フィジカルAIコンピューティング — エッジ vs クラウド：Tesla FSDチップ・WaymoカスタムASIC・Dojo
エッジ推論 vs クラウド学習：Tesla FSDチップ・WaymoカスタムASIC・Dojoが自動運転の完全な計算スタックをどう分担するか。
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フィジカルAI計算インフラ — Tesla Dojo対Google TPU対NVIDIA H100：自動運転トレーニング軍拡競争の全貌
TeslaはDojoカスタムシリコンで1FLOP当たり1ドルを目標とし、WaymoはGoogle TPUのスケールを継承。両者ともNVIDIA依存の競合他社を訓練反復速度で大幅に上回る。
フィジカルAI算力対決 — Waymo Google Cloud TPU vs Tesla Dojo D1：訓練インフラベンチマーク 2026
WaymoはGoogle TPUポッドを補助金コストで利用し、毎日150億マイルをシミュレーション。TeslaはDojo D1をビデオ学習用に開発し、NVIDIA H100クラスターも並行稼働。
2026年 Physical AI 算力競争 — NVIDIA B200 vs Tesla Dojo vs Google TPU：AV・ロボティクス訓練インフラ基準評価
NVIDIA B200推定9 exaFLOPSがほぼ全AV AI訓練を支える。Tesla DojoCは独自シリコンに賭け、WaymoはAlphabet経由でGoogle TPUを活用。算力が勝敗を決める。
Tesla Dojo vs. クラウドコンピューティング — FSDとOptimusトレーニングを支える自社構築vs.外部調達の意思決定
TeslaのDojoクラスターとH100/B200クラウドの比較：アーキテクチャ・経済性・FSDとOptimus向け戦略的意涵を分析。
フィジカルAIの演算基盤 — ロボット量産を支えるシリコン全覧（2026年中）
自動運転車と人型ロボットを動かす推論・学習チップのベンチマーク比較——Jetson Thor、HW4、Dojo、EyeQ Ultraほか、2026年中時点の最新データ。
Anthropic がマイクロソフト Maia 200 AI チップの利用を協議 —— 計算資源逼迫のヘッジ
読む理由 焦点はチップの勝利ではなくシリコンの多様化だ。Anthropic は既に Nvidia GPU・Google TPU・AWS Trainium で動いており、Maia 200 を加えれば四大シリコン系統すべてにまたがる初のフロンティアラボになる。計算資源がボトルネックのとき、選択肢こそが堀だ。
CNBC（5/21）によれば、Anthropic は Azure 経由でマイクロソフト自社製 Maia 200 上で Claude の推論を動かす協議中（契約は未締結）。Nvidia + Google TPU から分散するヘッジだ。
Anthropic、SpaceX Colossus と契約 — 220,000 GPU、Claude Code レート制限を撤廃
Anthropic は今月稼働する 22 万超の NVIDIA GPU を擁するメンフィスの SpaceX Colossus 1 を利用、Claude Code Pro/Max のピーク時スロットリングを即時撤廃。