傑西卡 發自 副駕寺

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老黃人在北京侃侃而談，沒想到轉眼老家被“偷”，客戶變對手。

特斯拉的最新消息，Dojo二代芯片量產進入倒計時，性能比第一代提高10倍，算力直逼英偉達Blackwell B200芯片。

這很可能會讓特斯拉FSD實現“自產自訓”，從此擺脫英偉達的束縛，甚至能向外部提供算力。

更關鍵的是，特斯拉表示，Dojo 2超算能讓數據訓練速度猛增一個數量級，也意味着FSD的優化能再上一個臺階。

不過在馬斯克這兒，還不夠。

算力更強、性能巔峯的Dojo第三代芯片，時間表也定了，明年就推出。

特斯拉Dojo 2量產倒計時

據外媒平臺Not a Tesla App稱，特斯拉新一代Dojo 2芯片，已和全球最大的半導體製造商——臺積電達成合作，年底前進入量產階段。

臺積電方面也透露過，第二代Dojo的訓練模塊已投入生產，且採用了臺積電最新的封裝技術。

特斯拉多次表示，Dojo 2芯片已經接近英偉達Blackwell B200水平——這是英偉達最新一代的AI芯片，性能也最強。

在馬斯克的另一家公司X平臺上，也有人分享了這個消息：

不少“特粉”表示，足夠令人振奮。

因爲這意味着，特斯拉實現了從傳感器到超算的垂直AI能力，即將擺脫英偉達的束縛：

甚至，特斯拉未來可以向外提供算力，成爲英偉達的對手。

並且自研芯片最利好的就是成本，特斯拉將有能力以前所未有的速度擴大規模：

還有網友已經“預見”到未來的驚天鉅變，認爲Dojo 2很有可能會改變汽車和AI行業的遊戲規則：

也有人對真實性存疑，畢竟，馬斯克定下的ddl總是設定在年末，但真正兌現的情況並不多見：

不過，馬斯克倒是在評論區現身說法，回應很簡潔：“Dojo 2是一臺很好的計算機”，算是暗戳戳地肯定了量產時間屬實。

緊接着他又講了個經典的計算機硬件性能笑話——

Dojo 2可以以每秒十億幀的速度玩《孤島危機》。

提醒一下不知道的朋友，《孤島危機》是2007年發行的一款遊戲，起初對配置要求極高，不知道燒壞了多少顯卡，被玩家一致調侃爲“顯卡危機”。

後來是英偉達向遊戲官方提供了技術支持，英偉達曾多次用“可以玩《孤島危機》”，證明其配置硬核。

現在，這個玩笑也被馬斯克也拿出來證明Dojo二代芯片的性能，算是裏裏外外都和英偉達對標了。

那麼Dojo到底有多厲害，能和全球第一的AI公司槓上？

馬斯克佈局6年的關鍵基建

所謂Dojo，就是馬斯克親自推動、爲了訓練FSD神經網絡而自研的AI超級計算平臺。

關於“Dojo”的概念，最早是在2019年特斯拉的自動駕駛日上，被馬斯克和AI團隊首次提及。

馬斯克多次強調，視覺是實現FSD的關鍵，強大的神經網絡需要海量視頻數據訓練。

特斯拉的純視覺方案，每天會產生1600億幀的視頻數據。

這些視頻需要逐一進行分析、標記和處理，幫助FSD不斷學習新的邊緣場景（即不可預測的罕見情況），這對於堅持不用激光雷達的特斯拉而言至關重要。

而當時，即便強如英偉達，其算力也很難滿足特斯拉對大規模視頻訓練的需求，並且缺乏針對視頻訓練的專用指令集。

這讓特斯拉產生了自研芯片、打造高性能視頻訓練超算的念頭。因爲一旦成功，特斯拉的FSD訓練效率將從根本上被改變。

在這種背景下，第一代Dojo及其自研芯片D1，首次亮相於2021年的特斯拉AI Day上，不過當時還只是Demo。

D1芯片是Dojo的核心，由臺積電7nm工藝製造，有500億個晶體管，芯片面積爲645mm²，小於英偉達的A100（826 mm²）和AMD的Arcturus（750 mm²）。

每個芯片有354個訓練處理節點，以及440MB的靜態隨機存儲器，BF16精度下算力高達362TFLOPs，一塊芯片功耗只有400W。

D1芯片測試完成後，會被封裝到Dojo訓練瓦片（Tile）上，每個瓦片容納25顆D1，這就是最終的Dojo。

當時的Dojo有超過50萬個訓練節點，每個模塊算力爲9 petaflops，每秒36 TB的區塊外帶寬。

而120個Dojo組合在一起，就是當時超算的頂級配置——Dojo ExaPOD，集結3000塊D1芯片，擁有超1百萬個訓練節點，算力達到1.1EFLOP。

不過，特斯拉也表示，當時的D1芯片還不能完全爲Dojo提供計算支持，需要和英偉達的GPU一起工作，之後會逐步擴大D1和Dojo使用的佔比。

次年9月，特斯拉展示了首個Dojo機櫃，進行了2.2兆瓦的負載測試，還演示了運行Stable Diffusion模型生成“火星Cybertruck”圖像的能力，以證明其AI訓練通用性。

