04.07.2022

Tesla-Produktion ging deutlich zurück – Fabrik in Deutschland pausiert

Erstmals seit Beginn der Coronakrise brechen bei Tesla weltweit die Produktionszahlen ein. Und die Situation verschärft sich weiter.
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Tesla Elon Musk Twitter Dan O'Dowd will als Senator kandidieren, um Elon Musk
Elon Musk | (c) Tesla Owners Club Belgium via Wikimedia Commons

Wer heute einen Tesla kaufen will, muss einige Monate warten – und die Zeit wird immer länger. An der Nachfrage krankt es beim E-Auto-Unternehmen von Elon Musk nämlich nicht. Doch der Konzern kommt immer schlechter mit der Produktion nach. Laut aktuellen Zahlen brach diese vom ersten auf das zweite Quartal des Jahres um 18 Prozent ein. Zuletzt wurden demnach weltweit 254.695 Autos ausgeliefert. In den ersten drei Monaten des Jahres waren es noch 310.048 gewesen. Das ist der erste Quartal-zu-Quartal-Rückgang bei Tesla seit dem Anfang der Coronakrise 2020.

Lockdown in Shanghai führte zu langer Schließung

Schuld daran ist unter anderem ein Corona-Lockdown in China, von dem auch die Tesla Gigafactory Shanghai betroffen war. Diese war bis Mitte April komplett geschlossen und auch nachher eingeschränkt. Davor hatte man dort rund 70.000 Autos pro Monat produziert und lag damit deutlich über der kommunizierten Mindestkapazität von 450.000 Stück im Jahr.

Tesla Gigafactory in Grünheide bei Berlin deutlich unter Plan, noch größeres Problem in Texas

Deutlich unter Plan liegt Tesla mit der Produktion am Standort Grünheide nahe Berlin. Für dort wurde ein Soll von 500.000 Fahrzeugen im Jahr kommuniziert tatsächlich sollen es zuletzt aber nur rund 1000 pro Woche gewesen sein, also gerade einmal etwas mehr als ein Zehntel des Ziels. Noch schlimmer – wenn auch nicht genau beziffert – soll laut Medienberichten die Lage am Standort Austin in Texas sein. Grund dafür seien Lieferkettenprobleme wegen der Lage in den chinesischen Häfen, sagte Elon Musk vor einer Woche dazu und meinte bei der Gelegenheit, die Werke in Grünheide und Austin seien “gigantische Geldöfen”, in denen aktuell Milliarden verloren gingen.

Produktive Produktionspause für Tesla-Standorte in Deutschland und China

Nun wurden die Werke in Grünheide und Shanghai in eine Pause geschickt. Über die geplante Dauer gebe es widersprüchliche Angaben, heißt es im Magazin Teslamag. Während der Unterbrechung sollen Umbauten vorgenommen werden, um letztlich die Produktion deutlich zu steigern. Wie das trotz der anhaltenden Lieferketten-Probleme geschafft werden soll, ist allerdings unklar. Für Tesla-Besteller:innen heißt es also vielleicht noch etwas länger warten.

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(c) Liquid AI - (v.l.) Mathias Ledhner, Eva Rus, Alexander Amini und Ramin Hasani von Liquid AI.

Liquid AI CEO Ramin Hasani war von 2016 bis 2020 “Machine Learning Researcher” an der TU Wien; sein CTO Mathias Lechner machte von 2018 bis 2022 am “Institute of Science and Technology Austria (ISTA) seinen PhD – davor in der österreichischen Hauptstadt seinen Master, ebenfalls an der Technischen Universität.

Liquid AI: Weniger Daten und Rechenleistung nötig

Nun vermelden beide ein 250 Millionen US-Dollar Investment für ihr Bostoner MIT-Spin-off (Liquid AI hat im Vorjahr bereits rund 46,6 Millionen US-Dollar an Startkapital erhalten): “Diese Finanzierung wird uns dabei helfen, die Entwicklung, Skalierung und Bereitstellung von ‘Liquid Foundation Models’ (LFMs: Allzweck-KI-Modelle, die weniger Daten und Rechenleistung benötigen) zu beschleunigen, unseren leichtgewichtigen, universell einsetzbaren KI-Modellen, die private, effiziente und zuverlässige KI auf Unternehmensniveau für alle ermöglichen”, teilen sie per Blogeintrag mit.

Das Ziel von Liquid AI, dessen Bewertung nun laut Bloomberg bei über zwei Milliarden US-Dollar liegt, ist es, das leistungsfähigste und effizienteste “KI-System in jeder Größenordnung” zu entwickeln.

“Wir sind stolz darauf, dass unsere neuen, branchenführenden Partner unserer Mission vertrauen; gemeinsam wollen wir souveräne KI-Erfahrungen für Unternehmen und Nutzer freisetzen”, sagt Hasani.

Skalierbarkeit

Seit der Gründung des KI-Startups hat das Duo daran gearbeitet, zu beweisen, dass ihre Wissenschaft und Technologie skalierbar sei: “Wir haben unsere textbasierten Modelle veröffentlicht, multimodale LFMs angekündigt und begonnen, unsere KI-Produkte mit wichtigen Partnern auf dem Markt zu testen, um ihre Wirkung in der Praxis zu demonstrieren”, heißt es weiter.

In der nächsten Phase möchte Liquid AI die Series-A nutzen, um ihre Recheninfrastruktur zu skalieren, die Produktbereitstellung im Edge- und On-Premise-Bereich zu beschleunigen, z. B. LFM-Inferenz- und Feinabstimmungs-Stacks, und um ihre KI-Angebote über Partnerschaften einem breiteren Publikum zugänglich zu machen.

Liquid AI: Vorteile ausdehnen

“Wir werden unsere KI-Produkte in geschäftskritische Workflows in vielen Bereichen wie Unterhaltungselektronik, Telekommunikation, Finanzdienstleistungen, E-Commerce und Biotechnologie integrieren”, so das Team weiter. “Die Finanzierung wird auch die wissenschaftliche und technologische Entwicklung von Liquid AI beschleunigen und die Vorteile von LFMs auf mehr Modellgrößen und Datenmodalitäten ausdehnen.”

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