Waymos neuer Chip ist nicht 10-mal so stark wie der von Tesla. Er fährt nicht einmal.

Waymo hat den Computer in seinen Robotaxis erstmals öffentlich beschrieben – und die Zahl, die es aus dieser Offenlegung am weitesten hinaus geschafft hat („über 1.000 TOPS, zehnmal so viel wie Teslas Chip”), ist nicht die Zahl, die Waymo präsentiert hat.

Die Details kamen Ende August auf der Hot Chips 2026 ans Licht, wo Waymo einen maßgeschneiderten Sensorfusions-ASIC vorstellte, der bereits in der jüngsten Robotaxi-Generation ausgeliefert wird. Was der Chip leistet – und was er bewusst nicht leistet – ist wichtiger als jede Schlagzeilenzahl.

Was Waymo tatsächlich offengelegt hat

Waymos eigene Angaben lauten 160 TOPS bei INT8 und 80 TFLOPS bei FP16, und den zweiten Wert betonte das Unternehmen ausdrücklich. Das Design bevorzugt höhere Genauigkeit gegenüber maximalem Durchsatz bei niedriger Präzision, denn die Aufgabe besteht darin, die Detailtreue der Rohsensordaten zu bewahren, und nicht darin, möglichst viele Rechenoperationen anzuhäufen. Ein Bericht nennt zwei dieser Chips pro Fahrzeug zur Redundanz; eine Stückzahl pro Fahrzeug hat Waymo selbst nicht präsentiert.

Es ist kein Fahrcomputer

Das wichtigere Detail ist, an welcher Stelle der Chip sitzt. Er verarbeitet die rohen Kamera-, Lidar- und Radardatenströme ganz vorn in der Kette – seine Kerne verteilen sich auf drei Backbones, eines für Kamera, eines für Radar, eines für die Fusion – und übergibt das Ergebnis anschließend an das eigentliche Machine-Learning-System, das das Fahrzeug tatsächlich steuert.

Damit wird der Vergleich, den alle ziehen wollen, zum Kategorienfehler. Teslas AI4 führt den kompletten Fahr-Stack aus. Waymos ASIC übernimmt die Zuarbeit davor. Sie konkurrieren nicht um dieselbe Aufgabe, und ein Rechenleistungswert des einen sagt sehr wenig über den anderen aus.

Tesla erschwert die Rechnung zusätzlich, weil das Unternehmen nie eine verbindliche Zahl für AI4 veröffentlicht hat. Schätzungen Dritter reichen von rund 120 TOPS bis über 700 – je nach zugrunde gelegter Präzision, je nachdem, ob ein Chip oder das redundante Paar gezählt wird, und je nachdem, von welcher früheren Aussage Teslas man ausgeht. Jede Behauptung vom „Zehnfachen” multipliziert zwei Zahlen, die nicht dasselbe messen.

Wofür das Silizium tatsächlich spricht

Der Chip ist ein echtes Argument, nur eben kein numerisches. Maßgeschneidertes Silizium rund um die Fusion dreier Sensortypen zu entwerfen, ist eine teure Festlegung, die sich kaum rückgängig machen lässt, und sie untermauert die Position, die Waymos Co-CEO Anfang dieses Monats bezogen hat, als er sagte, dass Kameras allein an eine Grenze diesseits des fahrerlosen Betriebs stoßen. Waymo-Ingenieur Daniel Rosenband formulierte es ebenso unmissverständlich: Man werde immer wieder gefragt, warum ein Auto nicht wie ein Mensch mit zwei Augen fahren könne – doch das Ziel sei nicht, einen menschlichen Fahrer zu erreichen, sondern einen zu bauen, der weitaus seltener verunglückt.

Teslas Antwort ist die gegenteilige Wette, und auch die Hardware schreibt das fest. AI4 und AI5 sind für Kameras gebaut; das Radar verschwand 2021 aus den Fahrzeugen, die Ultraschallsensoren folgten 2022.

Was das für Europa bedeutet

Beide Wetten treffen nun nach bekanntem Zeitplan in Europa ein. Waymo hat München als erste EU-Robotaxi-Stadt ausgewählt, der fahrerlose Betrieb ist für Ende 2027 angepeilt, während Teslas FSD weiterhin auf die europäische Zulassung wartet. Bis dahin hört der Streit über die Sensorik auf, eine Meinungsverschiedenheit zwischen Vorstandschefs zu sein, und wird zu zwei Flotten auf demselben Kontinent, die jeweils Silizium betreiben, das auf der Annahme beruht, dass die andere Seite falschliegt.