特斯拉不仅在电动汽车领域取得了革命性突破，更在智能驾驶和人形机器人领域展现出其作为AI公司的雄心和实力。特斯拉在智能驾驶技术上取得了显著成就，其全自动驾驶技术FSD已更新至V12版本。特斯拉的算法演进经历了从HydraNets到端到端方案的四代变革，每一代都在感知、决策和规控方面实现了技术突破。最终端到端方案通过直接输入传感器信息到神经网络，实现了高效的驾驶命令输出。特斯拉在人形机器人领域的进展同样领先，自2021年首次发布概念以来，特斯拉人型机器人在运动能力、视觉感知能力和自主性方面取得了显著进步。2023年12月发布的Optimus第二代产品在行走速度、重量、平衡感和身体控制能力上都有了显著提升，能够在工厂环境中执行精确的电池分拣任务。
　　AI应用的加速需要AI芯片。AI芯片是AI计算的核心工具，可分为训练和推理两大类，也可分为云端和终端。不同场景对芯片的性能要求不同。云端训练芯片是AI时代最重要的武器之一，英伟达作为AI芯片市场的领导者，其GPU架构从Fermi到Hopper不断演进，每一代产品都在性能和效能上取得了显著提升。
　　特斯拉的Dojo芯片采用ASIC路线，高效支持自身算法训练。Dojo采用ASIC路线，Dojo node是Dojo芯片的最小节点，具有标量处理单元、向量处理单元、存储单元和片上路由器。D1芯片集成了354个Dojo node，提供了高的算力和能效比。Dojo训练Tile通过集成多个D1芯片，形成了强大的训练矩阵，能够支持大规模的AI模型训练。Dojo ExaPOD则进一步集成了训练矩阵，提供了1.1EFLOPS的峰值算力和高速SRAM，为大规模并行计算任务提供了强大的硬件支持。
　　Dojo的另一个可比对象：谷歌TPU。TPU是首款人工智能专用的计算芯片，于2016年首次发布，目前已经从TPU v1迭代到了TPUv5，能力上也有巨大提升，是首个部署张量计算单元的芯片。虽然在数据中心训练和推理方面有其优势，但在工业级别适配和开发生态方面面临挑战。特斯拉Dojo在设计理念和应用模式上与TPU有相似之处，但也面临着类似的大规模推广压力。
　　总体而言，Dojo产品设计和性能顶尖，但通用性相对较弱，短期内主要以加速特斯拉自身模型训练为主。
　　风险提示：智驾进展不及预期，人形机器人进展不及预期