卷入国产价格战后，特斯拉憋出Ai大招，再次剑指英伟达！

特斯拉除了造车，还渴望成为领先的人工智能公司之一。众所周知，特斯拉一直都在积极推进全自动驾驶技术的落地，而这其中牵扯到巨大的算力和AI技术支持。

依靠马斯克前段时间的中国行，特斯拉股价坐上了过山车，在炎热夏季再度火热了起来。截至6月29日，特斯拉美股收盘后股价报256.24美元，上涨2.41%，市值重回8000亿美元。

可以与之媲美的，目前只有Ai界的大哥大，英伟达了。按照如今的势头，马斯克和黄仁勋，看似必有一战。这不，马斯克准备亮剑了。超算Dojo，是其向超算领域开的第一炮，不是所有人都要依赖英伟达！

最近，特斯拉创建了一个名为 @Tesla AI 的账户，并宣称正在研发自主机器人的基础模型。特斯拉的CEO埃隆·马斯克也关注了这个账户。

Tesla AI 发布了一系列推文，宣布特斯拉将于23年7月开始生产Dojo超算。Dojo是特斯拉开发的一款强大的计算平台，旨在提升其自动驾驶和智能机器人等人工智能产品的性能。

在相关推文下，马斯克回应说，不论从硬件还是软件方面来看，特斯拉的人工智能比大多数专家认为的要先进得多。此举被业内视为特斯拉在AI领域的又一大动作。目前，英伟达芯片在人工智能领域拥有绝对话语权，但特斯拉自研芯片或许可以降低其自动驾驶对英伟达的依赖。

英伟达自动驾驶汽车芯片组——DRIVE Atlan

Dojo是为了满足特斯拉未来规划中最重要的功能，即完全自动驾驶，特斯拉的AI部门还展示了一张图表，预测了公司未来几个月内计算能力的增长趋势。

依据特斯拉官方图表显示，在Dojo入生产后，特斯拉的算力将在24年1月达到世界顶尖水平，并在24年10月达到惊人的100 exaflops。这将为特斯拉的人工智能模型提供更强大的训练支持。而Dojo的迅猛离不开特斯拉自主研发的神经网络训练芯片——D1。

21年全球车企受缺芯问题影响大幅减产，但特斯拉的美国和中国工厂开工率始终保持在90%左右。特斯拉在21年的全球交付量超过93万辆，同比增长了87%。特斯拉之所以在缺芯困扰下依然保持稳定生产，有几个原因。

首先，特斯拉在疫情扩大的情况下并未降低产量计划，这使得他们能够与零部件供应商建立稳定的采购关系。其次，特斯拉通过软件调整，为受影响的产品寻找替代品，从而减少了半导体短缺对生产的影响。而D1就是在此发展而来的。

当然，也有很大一部分成果属于马斯克新成立的人工智能公司X.AI。它是马斯克对OpenAI的竞争对手，从OpenAI挖走了许多著名的工程师。毕竟马斯克也是OpenAI的创始人之一，想再造一个也不是难事。

D1芯片的背后是一个漫长而艰巨的故事。从硅设计到电力输送，特斯拉面临着各种挑战。从产能到应用再到实际的匹配都需要海量的数据支撑，这在当时疫情限制下都举步维艰。但现在他们宣称已经做好了的准备，要开始大规模生产。

这款芯片采用了台积电7nm工艺制造，核心面积达到645平方毫米，仅次于NVIDIA Ampere架构中A100超级计算核心（826平方毫米）和AMD CDNA2架构中的Arcturus（约750平方毫米）。它集成了多达500亿个晶体管。

据特斯拉称，这颗性能怪兽的内部走线总长度超过11英里（约18公里），相较于业内其他芯片，在相同的成本下，性能提升了4倍，而在相同能耗的情况下，性能提高了1.3倍，并且节省了5倍的空间占用。