直到2024年1月，特斯拉投資5億美元（約36億元），在紐約工廠打造了Dojo集羣，承擔起特斯拉5%~10%的智能輔助駕駛訓練數據量。

只不過，特斯拉這時候仍是“自研+合作”雙路徑運行，沒有擺脫對英偉達的依賴。

但這一切，可能都會隨着今年Dojo 2芯片的量產而改變。

據特斯拉透露，新一代Dojo芯片仍由臺積電代工，解決了上一代Dojo的靜默數據損壞（SDC）和功耗問題，性能將比上一代提升10倍。

靜默數據損壞，就是超算存在有缺陷的節點，可能導致耗時數週的AI模型訓練產生錯誤結果，或使收斂速度顯著放緩，並且這種缺陷很難被第一時間檢測。

而Dojo 2實現性能大漲，原因來自多方面，包括優化了D1的核心架構，採用更密集的mesh網絡互聯架構擴展帶寬，模塊化規模更大、集成度更高等等。

其中最值得一提的是臺積電的最新封裝技術——InFO-SoW。

這是一種晶圓級系統集成技術，就是把整個晶圓當作一個整體，把多顆芯片、電源模塊、散熱結構等直接集成在晶圓上，而不再是傳統方式中先切割晶圓，再單獨封裝芯片的方法。

Dojo將直接在整片晶圓上集成25個計算芯片，在645平方毫米的芯片上放置500億個晶體管，單晶粒提供362 TFlops的運算能力。

也就是說，一個晶圓就相當於一個超算模塊，單一Dojo就擁有9 Petaflops（每秒千兆次）的算力。

同時，新的封裝技術取消傳統封裝中的基板（PCB）和中介層，芯片之間通過超高密度金屬佈線直接進行高帶寬連接，數據傳輸速度翻倍增長。

散熱模組則被直接集成在晶圓背面，熱量通過金屬板快速導出，顯著改善了散熱問題。

據特斯拉介紹，Dojo 2已經能夠達到接近、甚至部分超越英偉達B200的水平。

例如其單訓練瓦片算力可達1000 TOPS，高於B200單芯片的900 TOPS；Dojo 2的瓦片模塊間帶寬達36TB/s，也是B200的NVLink 5（10TB/s）的3.6倍。

也就是說，特斯拉或許很快就能脫離外部GPU的依賴，實現“計算自由”。

而且，Dojo雖然是爲FSD而生，卻也適用於其他應用領域，比如同樣需要“視覺”的特斯拉機器人擎天柱。

此外，Dojo 2還不是特斯拉超算實力的終點。

馬斯克曾表示，Dojo實現起來“可能不抱希望”，並且應當是“三代出巔峯”。Dojo 3將是特斯拉超算的最強水平，性能還會是Dojo 2的40倍。

而Dojo 3的推出時間已經不遠，預計2026年就會問世。

馬斯克不愧是馬斯克。

從公開首次提出概念，到二代產品即將追平世界頂尖水平，不過六年時間。

其實透過特斯拉的例子看中國汽車行業，同樣大有啓發。

AI基礎設施，中國車企的新戰場

馬斯克之前，中國車圈沒有類似的先例。

現在，雖然能完全獨立的超算芯片還沒真正看到落地，但他的做法已經給了中國車圈啓發。

自動駕駛發展，有三大核心要素：算力、數據、算法，它們也被統稱爲AI基礎設施。

現在，車圈已經有不少玩家和特斯拉類似，在這些AI基礎設施上佈局。

算法方面，不用多說，這是各家車企最先爭奪的智能化戰場。

數據方面，比亞迪在深圳構建了超級數據閉環平臺，數據每日回傳規模達PB級別，蔚來在上海與合肥建立了雙數據中心，與部分外部雲平臺（阿里、AWS）一起協同工作。

算力方面，有蔚來自研的神璣NX9031芯片，小鵬自研的圖靈芯片。

也有比亞迪成立先進技術研發中心，自建AI超算平臺，吉利、長城、蔚小理等也都打造了自己的智算中心。

通過這些車企動作，可以得出一個汽車行業更遠的趨勢是：

車企智能化戰場，已經從單純的智能化功能疊加，轉向更持久的AI基建能力。

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