特斯拉超级计算机已开始生产，将为其自动驾驶和人形机器人开发提供算力服务。
隔夜，在特斯拉于财报中透露开始超级计算机Dojo的生产后，马斯克在之后的电话会议上表示，预计2024年底之前将在这一项目投资超过10亿美元。
特斯拉在报告中称，正在自主开发“大规模自动驾驶所需的四大支柱技术”：极大的真实世界数据集、神经网络训练、车辆硬件和车辆软件，而Dojo的生产是“向更快、更便宜的神经网络训练迈出的一步”。
马斯克称，这一特斯拉自主研发的超级计算机将用于处理大量的数据，包括来自特斯拉汽车Autopilot和FSD的视频，以供开发自动驾驶软件。
尽管特斯拉首席财务官稍后澄清，该笔投资将分为研发和资本支出，且与之前说明的三年费用展望一致，但特斯拉的股价仍在盘后下跌了超过4%。
Dojo：特斯拉自研超级计算机
2019年，马斯克宣布将自主研发用于自动驾驶数据训练的超级计算机，并将其命名为Dojo，使用来自其特斯拉车队的视频数据进行视频训练。
尽管特斯拉已经拥有了一个基于英伟达GPU的超级计算机，但马斯克强调，Dojo的研发则是基于特斯拉自研的芯片。
特斯拉方面资料显示，Dojo都集成了120个训练模块，内置3000个D1芯片，拥有超过100万个训练节点，运算能力能达到1 EFLOP，即每秒1018次浮点运算。
对于这一算力，科技媒体Network World评价道：
要想达到 1 EFLOP 计算机系统在 1 秒钟内完成的运算量，就必须在 31,688,765,000 年的时间里每秒钟进行一次运算。
上个月早些时候，特斯拉新开通的人工智能业务方向推特账号“Tesla AI”公布的算力预期图显示，2024年2月，特斯拉算力规模将进入全球前五，10月总规模将达到100 Exa-Flops ，相当于30万块英伟达A100显卡的算力总和。
加速自动驾驶与人形机器人开发
特斯拉方面还表示，Dojo不仅能加速特斯拉Autopilot和FSD系统的迭代，还能为特斯拉的人形机器人Optimus （擎天柱）提供算力支持。
根据特斯拉AI推特账号的展示，特斯拉的多模态神经网络已经使用在客户车辆中，这些网络可以接受任意模态的数据，如摄像头视频、地图、导航、IMU (惯性测量单元) 、GPS等。
目前，特斯拉自动驾驶和机器人系统已经可以熟练进行类似预测障碍物的任务，即简单地预测某个3D位置被占据的可能性：
任何机器人都可以使用这种预测来避免碰撞。
此外，我们正在构建最先进的生成建模技术，使我们能够根据过去的观察结果，在多个摄像机视图中以一致的方式预测可能的结果。
而这一系列的技术迭代都需要建立在Dojo提供的算力支持基础上。
在今年一季度财报电话会上，马斯克表示，特斯拉正在为Dojo投入大量精力，并相信“有可能在训练成本上有一个数量级的提高”。这也为接下来的10亿美元投资做好了铺垫。