可以说，这个庞大而强大的系统能够以极高的计算速度处理数据，为特斯拉的训练任务提供强有力的支持。

D1芯片还可以通过Dojo接口处理器进行连接，然后将这些处理器安装在训练平台上。每个平台最多可以安装25个处理器。为了解决散热和功能问题，平台创新的采用了Fan-Out Water工艺，提供了完整的集群处理器散热和功能解决方案。

这25颗D1芯片组成了一个训练单元，它们产生的热量和功耗非常惊人。但这个训练单元内部电流可以达到18000安培，同一个单元采用的覆盖式散热方案能够高效地散热，散热能力达到15千瓦。就像一座高功率引擎的冷却系统一样。

Tesla D1组成的训练单元

并且，Dojo超算直接大手笔铺上了3000颗D1，据特斯拉的数据可以支撑在在FP16/CFP8模式下，达到每秒110亿亿次的计算峰值性能，即1.1EFlops。一旦建成，它就将成为世界上最快的人工智能超级计算机。并且与当前英伟达方案相比，Dojo话实现4倍的性能提升、1.3倍的能效比提升和仅20%的体积。

凭借如此强大的计算能力和AI芯片，特斯拉能够收集车辆行驶数据并将其回传到特斯拉自动驾驶研发部门。然后，特斯拉会根据相似的驾驶场景对数据进行分类，并进行分类机器学习训练。这样，特斯拉的AI算法就变得更加强大和“聪明”了。

当然，D1芯片模组还没有达到完美的状态。尽管采用了数据流近存计算的思路，但它的算力能效比并没有超过GPU。单个服务器的功耗非常高，电流达到了2000A，需要特殊定制的电源供电。

实际上，特斯拉的D1芯片已经接近了近存计算架构的结构极限。但是如果特斯拉采用"存内计算"或"存内逻辑"架构，可能会进一步提升芯片的能效比，造成能效消耗过高。

是真的好大

此外，还涉及成本问题。特斯拉的D1芯片为了能够实现无缝融合，实现每秒8TB的IO传输速率，达到超越ASIC和英伟达。采取了一种独特的封装方式，称为InFO_SoW。这种封装方式能够容纳更多的元件，但在实际生产中却面临很大的挑战，这可能导致更多的废料产生，从而增加成本。

除了上述，SemiAnalysis博主也指出特斯拉的D1仍然有许多未解决的难题。例如适配，在当时发布会现场，特斯拉工程师甚至回答称他们完全没有准备好应对与软件相关的问题。

此外，SRAM方面的问题也亟待解决，否则可能会面临运行速度过快，失去控制的风险。这些问题都需要特斯拉的开发人员进行大量的系统优化。因此，D1的摊销成本也非常高昂。

Dojo与BOOM/ IBM Cell对比

尽管，不是完全体，可是带来的回报也是巨大的，据报告，最新的特斯拉D1微芯片每秒可执行362兆次运算，而人类大脑每秒只能执行1千兆次运算。换句话说，D1微芯片的处理性能达到了人脑的36%。预测称，到2030年，特斯拉微芯片的"智力"将超越人类。

同时，马斯克也力撑Dojo，并且相信它有可能在训练成本方面有数量级的提升。

Dojo也使用Chiplet封装

马斯克把DOJO和D1形容为一个长期赌注。他表示：“如果这个长期赌注将以非常非常大的方式获取回报。潜力非常巨大，可能达到数千亿美元的规模。”他坚信这是一项值得冒险的投资。能让在生意上一向低调的马斯克，不吝赞美，D1芯片究竟对特斯拉的战略意义是什么？

Dojo团队的成员这样说：“从本质上来讲，特斯拉是一家硬核科技公司，超算一直是我们想做的，我们有那么多数据需要进行相应的训练就需要有非常强的算力，算力是非常重要的，可以说算力是训练的根本。”

当下，越来越多自动驾驶汽车商意识到，在不断变化的复杂环境中教导车辆进行自动驾驶需要更多的超级计算资源。特斯拉在过去主要依赖Nvidia的GPU构建训练集群和超级计算机。可在全球经历了两年的芯片短缺后，厂商对供应链安全开始越发重视。

