马斯克正在构建的算力狂魔你知道多少？当全世界都在抢购GPU的时候啊，特斯拉已经在暗度陈仓

搭建起了一个完整的AI超级计算机系统，没有一家车企比特斯拉更懂计算，没有一家科技公司比特斯拉更懂造车。

我们终于要讲到特斯拉的超级计算机，本期视频我将分析Dojo超级计算机对于特斯拉市值的贡献，拥有了Dojo超级计算机特斯拉是否稳坐新能源王者地位？马斯克为什么放言预测今年实现全自动驾驶？如今，马斯克手里有算力、有数据、有AI模型，国产品牌如何越过这堵新的AI技术墙？国内新能源车企是否直接被按在地上摩擦？DOJO解锁了哪些新商业机会？

首先我们来看Dojo超级计算机对于特斯拉市值的贡献

特斯拉本周走势不错，周一就狂飙了10.09%，一夜之间市值增加将近800亿美元。这背后的原因很大部分要归功于摩根士丹利的一位名叫Adam Jonas的汽车分析师和他的团队。他们发布了一份引人注目的报告，对特斯拉的前景持乐观态度。该团队将目标价从250美元提高至400美元（60%涨幅），建议投资者增持，并将其列为行业内的首选股。

我查了下摩根士丹利官网，Adam Jonas这个传奇人物，已经连续16年位居汽车行业分析师的第一名，所以他的观点和预测具有极高的参考价值。也无疑为市场的信心注入了一股强大的力量。

从披露的报告内容看，主要观点有：

1、Dojo 有潜力为特斯拉增加 5000 亿美元市值，主要由移动（机器人出租车）和网络服务（SaaS）方面更快的采用率推动；

2、Dojo 处理视觉数据的能力非常强大，能够开辟“新的潜在市场”，使用范围远远超出汽车，可以用在机器人、医疗保健、安全等领域。本质上，任何带有摄像头并根据视觉输入做出实时决策的设备都可以从 Dojo 中受益；

3、预计未来几年，Dojo 可以为特斯拉节省约 65 亿美元成本；

4、分析师还将Dojo与亚马逊的网络服务对比，后者推动亚马逊盈利大幅增长。

“投资者长期争论特斯拉是一家汽车公司还是一家科技公司。我们相信两者兼而有之，但我们认为最大的价值驱动因素是软件和服务收入。推动AWS达到息税前利润总额70%的力量同样也可以在特斯拉发挥作用。”

Dojo，意为“道场”，源自日本武术学校或培训机构，被马斯克借用于计算机领域，可能意指这是一个用于训练汽车数据的地方。事实上，Dojo正是用来处理和训练自动驾驶系统产生的海量数据。

特斯拉的FSD Beta（全自动驾驶）已累计行驶4.45亿英里（截至9.12），AutoPilot（自动辅助驾驶）也超过30亿英里，这些数据量庞大，累计数据已达数百万TB（1TB=1024GB）。这些数据主要以视频为主，相比文本、音频占据的空间大得多，因此需要的计算能力极为强大。

正是在这样的背景下，Dojo超级计算机应运而生。它的出现，除了应对特斯拉自身对大量视频数据处理的需求，也与英伟达有关。

特斯拉训练AI需要使用大量视频来教导系统如何自动和安全的操作车辆。然而，NVDA最近发布的新芯片H100性能虽明显优于其前身A100，但其售价高达4万美元一块，折合人民币将近30万，已相当于一辆新款Model 3的价格。特斯拉的训练集群需要1万个H100提供支持，仅GPU的成本就高达数亿美元。

由于这种先进芯片的高要求，NVDA无法生产足够的H100单元来满足特斯拉和行业的增长需求。因此，特斯拉决定投资超过10亿美元来开发自己的超级计算机Dojo。Dojo将拥有一个定制设计的芯片，专为训练特斯拉的神经网络而设计，该网络将在FSD和Optimus中使用。

