公司战略转型 - 特斯拉旨在从汽车制造商转型为人工智能公司 重点发展自动驾驶技术 [1] - 公司通过定制超级计算机训练全自动驾驶神经网络 以实现从辅助驾驶到完全自动驾驶的跨越 [2] 计算平台发展历程 - 2019年首次提及Dojo超级计算机 专为神经网络和自动驾驶汽车设计定制芯片 [4] - 2021年正式发布Dojo 采用3000片D1芯片与英伟达GPU共同构建AI集群 [9] - 2022年展示Dojo进展 完成首个机柜安装 进行2.2兆瓦负载测试 计划建设7个Exapod集群 [10] - 2023年启动Dojo生产 计划至2024年投入超10亿美元 处理每日1600亿帧视频数据 [13] - 2024年宣布投资5亿美元在布法罗建设Dojo超级计算机 [14] 技术架构演进 - 开发D2下一代训练瓦片 将整个Dojo瓦片集成到单个硅晶圆上 已进入生产阶段 [14] - 德克萨斯超级工厂扩建部分将容纳5万片H100芯片用于FSD训练 [15] - 2024年AI相关支出约100亿美元 其中内部支出占一半 英伟达硬件占训练超集群建设成本三分之二 [15] 计算能力规划 - 2023年预测到2024年2月计算能力进入全球前五 2024年10月达到100 exaflops [12] - 2024年6月AI训练能力约4万片H100等效GPU 预计年底达到9万片等效能力 [16] - Dojo 1预计2024年底具备约8000片H100等效训练能力 [16] 战略重心转移 - 2024年8月推出Cortex超级计算集群 采用约5万片H100英伟达GPU [18] - Cortex助力FSD V13版本实现安全性和舒适性重大提升 数据量增加4.2倍 [19] - 累计AI相关资本支出约50亿美元 包括基础设施投入 [20] 项目终止与团队调整 - 2025年8月解散Dojo团队并关闭项目 团队负责人Peter Bannon离职 [23] - 近20名Dojo员工离职创办DensityAI公司 专注于AI芯片和软硬件开发 [22] - 资源集中到AI6芯片开发 该芯片设计可扩展用于FSD、Optimus人形机器人和高性能AI训练 [23] 未来技术路线 - Dojo 2预计2026年达到规模运营 等效10万片H100计算能力 [21] - 与三星签署165亿美元协议获取下一代AI6芯片 [22] - AI5约18个月后进入大规模生产 现有车辆硬件可能不支持下一代AI模型 [17]