、当然だけどNVIDIAっていうのは粗利7割とか8割でチップを売ってる会社なので、自分で作るのと比べるとはるかに高いわけですよね。

それが直接自動車の販売価格に響いてくるので、全車にAIチップを搭載するとかいうのが、結構他のメーカーにとっては難しいね。テスラは全車にAIチップを載せた上で、ソフトウェアオプションで自動運転を提供するってことができてるので、かなり有利なわけですよ。2か月試し可能とか、一括で買うこともできるし、月々で買うこともできるみたいなことが容易にできる。

他のメーカーだと、多分今までのビジネスモデル通りの進みだと、自動運転はハードウェアオプションになっちゃったり、もしくは上位の割と高い値段の車にだけ付くっていうことになるので、非常に戦いにくいんじゃないかなと思いますよね。

イーロン・マスクも言ってるけど、イーロン・マスクじゃない、テスラから自動運転の技術をライセンスするっていう道もあるので、それを他の自動車会社が選ぶ可能性はあるけど、ただその場合は結局チップをテスラから買ってくるっていうことになるので、そこでさっき言ったような利益率の問題が出てくるから、結構きついかもね。

テスラの場合だと、ひょっとするとチップはほぼ原価に近い形で渡しておきながら、月々いくらでソフトウェアアップグレードでFSDを提供する場合には、その8割はテスラがもらうみたいなビジネスモデルっていうのもなくはないので、そういう会社にテスラがなれば、かなり影響力は大きくなるっていうか、そういうビジネスモデルが成功すればね。そんな簡単じゃないとは思いますけど。

ただ今の状況を見てると、とにかく米国の自動車会社はかなり厳しい状況に置かれてるし、中国が激しく伸びてるので、かろうじてアメリカは中国からの車が入ってくるのを止めてるけど、もうヨーロッパとかにはガンガン入り始めて、アジアも制覇してる。今後、日本メーカーも含めて、日本、アメリカ、ドイツの自動車メーカーが、アメリカを除いたかなりの市場から締め出されるっていう可能性は十分にあって、結構きついと思いますよ。

日本の会社も電気自動車に乗り遅れちゃって、まだハイブリッドがうまくいってるからトヨタとか今のところいいけど、中国からの安い電気自動車が、トヨタが今まで強かった市場にガンガン入ってくると、きついんじゃないかなと思いますけどね。

そういう話でちょっと話がずれちゃったけど、テスラがどうのっていうよりも、テスラも影響あるけど、それよりもやっぱり中国の電気自動車がものすごい安い値段で入ってきていて、当然だけど中国も自動運転の研究をどんどん進めてるので、テスラプラス中国企業が、電気自動車と自動運転で世界の自動車市場を大きく変えるっていうのは、もうシナリオとしては見えているように思いますよね。そこでどこが生き残るかっていうのを読むのが難しいんだけど、ただシェアは塗り替えられるでしょうね。

はい。こんなところで、そろそろ締めの言葉をお願いしますね。YouTubeをご覧の皆さんに。

とても深いお話をありがとうございました。テスラがそういった分散的なトレーニングを視野に入れつつも、全体としてはやはりテスラと中国メーカーが連携したり競ったりすることで、世界の自動車市場が大きく塗り替えられる可能性が見えてくると。他のメーカーにとっては本当に厳しい戦いになりそうですね。というわけで、聡さん、本日は貴重なご意見を本当にありがとうございました。YouTubeをご覧の皆さんも、ぜひこの先の自動車業界の動きに注目していただければと思います。それではまた次回お会いしましょう。

ありがとうございました。で。