马斯克曾表示，如果NVDA能够提供足够的芯片，那么Dojo的创建可能就没有必要了。然而，目前的形势迫使特斯拉必须寻找自己的解决方案，所以才有了Dojo超级计算机的诞生。

华尔街分析师表示训练特斯拉FSD技术所需要的计算能力是一个重大挑战，不过特拉正在积极解决这个问题。马斯克宣布公司计划在2023年和2024年投资超过20亿美元增强其计算能力。这项投资对于开发FSD技术是必要的，也标志着特斯拉致力于汽车行业的创新和领导地位。

那么回顾一下在2023年Q2财报电话会议上，马斯克谈到FSD Beta的开发，他表示，要实现L5级别的自动驾驶需要很高的计算能力，Dojo将提供更快速的神经网络训练。马斯克说，全自动驾驶进展的根本限制因素就是训练，如果我们有更多的训练计算，我们就能更快的完成任务。现在随着Dojo的推出，这个问题已经得到解决，FSD学习的速度将比原来的快三倍。特斯拉不仅在开发Dojo，还在设计第一个Dojo的数据中心。

最近，德克萨斯州奥斯汀市的高级工程项目经理招聘职位清单表明了数据中心的建设动工就在德州超级工厂。数据中心的建设是特斯拉更广阔愿景的一部分，特斯拉对大量计算资源的需求非常重要，尤其是自动驾驶软件，处理和分析大量的视频数据。

Dojo算力有多强？

那么这个算力狂魔究竟有多强，可以让特斯拉一夜暴涨呢？说到超级计算机，那拼的就是算力了，要知道，如今的算力等同于20世纪的石油，属于战略资源，谁的算力多，谁就能在人工智能的浪潮中快人一步，而且会不断的拉远差距啊，那么Dojo的算力究竟如何？

按照特斯拉的构想，到2024年2月，Dojo将成为全球最先进的5台超级计算机之一，到2024年10月，Dojo总算力规模将达到100 Exa-Flops

你可能会问Exa-Flops是个什么单位啊？简单来说呢，就是电脑每一秒的计算能力，Exa-Flops相当于每秒100亿一次运算，1后面18个零啊，听起来有点抽象对不对？那我们就从钱的角度来说，100Exa-Flops相当于30万片英伟达A100芯片的算力，之前很火的Chatgpt就是用A100芯片训练出来的，一块A100芯片卖1万美元左右，那么从价值上说，100Exa-Flops算力得花30亿美元去搭建。那么一家车企为啥要上这么强的算力呢？直接去买英伟达GPU不就行了吗？Chatgpt是文字和声音去做数据训练AI的，特斯拉呢是用视频数据去训练AI对计算能力的要求，那可不是一个数量级的难度啊。

所以用视觉方案要训练出安全的自动驾驶，一台超级强力的计算机是关键。那么Dojo计算机为啥这么快呢？

我用100万颗英伟达芯片，是不是堆出来的算力比Dojo要更牛逼呢？很遗憾，光靠堆芯片靠钱砸并不能起到1+1>2的效果，因为在相邻的芯片中，数据传输会带来计算效能的损耗，而芯片的数量一上去，不同机箱之间性能损耗可能最高达到80%，而Dojo设计之初就是为了减少这种损耗。

怎么减少呢？三个方法

首先，我们要给Dojo增加更多的“肌肉”——也就是芯片。这就好像比谁的力气更大，你肌肉越多，力量肯定就越大！想象一下，Dojo的机箱里全是肌肉，一个大块集成显卡由六个小号显卡组成，而一个小号显卡又是用25块Dojo D1芯片组成，那么一个机箱就相当于集成了300个芯片为计算单位，这力量简直太强大了！

