Jarenlang draaide de discussie over Tesla en eigen halfgeleiders vooral om Dojo: een intern supercomputersysteem ontworpen om modellen te trainen met gegevens van hun rijhulpsystemen en hun robotische ambitie. Maar in de afgelopen maanden is het verhaal verschoven naar een andere kern: Tesla’s AI-chipfamilie (AI5, AI6 en opvolgers), die het bedrijf wil ontwikkelen tot een gemeenschappelijk platform voor auto’s, robots en datacenters. Tijdens deze overgang beweegt Elon Musk’s gigant zich op twee fronten: het verscherpen van het ontwerptempo en de herziening van de toeleveringsketen.
Daar kwam de meest opvallende uitspraken van Musk zelf: “AI5 oplossen was van existentiële aard” voor Tesla. Deze uitspraak is niet lichtvaardig: hij suggereert dat zonder die sprong in silicium, de rest van de AI-strategie — van autonomie tot massale training — in de lucht hangt. Vanaf dat moment heeft Musk een route gepresenteerd met een doel dat meer uit de software-industrie lijkt te komen dan uit de micro-elektronica: een ontwerpcyclus van ongeveer 9 maanden voor de volgende generaties (AI6, AI7, AI8, AI9), een tempo dat de kloof moet verkleinen ten opzichte van de gebruikelijke jaarlijkse cyclus van grote partijen in high-performance computing.
Van “alles bij TSMC” naar een gelaagd model
Naast de planning ligt de andere grote kwestie in hoe dat silicium wordt vervaardigd en verpakt. In de eerste iteraties werd Dojo gekoppeld aan een zeer specifieke strategie: grote modules samengesteld uit 25 D1-chips geïntegreerd in een “training tile”, een aanpak die gebruikmaakt van geavanceerde packagetechnologieën zoals System-on-Wafer. Hiermee worden meerdere dies verbonden in één groot geheel. Deze integratie biedt duidelijke voordelen voor training: extreem hoge interne bandbreedte en een architectuur die goed schaalbaar is als een compact blok. Maar het brengt ook nadelen met zich mee: industriële complexiteit, afhankelijkheid van zeer gespecialiseerde productiecapabilities en een productieproces dat niet altijd past bij de volumegroei van de automobielindustrie, waar miljoenen eenheden worden geproduceerd.
In die context circuleren rapporten dat Tesla mogelijk afstapt van het traditionele “één partner doet alles”-model. Het zou onderzoeken of een gebroken model voor Dojo 3 haalbaar is, waarbij Samsung Foundry de fabricage (front-end) doet en Intel de geavanceerde verpakking (back-end) verzorgt, om modules te bouwen. Als dat bevestigd wordt, is dat relevant om twee redenen: technisch, vanwege de ambitie (grote modules met geavanceerde interconnectie), en strategisch, omdat het diversificatie en onderhandeling over capaciteit mogelijk maakt in een markt met hoge eisen aan nodes en packaging.
Samsung, Intel en de strijd om verpakkingsinnovatie: EMIB als sleutelstuk
Verpakking wordt steeds meer de bepalende factor voor de concurrentiekracht van een chip. Hier speelt EMIB (Embedded Multi-die Interconnect Bridge), een 2,5D-technologie van Intel die gebruikmaakt van siliconenbruggen ingebed in het substraat om meerdere dies te verbinden zonder een groot, volledig interposer te vereisen. Deze aanpak biedt meer flexibiliteit bij het samenstellen van chiplets, vergroot de ontwerpruimte en maakt schaalbare modules mogelijk.
Voor Tesla is een modulaire verpakking aantrekkelijk: als hetzelfde silicium kan worden ingezet voor auto’s (weinig chips), robotica (vergelijkbare configuraties) en servers (veel chips), dan moet de architectuur ‘industrieel schaalbaar’ worden. Dat betekent dat het ontwerp minder exotisch wordt, en meer gericht op herhaalbare modules. Dit brengt wel uitdagingen met zich mee zoals rendement, warmteafvoer, interconnectie en betrouwbaarheid, maar de aanpak verschuift van complete wafers naar herhaalbare, modulaire bouwblokken.
