Teslas KI-Inferenzchips

Ein KI-Inferenzchip von Tesla ist der eigens entwickelte Prozessor im Auto, der Full Self-Driving (FSD) ausführt, Teslas kamerabasiertes Fahrerassistenzsystem, das unter Aufsicht des Fahrers weitgehend selbstständig fährt. Inferenz heißt, dass ein fertig trainiertes neuronales Netz in Echtzeit Entscheidungen trifft. Das Training dieses Netzes im Rechenzentrum ist ein eigener Schritt davor. Im April 2026 stellte Tesla das Design von AI5 fertig, dem nächsten Inferenzchip. Elon Musk sagte, der Chip komme zuerst in Optimus-Robotern und in Teslas Rechenzentren zum Einsatz und erst danach in Autos.

Was ist der KI-Inferenzchip von Tesla?

Der Chip ist das Gehirn an Bord des Autos. Er wertet die Kamerabilder aus und entscheidet direkt im Fahrzeug über Lenken, Bremsen und Beschleunigen, ohne eine Verbindung zur Cloud zu brauchen. Die Familie reicht heute von Hardware 3 (HW3) über Hardware 4, auch AI4 genannt, bis zum frisch fertiggestellten AI5 und dem geplanten AI6. Die Generation, mit der ein Auto ausgeliefert wird, bestimmt, welche FSD-Version es höchstens ausführen kann.

Warum Tesla eigene Inferenzchips baut

Die Arbeit begann im Februar 2016. Damals stellte Tesla ein eigenes Chipteam unter der Leitung der Chiparchitekten Jim Keller und Pete Bannon zusammen. Auslöser war der Wunsch, unabhängig zu werden. Mobileye, Teslas Partner für Bildverarbeitungschips, beendete die Zusammenarbeit 2016. Tesla lieferte deshalb als Übergangslösung Hardware 2 mit einem Nvidia-Computer Drive PX 2 aus und entwickelte parallel einen eigenen Chip. Statt einen Universalchip zu mieten, wollte Tesla einen Chip, der nur dafür gebaut ist, neuronale Netze in einem fahrenden Auto auszuführen. Durch die Entwicklung im eigenen Haus bestimmte Tesla die Kosten, den Fahrplan und wie genau der Chip zur eigenen Software passt.

So funktioniert es

Der erste FSD-Chip ging nach rund 18 Monaten Entwicklung in die Fertigung, funktionierte auf Anhieb und wurde ab März 2019 in großer Stückzahl in das Model S und das Model X eingebaut. Jede HW3-Platine trägt zwei FSD-Chips, die parallel laufen und sich gegenseitig kontrollieren. Jeder Chip kombiniert 12 Prozessorkerne vom Typ ARM Cortex-A72 mit zwei systolischen Arrays, also Gittern aus Multiplizierern, die genau auf die Rechenart neuronaler Netze abgestimmt sind. Der Sprung bei der Rechengeschwindigkeit war enorm: HW3 verarbeitete rund 2.300 Kamerabilder pro Sekunde, die ältere Platine HW2.5 nur 110.

Der rote Faden über alle Generationen ist der Fertigungsprozess (Prozessknoten), also die Größe der kleinsten Strukturen, die auf den Chip geätzt werden. Kleinere Strukturen ergeben einen dichteren, effizienteren Chip.

HW3 entstand in einem 14-Nanometer-Prozess von Samsung in Austin (Texas), AI4 wechselte zu Samsungs 7-Nanometer-Prozess, und AI6 soll auf Samsungs 2-Nanometer-Linie in Taylor (Texas) gefertigt werden. Jede Verkleinerung bringt mehr Rechenleistung pro Watt. Das zählt viel, wenn der Chip an der Autobatterie hängt statt an einer Steckdose.

Die Wirtschaftlichkeit der Inferenzchips

Die Rechnung ist auch ohne Dollarbeträge einfach: die Zahl der Einheiten, also Autos plus Roboter, mal die Zahl der Generationen, mal sinkende Kosten für jede Entscheidung, die der Chip trifft. Jede Verkleinerung drückt Teslas Chipkosten und erhöht zugleich, wie viel autonomes Fahren Tesla verkaufen kann. Das Programm trägt einen Vertrag mit Samsung über 16,5 Milliarden US-Dollar, unterzeichnet am 28. Juli 2025. Samsung soll den AI6-Chip auf einer 2-Nanometer-Linie in einer neuen Fabrik in Taylor (Texas) fertigen. Tesla stellte den Chip als gemeinsames Design für Autos, Roboter und KI-Training vor. Elon Musk sagte, der Vertragswert sei ein Minimum und die tatsächliche Produktion werde wahrscheinlich ein Mehrfaches betragen. Ziel ist, die Kosten pro Entscheidung von Generation zu Generation zu senken und weniger auf fremde Chiphersteller angewiesen zu sein.

Aktueller Stand der Inferenzchips

Stand Oktober 2026 wird in Neuwagen der AI4 verbaut, der seit 2023 eingeführt wird und 20 Prozessorkerne hat. Über die Generationen geht es auch um den Arbeitsspeicher, also den Platz, in dem ein Chip das Modell und die gerade verarbeiteten Daten hält.

HW3 hatte 8 Gigabyte Arbeitsspeicher (RAM), AI4 verdoppelte das auf 16 Gigabyte und bietet viermal so viel Datenspeicher. Mit mehr Arbeitsspeicher kann ein Auto größere FSD-Modelle ausführen. HW3-Besitzer bekommen deshalb eine schlankere Fassung, FSD v14 lite. Tesla leitete sie aus der AI4-Software ab, passte sie an den älteren Computer an und begann im zweiten Quartal 2026 mit der Auslieferung. Pete Bannon, der HW3 und HW4 verantwortete, verließ Tesla im August 2025.

Wie es weitergeht

Das Design von AI5 war am 15. April 2026 fertig (Tape-out) und ging an die Fabrik. In der Telefonkonferenz zum zweiten Quartal 2026 sagte Elon Musk, er hoffe auf die Serienfertigung im Jahr 2027. Tesla lässt den Chip bei zwei Herstellern zugleich fertigen, bei TSMC (zuerst in Taiwan, dann in Arizona) und bei Samsung, und hat so zwei Lieferquellen. Im September 2025 legte Elon Musk dar, wie weit AI5 dem AI4 voraus ist.

Den größten Sprung macht der Speicher, dicht gefolgt von der reinen Rechenleistung. Im April 2026 sagte Elon Musk, ein einzelner AI5-Chip leiste etwa fünfmal so viel nutzbare Arbeit wie eine AI4-Platine mit zwei Chips. Im Oktober 2026 senkte er den geplanten Speicher von AI5 von 144 auf 96 Gigabyte, um die Kosten für Optimus zu senken. Der Speichervorsprung im Diagramm wird dadurch kleiner. Nach AI5 kommt AI6, dessen Produktion Teslas Update vom Januar 2026 für 2028 vorsieht. Im November 2025 schrieb Elon Musk auf X:

Unterm Strich

Tesla machte aus der Trennung von einem Zulieferer ein Jahrzehnt eigener Chips, die heute als eine Familie Autos, Roboter und Rechenzentren abdecken. AI4 steuert die Autos und Robotaxis, die heute fahren, AI5 geht zuerst an Optimus und Teslas Rechenzentren, und AI6 ist für 2028 in Samsungs Fabrik in Texas geplant.