Mit einem Paukenschlag, der unmissverständlich verkündet: „Wir bauen das Ding wirklich!“, hat Tesla, Inc. eine regelrechte Flut von 110 offenen Stellenanzeigen für sein humanoider Roboterprogramm Optimus vom Stapel gelassen. Die Positionen sind nicht nur für KI-Theoretiker in Palo Alto gedacht; sie umfassen die gesamte operative Pipeline, von KI und Reinforcement Learning bis hin zu mechanischem Design, Fertigungssteuerung und Aktuatorintegration an Standorten wie Austin und Fremont. Offenbar erfordert der Bau einer Armee von Allzweckrobotern, nun ja, eine Armee hochspezialisierter Menschen.
Diese Einstellungsoffensive verleiht den – man kennt es ja – kühnen Zeitplänen von CEO Elon Musk eine ordentliche Prise greifbarer Realität. Der kürzlich skizzierte Plan sieht vor, bis Februar oder März 2026 einen serienreifen Prototyp von Optimus Version 3 fertigzustellen. Von dort aus beabsichtigt Tesla, eine Produktionslinie für eine Million Einheiten aufzubauen, mit einem „hoffnungsvollen“ Start bis Ende 2026. Eine Million Einheiten pro Jahr – das ist die Art von Ziel, die man sich setzt, wenn man entweder den Fertigungscode geknackt hat oder schlichtweg aufgehört hat, seinen Projektmanagern zuzuhören.
Warum ist das wichtig?
Die schiere Breite dieser Stellenangebote signalisiert einen entscheidenden Dreh- und Angelpunkt für das Optimus-Programm, das sich von einer fesselnden (und manchmal etwas unbeholfenen) Tech-Demo zu einem ernsthaften Fertigungsvorhaben entwickelt. Während Wettbewerber agilere Roboter präsentiert haben, verfügt keiner über Teslas massive Fertigungsinfrastruktur und Erfahrung im Skalieren komplexer Produkte. Der Fokus auf Fertigungs-, Steuerungs- und Montagestellen deutet darauf hin, dass Tesla darauf wettet, die Industrialisierung humanoider Roboter im Eiltempo durchdrücken kann, auf eine Weise, die kleinere, forschungsorientiertere Firmen nicht können. Hier geht es nicht nur darum, einen Roboter zum Gehen zu bringen; es geht darum, die Fabrik zu bauen, die eine Million davon fertigt – eine Herausforderung, die möglicherweise noch härter ist als die KI selbst.