AI6 en een miljardendeal: capaciteit en industriële soevereiniteit in de VS
Naast Dojo heeft Tesla al duidelijke stappen gezet met AI6. Samsung kondigde een grote fabricageovereenkomst aan, en Musk bevestigde dat een fabriek van Samsung in Texas (Taylor) het AI6-chip zou produceren. Contractwaarden worden genoemd rond 22,76 biljoen won (~16,5 miljard dollar), wat de omvang van het project onderstreept: het gaat niet om een experiment, maar om het reserveren van schaalbare capaciteit voor een platform dat Tesla wil integreren in meerdere productlijnen.
Het onderliggende bericht is tweeledig: enerzijds zorgen voor leveringszekerheid in een tijd waarin vraag naar geavanceerde nodes en packaging een wereldwijde bottleneck vormt; anderzijds het versterken van de industriële aanwezigheid in Verenigde Staten, in lijn met bredere strategieën om geavanceerde productie in het land aan te moedigen via incentives en grote klanten.
TSMC en de overgang: een nuance, geen scheiding
Hoewel sommigen deze ontwikkelingen interpreteren als een volledige breuk, wijst de informatie uit verschillende bronnen op een meer genuanceerde strategie. Musk heeft meermaals aangegeven te willen werken met twee leveranciers voor verschillende generaties: zowel Samsung als TSMC, afhankelijk van het chip en het ontwikkelingsstadium. De markt ziet AI5/AI6 als een fase waarin Tesla probeert opties te maximaliseren: prestaties, kosten, capaciteit en risico.
Dit nuanceert het bedrijfsmodel: afhankelijk zijn van één leverancier is efficiënt bij stabiele productie, maar risicovol bij kortere cycli en verhoogde technologische complexiteit. Met een snel iteratieplan betekent elke vertraging in yields, opschaling of validatie een potentieel gevaar voor de lancering.
Dojo 3: van “pauze” naar intern ecosysteem
Ook de plannen voor Dojo zijn veranderd. In 2025 werd gemeld dat Tesla het Dojo-project zou herstructureren, meer gebruik zou maken van externe leveranciers voor training, en zich zou richten op nieuwe generaties chips. Maar begin 2026 lijkt de lijn te worden bijgesteld: nadat AI5 op koers ligt, geeft Musk aan dat Tesla het werk aan Dojo 3 hervat. Daarmee staat Dojo niet op losse schroeven; het krijgt een nieuwe rol binnen een ecosysteem waarbij eigen silicium (AI5/AI6 en opvolgers) kan schalen van rand tot data center.
De uiteindelijke ambitie lijkt erop gericht om een volledige, verticale integratie te bereiken: Tesla ontwerpt de chip, definieert de verpakking en regelt het gebruik in auto’s, robots en clusters. Het is een kostbaar, complex en technisch uitdagend pad, maar het sluit naadloos aan bij de strategie van Musk: geen afhankelijkheid van NVIDIA, AMD of derden, wanneer het bedrijf zich richt op AI-toepassingen.
Veelgestelde vragen
Wat zijn de AI5- en AI6-chips van Tesla en waarvoor worden ze gebruikt?
Het zijn procesors van Tesla die zijn ontworpen om AI-taken te versnellen in hun producten. Het bedrijf koppelt ze aan systemen voor rijhulpsystemen, humanoïde robots en, op grotere schaal, infrastructuur voor training en servercomputing.
Waarom is geavanceerde verpakkingstechnologie zoals System-on-Wafer of EMIB zo belangrijk voor Dojo?
Omdat het bepaalt hoe meerdere chips met elkaar worden verbonden om één groot systeem te vormen. Bij modeltraining beïnvloeden interconnectie en bandbreedte de prestaties en energie-efficiëntie van het geheel.
Verlaat Tesla TSMC voor Samsung en Intel?
De beschikbare informatie wijst meer op diversificatie dan op een volledige breuk: Tesla streeft ernaar partners te combineren afhankelijk van generatie, capaciteit en behoefte aan fabricage en verpakking, om afhankelijkheid te verminderen.
Is een ontwerpcyclus van 9 maanden voor chips realistisch?
Het is een zeer ambitieuze doelstelling. Tesla wilt dit gebruiken om snellere iteraties te realiseren, maar de haalbaarheid hangt af van factoren zoals complexe node-ontwikkeling, verificatie, yields, EDA-tools en beschikbaarheid van verpakkingstechnologieën.
Bron: Jukan X