然后，我们需要用强壮的“韧带”把这些肌肉给连接起来，让它们在发力的时候损耗更小。特斯拉自己开发的通讯协议，就扮演了这个

带角色。通过连网卡的形式把它给连接起来，这样连接起来之后的效果简直太棒了！25个芯片处理同样的运算，比起现有的GPU组合，由于数据传输导致的延迟要降低30倍，这就像是一个人拥有了超人般的反应速度！

最后，我们需要一个特殊的“手套”——编译器。编译器就像是灭霸手套一样厉害，就算灭霸的肌肉再发达，韧带再牛逼，带上了手套才能无人能敌！所以带上灭霸手套的Dojo计算机，可以用四个Dojo机箱提供现有72个GPU机箱所提供的算力。

这么强的算力，除了给特斯拉的车辆提供自动驾驶视觉训练以外，以后更有广阔的空间为特斯拉的机器人提供视觉训练，以及任何带有摄像头的东西都能连接到特斯拉的AI接口。这就像是为特斯拉打开了一扇全新的大门，让它的AI能力更加强大！

图像处理是AI训练绕不过去的坎，一旦实现突破，那就会是质的飞跃。可以想象，特斯拉车辆的自动驾驶能力提升只不过是开胃前菜，10%的股价暴涨，更多是因为特斯拉可以像亚马逊和微软一样租售云储存和计算服务。特斯拉以后光靠出售算力就可以大把大把的赚钱。如今在云服务市场，亚马逊抢占了市场大头，这也为它在电车之外贡献了一大块的收入。

Dojo解锁了哪些新商业机会？

特斯拉从诞生到今天的总销量（2008-2023年第二季度）是4527916辆。按照FSD售价12000美金。特斯拉的收入和净利润将大幅增长。假设30%车主购买FSD服务，收入净增长约163亿美金。

自动驾驶加速成熟，autotaxi自动驾驶的商业模式在未来2-3年可能会推广普及。

美国网约车和出租车市场是一个约168亿美金的市场。Tesla已在美国开展车辆租赁服务业务，2022年租赁业务收入24.76亿美金占比不高。如果放开自动驾驶准入，部分自用的tesla私家车将会转化为自动驾驶网约车进入。租赁业务将成长为每年50亿级营收业务。

加速孵化推出Robot机器人，一个新的生产力工具业务。

在Tesla的Robot机器人业务线进行能力复用，实现Robot的大脑。推出V1.0版本的Robot，具备自动执行重复性的体力劳动。

围绕Dojo的人工智能算力服务，可能成为新业务增长极。

Tesla已基本具备硬件、人工智能开发平台、算法库三层服务能力，完全有能力构建一个通用算法服务平台业务。在今年一季度会议上，马斯克也提到，Dojo的未来可能会是像亚马逊AWS一样的云服务商。

我们刚才也说到，Tesla的业务将演化出类似Amazon的模式，在电商业务基础上通过核心能力创新，孵化出云计算的新业务。例如，为其他车企开发与其车型相匹配的自动驾驶算法，或提供以视觉为重点的算法服务，成为AI云平台服务供应商。

那么国内车企面临哪些技术挑战？

Dojo建了一个围墙。墙内的是高AI车，墙外的是低AI车。这面墙给国产车厂带来的压力，不仅仅是技术路线的差距，还直接带来了生存竞争的威胁。国产新能源车自动驾驶水平停留在L3以下迟迟难有突破，特斯拉已经瞄准L4&L5。

最近马斯克在X上45分钟的直播驾驶FSD V12版本,全程智能驾驶，再次让国内的新能源车企都不知道怎么抄作业了。马斯克果然是个优秀的商人啊，在X直播业务刚刚推出来，自己就来一波广告，同时还秀了一把FSD V12给所有购买FSD车主展示了自动驾驶的愿景！简直就是一石二鸟

那么看他这个45分钟的视频，马斯克驾驶的是新款的model s，携带的是HW4.0版本，之前他自己就曝光说HW4.0版本的FSD Beta版本要晚于HW3.0 6个月。马斯克还提到，神经网络训练技术是FSD V12的基础技术。

