Tesla-Aktie fällt 13 % nach KI-Code-Umstellung

Teslas FSD 12.1 fährt selbstständig, bleibt aber Stufe 2

Fährt ein Tesla jetzt allein, ohne Hände am Lenkrad und ohne menschliches Eingreifen? Das behaupten Tester der FSD 12.1 Beta. Diese Version kam nach einer radikalen Entscheidung: Ersetzung fast des gesamten C++-Codes durch ein einziges neuronales Netz, ähnlich großen Sprachmodellen. Die Änderung ist nicht nur optisch. Erste Berichte deuten darauf hin, dass das Auto ganze Strecken ohne Korrekturen absolviert und manchmal besser fährt als die Person daneben.

Was sich geändert hat: Von Tausenden Zeilen Code zu einem neuronalen Netz

Klassisches autonomes Fahren basierte auf Regeln: Wenn dies passiert, tu das. Tesla brach dieses Muster und legte viel seines C++ beiseite, damit ein trainiertes Modell selbst entscheidet. Nutzer sagen, das Ergebnis sei nicht mehr roboterhaft: Es scheint wie ein Mensch zu fahren, mit natürlicheren Reaktionen. Das Neue sei, dass es nicht mehr ständig die Kontrolle verliere.

So war es nicht immer. Vor zwei Jahrzehnten waren neuronale Netze eine mathematische Kuriosität, erinnern sich Experten: Es fehlte damals Hardware, um sie auszuführen. Das System ist nicht geolokalisiert: Es funktioniert auf jeder Straße, auch ohne geladene Karten, was Befürworter als Vorteil gegenüber anderen Herstellern sehen.

Stufe 2 oder echtes autonomes Fahren?

Hier beginnt das Problem. Das System wird als Stufe 2 vermarktet, also Assistenz mit dauerhafter menschlicher Aufsicht, während andere Hersteller bereits Systeme der Stufen 3 und 4 unter begrenzten Bedingungen verkaufen. Eine häufige Frage lautet: Wenn das Auto allein fährt, wer haftet bei einem Unfall?

Einige argumentieren, dass die Zertifizierung des Herstellers die Verantwortung bestimmt. Ohne Zertifizierung über Stufe 2 hinaus übernehmen Käufer die Haftung und fungieren faktisch als Testfahrer. Gegner meinen, die technische Grenze sei überschritten und die Zulassung hänge hinterher. Dies ist wichtig für Versicherer, die wissen müssen, ob Unfälle im autonomen oder manuellen Modus passierten, sowie für Europa, wo strenge Regulierung erwartet wird.

Ein Forumsnutzer erinnert an Elons Musks gescheiterten Versuch, OpenAI zu kaufen, als Ursprung der Wette auf autonomes Fahren, während andere behaupten, die Zukunft des Autopiloten liege nicht unbedingt in Elektrofahrzeugen.

Landstraßen, Nebel und Hardware-Grenzen

Begeisterung prallt auf spanischen Asphalt. Der wiederkehrende Test ist eine schmale Landstraße ohne Bankett, mit Baustellen, Sperrungen und provisorischer Beschilderung. Verteidiger sagen, die Beta bleibe in solchen Szenarien nicht mehr stecken wie früher: Wo Regeln versagen, improvisiert das neuronale Netz besser.

Ein weiterer Zweifel betrifft Sensoren. Im Gegensatz zu anderen Herstellern, die LiDAR nutzen, setzt Tesla nur auf Kameras. Manche argumentieren, dass Nebel oder Regen Lasersensoren deaktivieren, während die Kameraansicht die Straße weiterhin liest. Videos bei dichtem Nebel wurden zur besten Werbung des Unternehmens, aber auch zum Hauptgrund für Skepsis: Ein Abschnitt ist etwas anderes als ein ganzer Winter.

Der Tesla Semi und Zahlen, die nicht stimmen

Glaubwürdigkeit schwindet beim Blick auf LKW. Das Unternehmen kündigte zwei Versionen des Semi an; das Topmodell hat 900 kWh Batterie und ca. 5 Tonnen, mit einer angegebenen Reichweite von 800 km. Kritische Nutzer berichten, dass reale Tests mit voll beladenem Anhänger die Zahl auf 98 km senken, gegenüber den versprochenen 220 km bei 5 Tonnen Zuglast. Zukünftige Reichweitenversprechen tragen diese Last, und Debatten über Verarbeitung und Materialien der Pkw zum aktuellen Preis helfen nicht.

Aktie fällt 13 %: Chance oder Trugbild?

An der Börse ist autonomes Fahren die große Option für die Zukunft des Unternehmens. Fortschritte der Beta verhinderten die Korrektur nicht: Aktien fielen 13 % auf den niedrigsten Stand seit Mai 2023. Für manche ist es Zeit, Positionen auszubauen; für andere Beweis, dass der Markt aggressiv konkurriert, mit chinesischen Herstellern, die von unten drücken und selbst Einheiten des Rivalen kaufen.

Zwei unvereinbare Narrative liegen auf dem Tisch. Eines sieht KI-Fahren als entscheidenden Wettbewerbsvorteil, sodass das Auto nicht durch Verarbeitung gewinnen müsste. Das andere merkt an, dass das Unternehmen jahrelang Mühe hatte, die Nachfrage zu decken, und Preise fallen, weil Konkurrenten billiger anbieten. Produktionskapazität verbirgt in diesem Sinne viele Mängel.

Mit diesen Referenzen—ein Auto, das eine schmale Straße ohne Bankett meistert, und ein anderes, das angeblich keine 100 km mit Ladung schafft—könnte man denken, die Sache sei erledigt. Einige verdienen gut, während andere warten, bis die Aktie explodiert.