摩根士丹利的一篇报告带火了Dojo，让大家看到了特斯拉自研超算中心的能力以及未来超算中心的规划。其实特斯拉的D1芯片和Dojo早在2021年的AI Day上就进行了发布，但却是在2023年的7月份才开始正式量产，背后到底是什么原因？Dojo的大规模量产和部署意味着什么？
1、特斯拉的D1从性能上和英伟达的A100相差不大，A100是通用算力，而D1主要只能是特斯拉自用，别人使用的效率将大打折扣。在自动驾驶还不需要大规模算力部署的时候，云端的超算中心对特斯拉的重要性就不大。因此Dojo在发布之后也没有着急量产，而继续选择英伟达的GPU的来做云端的超算中心。
2、在FSD V12开始之前，特斯拉自动驾驶的训练算力消耗有很大部分（三分之一左右）在数据的自动标注之上，虽然FSD V11已经开始在各个环节采用基于Transformer的大模型，但模型的效率和数据的使用量（标注限制了数据的使用）都不够大。
3、FSD V12进入端到端的大模型时代之后，数据已经不再需要标注可以直接进行投喂。特斯拉积累的超百亿英里的Autopilot形式里程数（21年即已超50亿英里）和超过3.5亿英里的FSD累计行驶里程数的数据才会真正排上用场。因此，特斯拉FSD V12才是真正进入了完全数据驱动的大模型时代，对于云端算力的要求才会呈现出指数级的提升。因而，特斯拉才会在2023年加速Dojo的大规模量产来降低云端超算中心搭建的成本，并且规划到2024Q4算力要达到100EFLOPS。
4、特斯拉的FSD算法进入端到端的V12之后和Optimus算法可以完全复用，而人形机器人的算法难度和对于数据的需求更高于自动驾驶，因此长期来看Dojo对特斯拉的意义非常重大。
5、Dojo本身其实是特斯拉很早就进行技术部署的产品，其技术领先性和英伟达的A100基本接近。Dojo大规模的量产和布局的意义其实更大在于表明：自动驾驶已经真正进入了大模型时代，数据和算力是驱动自动驾驶水平提升的核心能力，自动驾驶也将成为AI真正大规模应用的最重要方向之一。Dojo是基于特斯拉自研D1芯片的数据中心（主要训练FSD）用于替代目前基于A100的数据中心（截止22年9月，1.4万片A100，全球第七大数据中心）。19年AI Day马斯克第一次提及（Dojo目标是解决海量视频数据的训练问题）；Dojo的落地形式为ExaPOD（Dojo集群，由3000片D1芯片构成），单精度算力为1.1EFlops。23财年大概出货4-5万片D1，23年7月第一个ExaPOD已经投入运营，且预计在短期内向Palo Alto数据中心投入6个ExaPOD（共7.7EFlops）。24Q4目标是Dojo算力达100EFlops（约91个集群）。D1针对FSD的视觉神经网络做了专门的架构设计；且特斯拉打造了包括底软、编译器在内的全栈软件配套，结果就是：1）Dojo训练效率高于DGX A100，25个D1芯片组成的tile推理速度是24块A100的30x；FSD训练时间可从一个月缩短到一周以内；2）较之A100同成本下性能提升4x；功耗降低1.3x；体积节省5x；占用网络训练速度提升4.4x；自动标注速度提升3.2x；3）成本是1/6（100EFlops需要30万片A100，成本大概75亿美元；上91个Exapod大概12.5亿美元；节约50亿刀）。凭借着更强的计算能力与处理速度，训练效率显著提升，算法加速成熟；与用A100相比，将大大加速特斯拉迈向完全自动驾驶的时间线，引致软件业务（FSD授权等）与共享出行业务（Robotaxi等）的付费率与ARPU均显著提升：1）软件业务（DCF估值从每股60美元上调到119美元，+59）：大摩直接把30年的ARPU提升了80%（从100到180），付费率不变；还新增了给合作车企提供的软件服务收入（FSD授权/充电协议许可等，之前的估值没有这块），假设2030年全球11%的第三方EV使用特斯拉的软件服务，ARPU为36美元。2040年假设40%使用，ARPU提升到66美元。2030年软件业务运营利润率直接从50%调到65%（22年40%）。还拆了下30年ARPU的构成（FSD/充电/维护/OTA/内容服务/其他等占比）。2）共享出行业务（估值从每股11美元到81美元，+70）：2030年车队规模预期从50万辆上调到57.7万辆；收费价格从每英里1.7美元提升到每英里1.8美元。运营利润率从12.1%提升到18.5%。3）第三方电池服务（估值从28美元提升到41美元，+13）：短期面向第三方的出货时间预期从24年下修到25年；35年的供应量却上修到439kWh（之前预期为325kWh）。运营利润率拍25%。4）主业整车销售（估值从每股95美元到每股102美元，+7），提升了运营利润率预期。1）马斯克的其他公司将受益Dojo（例如X、SpaceX等）；2）未来可能搞类似亚马逊的云租赁，把Dojo向非特斯拉客户开放，有数百美元的回报潜力；3）FSD授权其他车企后，自然而然需要通过部署Dojo来提升训练效果；4）如果后续验证Dojo体系的模型训练效率优于包括NV在内的其他计算体系，特斯拉可能成为市场上最好的机器视觉训练体系提供商。对标NV与高通。5）其他涉及类似复杂视觉感知任务的场景也能用到Dojo（机器人、航空、安防等等）。大摩文章的主旨是用D1芯片替代掉A100后，训练效率/成本均大幅度优化，加快实现完全自动驾驶的步伐，并实现利润率改善；并给出了Dojo赋能千行百业的构想，给得各项指标预期都很乐观，也很卖方。但能涨就是牛。3）算力租赁有点牵强，Dojo能讲租赁逻辑是因为FSD可以授权友商且Dojo体系智驾训练效果可能全球最佳，租赁标的有弹性但可能偏择时；