特斯拉正在删除运行当前的FSD的30万多行代码，现在依靠汽车的神经网络以V12驱动汽车。马斯特惊呼了，它强调车辆依赖于机器学习，而不是编程指令。该软件以全程速率运行，每秒36帧的速度使用八个摄像头来决定要做什么，没有一行代码告诉汽车在十字路口、高速公路或者其他车辆周围应该做什么。

所以啊，这么操作真的是这款软件的端对端的指令让人印象深刻，与当前的V11版本的FSD相比，真的是无数改进了。尽管Autopilot最高时速设置为85公里每小时，马斯克在整个过程中仍保持着合理的速度。当马斯克达到目的地时，车辆也会自动停在路边，而不是像现在版本那样直接停在路中间，显得有点还是不够智能的，就好像一个刚学车的人一下子变成了老司机。总而言之，Dojo像是特斯拉迈向L5级别自动驾驶的第一步。

算力意味着AI水平。当市场内卷白热化产品日益同质化出现时，从产业价值链上寻找技术制高点并最终达到差异化竞争，就会成为必然选择。从这个角度出发，汽车的AI算力将会成为继芯片、三电、充电基建之后的兵家必争之地。

国内已经有部分新能源车企敏锐地注意到了Dojo的战略价值，正在积极投入资源打造类似设备。据我们得到的消息，长城、吉利、小鹏和理想汽车都开始了超算中心建设。随着Dojo投产，新一轮AI算力大战将会徐徐拉开大幕。

特斯拉在自动驾驶领域已经开始了狂奔，而国内那些拼命拼冰箱、拼彩电的新势力们，你们觉得做好准备迎接这个挑战了吗？这一次，不再是冰箱和彩电的竞赛，而是关乎未来交通的革命国内的新势力们，是时候展现真正实力，与特斯拉一较高下了！我们拭目以待，看看谁能够在自动驾驶领域取得胜利，谁能够成为下一个行业的巨头？

今天就聊到这里，喜欢我的朋友点赞关注我们，下期再见。

援引知情人士的话报道，Alphabet旗下的谷歌-A(GOOG) 已向一小部分公司提供了其对话式人工智能软件Gemini的早期版本。

Gemini旨在与OpenAI公司的GPT-4模型相竞争。

在ChatGPT掀起的人工智能浪潮中，谷歌今年加大了对生成式人工智能（AIGC）的投资，试图迎头赶上。该公司花费了大量的计算资源和人力来开发这款产品，因此对谷歌来说，Gemini的发布事关重大。

而允许外部开发者使用Gemini意味着谷歌正在考虑将其纳入其消费者服务。

据知情人士透露，谷歌并将发布不同大小的Gemini版本，这样开发者就可以购买一个不那么复杂的版本来处理简单的任务，或者一个足够小的版本来在个人设备上运行。

Gemini的功能

Gemini是一个大语言模型的集合，它支持多种功能，包括：聊天机器人、生成原始文本、根据用户的要求总结文本等。

Gemini还有望帮助软件工程师编写代码，并根据用户的要求生成原始图像。

与现有型号相比，Gemini将大大提高帮助软件开发人员生成代码的能力。谷歌希望用它来追赶微软的GitHub Copilot代码助手，该助手由OpenAI的模型驱动，现在已经成为一个大热产品。

谷歌此前还讨论过使用Gemini来增强图表分析等功能，比如让该模型解释已完成图表的含义；以及使用文本或语音命令来浏览网页浏览器或其他软件。

此外，谷歌计划通过其谷歌云的Vertex AI服务向企业提供Gemini模型，变相促进了谷歌的云服务业务。

除了推动云服务器租赁业务外，谷歌还寄望于该软件为其所有业务提供动力，从其Bard聊天机器人到Workspace软件的新功能。