特斯拉Dojo超算的FP32算力为67,800 TFlop/s，在全球主要超算中心（按FP32算力）排名中位列第五。其成本结构主要包括自研D1芯片的流片与制造成本、超算中心的电力与散热等运营成本；其盈利模式并非直接对外售卖算力，而是服务于内部自动驾驶训练，通过提升算法竞争力转化为FSD等软件收入。

Dojo超算的成本结构

Dojo是特斯拉在2021年AI Day上推出的自研超算系统，核心是自研芯片。作为一套为自动驾驶训练量身定制的算力基础设施，其成本构成主要有三大块：

第一，D1芯片的流片与制造成本。 自研芯片意味着需要承担从设计、流片到量产的全链条费用，这部分在Dojo系统整体成本中占比显著。相比采购通用GPU，自研芯片的初期投入更高，但长期看有利于针对自身算法做深度优化。

第二，超算中心的电力与散热等运营成本。 这是高算力的直接代价。Dojo达到67,800 TFlop/s的FP32算力，意味着数据中心需要持续投入大量电力用于计算和散热。这类运营成本会随算力规模同步增长，是超算中心长期运营中不可忽视的支出项。

第三，研发与持续迭代成本。 自研超算并非一次性投入，围绕芯片架构、训练框架和系统调优的持续研发，也是成本结构的重要组成部分。

Dojo的盈利模式：内部赋能而非对外售卖

Dojo的盈利模式与一般超算中心有本质区别——它不直接对外售卖算力，而是作为特斯拉自动驾驶技术体系的核心基础设施，通过内部赋能实现价值转化。

具体而言，Dojo支撑的是特斯拉独有的影子模式：系统将模拟决策与驾驶员实际操作进行对比，不一致的场景会回传，用于持续训练和优化算法。Dojo提供的高算力，直接决定了这一训练流程的效率上限。

这种模式的价值最终体现在软件收入上。特斯拉的软件收入主要包含三大块：FSD付费服务、软件应用商城、车联网订阅服务。其中FSD付费是核心，其美国选装包价格约为1.2万美元，国内售价约为6.4万元。Dojo通过提升自动驾驶算法竞争力，间接推动FSD的渗透率与用户付费意愿，这才是其盈利模式的完整闭环。

常见问题

Dojo的算力在全球处于什么水平？

按FP32算力口径，Dojo的67,800 TFlop/s在全球主要超算中心中排名第五，排在它前面的分别是Fugaku、Summit、Sierra和太湖之光。

Dojo会对外提供云服务吗？

从长期来看，特斯拉的超算系统有望进化为云服务商，但当前阶段其核心定位是服务于内部自动驾驶训练，尚未转向对外售卖算力的商业模式。

影子模式如何依赖Dojo的算力？

影子模式会把模拟决策与驾驶员操作进行对比，不一致的数据回传用于训练，且会提前过滤掉算法已覆盖的场景。这种大规模数据处理对算力要求很高，正是Dojo存在的核心意义。