LONDON (IT BOLTWISE) – Waymo stellt einen eigens entwickelten 5-Nanometer-ASIC für seine autonome Flotte vor. Der Chip soll laut Angaben über 1.000 TOPS für maschinelles Lernen erreichen und Sensordaten von 13 Kameras sowie vier Lidar-Systemen und Radar in Echtzeit verarbeiten. Für die nächste Robotaxi-Generation peilt das Unternehmen eine deutlich niedrigere Kostenbasis an. Gleichzeitig bleibt die Rechenarchitektur als redundantes, flüssigkeitsgekühltes Design auf Ausfallsicherheit ausgelegt.

Waymo zeigt 5-Nanometer-ASIC: Robotaxi-Kosten sollen um 80% sinken
Waymo zeigt 5-Nanometer-ASIC: Robotaxi-Kosten sollen um 80% sinken (Foto: IT BOLTWISE)
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Waymo geht bei der Robotaxi-Technik einen Schritt weiter, der für den operativen Betrieb fast so wichtig ist wie die Algorithmen: Das Unternehmen aus dem Alphabet-Umfeld hat Details zu einem eigenen Prozessor veröffentlicht, der speziell für die nächste Generation seines autonomen Fahrens ausgelegt ist. Im Zentrum steht ein anwendungsspezifischer integrierter Schaltkreis (ASIC), gefertigt im 5-Nanometer-Verfahren. Im eigenen Zielbild geht es dabei nicht nur um „mehr Rechenleistung“, sondern auch um weniger Abhängigkeit von externen Hardware-Zulieferern – ein Punkt, der in der Robotik-Branche angesichts der typischen Engpässe bei Chips, Lieferketten und Build-Kosten immer häufiger auf der Prioritätenliste landet.

Technisch betrachtet ist der ASIC auf hohe Durchsatzraten beim maschinellen Lernen getrimmt. Waymo nennt eine Leistung von über 1.000 TOPS, konkret im Bereich des maschinellen Lernens. Diese Rechenleistung soll es erlauben, die Sensordaten der neuesten Robotaxi-Generation in Echtzeit zu verarbeiten: Dazu gehören laut Beschreibung 13 Kameras, vier Lidar-Systeme sowie Radarsensoren. Gerade die Kombination aus mehreren Kamerakanälen und Lidar-Inputs ist in der Praxis rechenintensiv, weil sie laufend in einer Sensorfusion zu einem konsistenten Abbild der Umgebung verdichtet werden müssen – und das auch dann, wenn sich Licht, Sichtbedingungen oder Verkehrsströme schnell ändern.

Bei aller Rechenpower setzt Waymo zugleich auf ein Ausfallkonzept, das zur Sicherheitslogik autonomer Systeme gehört. Das Rechensystem soll als flüssigkeitsgekühltes und redundantes Design umgesetzt sein, um im fahrerlosen Betrieb die erforderliche Ausfallsicherheit zu erreichen. In der aktuellen Systemlinie wird die Eigenentwicklung dabei schrittweise in eine Hybridlandschaft eingebettet: Auch wenn Waymo bisher genutzte Hardware-Ansätze von Nvidia und AMD in Kernbereichen ersetzt, bleibt die Zusammenarbeit mit Partnern bestehen. Das heißt im Alltag der Systeme: Der Waymo-ASIC kann zentrale Rechenlasten für Wahrnehmung und Entscheidung übernehmen, während weitere Komponenten wie CPUs und Beschleuniger weiterhin aus einem größeren Ökosystem stammen.

Ökonomisch ist die Entscheidung für einen eigenen ASIC besonders relevant, weil Robotaxis nicht nur als Technologieprojekt, sondern als Industrieprodukt verstanden werden müssen. Waymo nennt als Zielgröße eine drastische Kostensenkung: Für das Hardware-System der sechsten Fahrzeuggeneration sollen die Kosten zwischen 20.000 US-Dollar und 25.000 US-Dollar liegen, während die vorherige fünfte Generation laut den genannten Marktbeobachtungen noch bei rund 100.000 US-Dollar bis 125.000 US-Dollar gelegen habe. Das entspricht grob einer Größenordnung, die Waymo auch im Umfeld „um 80%“ formuliert – wobei in der Praxis natürlich immer mehrere Faktoren hineinspielen, etwa Stückzahlen, Fertigungsaufwand, Kühlung, Validierung sowie Test- und Integrationskosten im Lebenszyklus.

Operativ will Waymo den neuen Chip nicht nur in künftig neu produzierten Fahrzeugen nutzen, sondern auch die bestehende Flotte nachrüsten. Solche Retrofit-Programme sind für Autonomieanbieter ein eigener Kostenblock, weil sie mechanische und elektrische Einpassungen, Software-Integration und umfangreiche Qualitätssicherung mit sich bringen. Zusätzlich spielt die Fertigungs- und Partnerstruktur eine Rolle: Die Produktion der Ojai-Fahrzeuge erfolgt in Partnerschaft mit dem chinesischen Hersteller Zeekr. Der Chip selbst wird laut Angaben vom Auftragsfertiger TSMC produziert, was die Strategie unterstreicht, eigene Systemkompetenz zu bündeln, aber die Chipfertigung über spezialisierte Foundry-Kapazitäten laufen zu lassen.

Dass die Hardware-Erneuerung in eine Phase sichtbaren Skalierungsdrucks fällt, zeigt auch der Betriebsstatus: Waymo nennt mittlerweile mehr als 4.000 Fahrzeuge in der Flotte und rund 500.000 bezahlte Fahrten pro Woche. Die Ojai-Robotaxis, die die 5-Nanometer-Technologie nutzen, sind bereits in US-Metropolen wie Los Angeles, Phoenix und San Francisco für Fahrgäste verfügbar. In so einem Setup wird der Chip nicht im Labor „optimiert“, sondern muss im Feld dauerhaft stabile Latenzen liefern, die thermische Reserve einhalten und mit redundanten Sicherheitsmechanismen zusammenwirken – ein Zusammenspiel, das sich erst über viele Betriebszyklen wirklich bewerten lässt.

Für die Branche bedeutet das: Eigene Silizium-Kompetenz wird bei Robotik- und Autonomieprojekten zunehmend zum Hebel, nicht nur zu experimentieren, sondern Kosten- und Skalierungsziele zu erreichen. Gleichzeitig verschiebt sich damit auch die Sicherheits- und Betriebsperspektive: Mehr spezialisierte Hardware und zusätzliche Software-Schichten erhöhen die Angriffsfläche indirekt über Update-Ketten, Schnittstellen und telemetrische Datenflüsse. Konkrete finanzielle Angaben zur Entwicklung des Chips oder zu spezifischen Lieferverträgen mit den Halbleiterpartnern wurden nach den vorliegenden Informationen nicht offengelegt. Damit bleibt für Unternehmen vor allem die praktische Frage, wie sich die neue Rechenplattform in der nächsten Ausbaustufe für weitere Städte und Flottenausweitungen bewährt – und welche Stückkosten sich bei steigenden Volumina tatsächlich realisieren lassen.


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