作为第一个跳出Mobileye封闭商业模式的车企，特斯拉早在16年初就启动了自动驾驶芯片研发，并于19年正式在量产车上广泛应用。随后，新兴造车势力蔚来、小鹏、理想等纷纷效仿。

这些公司相继宣布了自己的自动驾驶芯片自研计划，其中理想还专门在绵阳设立了［理想智动］部门。

而对比起其他友商，特斯拉可谓是独辟蹊径，采取了简化部分硬件的策略，虽然 这增加了软件的复杂性，但可以降低芯片成本。只有充分理解软硬件之间的相互作用，才能明确应该使用何种芯片来支持何种算法。

特斯拉靠此前的FSD芯片彻底确立了公司在自动驾驶领域的领先地位。而本次通过自主研发AI芯片，特斯拉使硬件与其自家软件算法更好地结合，实现更好的兼容性和匹配度，提升产品的核心竞争力。

确实，当下车企自主研发芯片并非一件新鲜事，但相比之下，其他车企更多地通过合作和投资其他公司来布局芯片赛道，选择开发门槛较低的MCU、IGBT等芯片，缺乏核心竞争力。

深度科技研究院院长张孝荣认为，此次的Dojo是在市场上独一无二的，一旦正式投入使用，它有望进一步提升特斯拉电动车在计算机视觉方面的能力，使全自动驾驶水平得以进一步提升，从而增强了特斯拉的核心竞争力，并与其他品牌的电动车拉开差距。

所以再没有其他车企发布自研芯片之前，特斯拉仍将中保持领先地位。这种情况类似于没有几家手机能够超越苹果的地位。某种程度上，特斯拉和苹果也有相似的基因，那就是不满足。

特斯拉此前，虽已引入了基于英伟达GPU的大型超级计算系统，但是对于未来更高级别的辅助驾驶甚至全自动驾驶而言，需要处理海量的数据，因此需要超强的计算能力支持。过于强调单车智能会导致高成本和低销量的困境，唯有建立特斯拉的超算平台，才能让所有特斯拉车型受益。

而同样，iPhone的诞生也如此。彼时市场上已经存在一些功能齐全的手机，但它们用户界面复杂、使用体验不佳，缺乏统一的操作系统和触摸屏技术。

乔布斯创造性地将手机、音乐播放器和互联网浏览器结合到了一个简单而优雅的设备中。不过同时也建立起了独特的封闭且安全的苹果生态。

那么特斯拉的超算未来会否分享外用？能否带动整个产业链发展呢？这个答案对于中国肯定是不用担心的。

特斯拉中国超级工厂

因为中国是全球最大的新能源汽车市场。特斯拉很重视在中国的发展。为了降低生产成本，特斯拉还在中国投资了多个企业。特斯拉不仅在利用台积电庞大的产能，为自己的车辆和芯片提供支持，还积极参与车用芯片的设计工作。

这种合作对中国来说意义重大。特斯拉的进入带动了许多中国供应商的业务增长。为了与中国本土品牌竞争并降低成本，特斯拉肯定会加大国产化的力度，这就使得中国厂商成为供应链的重要一环，或者原有的供应商会被引入中国市场。

实际上，特斯拉DOJO的投产消息流出后，已经带动了汽车产业链企业的股价上涨。未来，他们可能会像开放充电桩网络一样，对外提供更多服务。

DOJO还可以在仿真、机器人等领域提供开放服务，这将为公司带来更多的营收和利润。同时，也会促使产业规模的扩大，从而进一步推动整个行业的发展。特斯拉给自己找到了更多赚钱的方式，同时也助力其他相关企业蓬勃发展。

DOJO虽然还需要时日才能成为一个完整的系统，但一旦实现，即使只有一小部分自动驾驶技术得以落地，也将带来巨大的价值。特斯拉一直想方设法致力于通过软件定义汽车，并在汽车中进行系统和连接的集成，以降低成本、改进功能，并让功能更新变得更加容易。

而随着着AI竞赛开启，DOJO的投产会打开什么样的潘多拉魔盒？或许正在推特和扎克伯格约架的马斯克，并不知道答案。