La nueva supercomputadora Dojo de Tesla, valorada en mil millones de dólares, podría casi duplicar el valor de la empresa, según un analista de Morgan Stanley.
Una nota de inversión de Morgan Stanley señaló que la compañía había aumentado su precio objetivo de Tesla en un 60 por ciento a 400 dólares por acción, frente a los 250 dólares actuales.
La compañía dijo que esto se debía a su nueva supercomputadora personalizada, Dojo, que según la firma de analistas podría abrir nuevos mercados a los que dirigirse más allá de la venta de vehículos a un precio fijo y darle a la compañía una ventaja en el mercado.
"Creemos que Dojo puede añadir hasta 500 mil millones de dólares al valor empresarial de Tesla, expresado a través de una tasa de adopción más rápida en movilidad (robotaxi) y servicios de red (SaaS)". Eso agregaría casi la mitad de la valoración de Nvidia, el fabricante de las GPU que impulsan el actual auge de la IA.
La capitalización de mercado de Tesla es actualmente de alrededor de 778 mil millones de dólares en el momento de escribir este artículo, con un valor bursátil de alrededor de 248 dólares por acción. El valor de sus acciones ya se ha más que duplicado este año, después de caer en 2022.
"Cuanto más analizábamos Dojo, más nos dimos cuenta del potencial de un valor subvaluado en las acciones", dijo Adam Jonas, analista de Morgan Stanley.
Dojo es la supercomputadora personalizada de Tesla dedicada a ayudar a entrenar los autos de la compañía para sistemas de conducción totalmente autónomos.
La compañía ha diseñado chips personalizados y diseños de sistemas que, según afirma, eliminan los cuellos de botella en el ancho de banda en torno al aprendizaje automático y se centra en las necesidades de la visión artificial y la enseñanza de vehículos autónomos. El director ejecutivo, Elon Musk, ha dicho que está desarrollando el sistema en parte debido a que la empresa no puede conseguir suficientes GPU para satisfacer sus necesidades.
Cada gabinete Dojo contiene dos bandejas de mosaicos de entrenamiento y el equipo de interfaz que lo acompaña. En plena construcción, se conectarán 10 gabinetes en un 'Exapod' que será el sistema Dojo de 1,1 exaflops (BF16/CFP8). Cada bandeja consta de seis fichas de entrenamiento equipadas con fichas de Dojo; La compañía dijo que cada bandeja de 135 kg ofrece 54 petaflops (BF16/CFP8) y requiere más de 100 kW de potencia.
La instalación de los primeros gabinetes Dojo comenzó en octubre del año pasado, lo que provocó que una subestación local se desconectara debido a sus necesidades de energía.
Anteriormente se esperaba que Dojo entrara en funcionamiento en el primer trimestre de 2023. La compañía dijo que planea instalar un total de siete ExaPods en Palo Alto, ofreciendo potencialmente 8,8 exaflops (BF16/CFP8).
Tesla ha dicho que gastará más de mil millones de dólares en el desarrollo de Dojo. Musk ha dicho anteriormente que la empresa podría ofrecer Dojo a las empresas como servicio.
Incluso sin Dojo, las capacidades HPC existentes de Tesla son sustanciales. La compañía ha discutido previamente la operación de tres clústeres de GPU que suman un total de unas 10.000 GPU, la mayor de las cuales sería lo suficientemente potente como para estar entre las diez primeras de la lista Top500 de supercomputadoras más rápidas.
La compañía lanzó recientemente un nuevo clúster de GPU con 10.000 GPU Nvidia H100, lo que duplica con creces sus capacidades informáticas existentes.
“El clúster Tesla AI 10k H100 estará disponible el lunes”, dijo el líder de infraestructura de Tesla, Tim Zaman, en X (anteriormente Twitter) a fines del mes pasado. "Debido a la capacitación por video en el mundo real, es posible que tengamos los conjuntos de datos de capacitación más grandes del mundo y una capacidad de caché de nivel activo superior a 200 PB, órdenes de magnitud más que los LLM".
La supercomputadora “empleará 10.000 GPU Nvidia H100 y es más potente que la tercera supercomputadora de mayor rendimiento del mundo”, señaló Rick Schafer, analista de Oppenheimer. HPCWire estima que el sistema podría ofrecer 340 petaflops en FP64.