特斯拉Dojo超算以FP32算力67,800 TFlop/s跻身全球前五，其市场规模与增长驱动力主要来自自动驾驶训练需求的爆发以及超算系统未来有望进化为云服务商的新商业模式。
算力规模与市场定位
特斯拉在2021年AI Day推出了自研的超算系统Dojo。根据CleanTechnica与中金公司研究部的数据，按FP32算力（Rmax）排名，Dojo以67,800.0 TFlop/s位列全球第五，仅次于Fugaku、Summit、Sierra和太湖之光。这一算力水平使其能够高效处理海量自动驾驶训练数据，支撑特斯拉独有的“影子模式”——该模式会将车辆模拟决策与驾驶员操作进行对比，不一致的数据会被回传用于模型迭代，而算法已覆盖的场景则会被提前过滤，从而提升数据处理效率。
增长驱动力
1. 车队规模扩大带来的训练需求
特斯拉的全球化布局使其产能快速扩张，根据中金公司预测，其全球产能从21年的105万辆增长至22年的215万辆，并有望在相对远期达到500万辆。车队规模的持续扩大，意味着路上行驶的特斯拉车辆每天产生的驾驶数据呈指数级增长，这直接推动了对Dojo超算算力的强劲需求。
2. 超算系统向云服务商演进
从长期来看，Dojo超算系统也有望进化为云服务商。这意味着特斯拉不仅能用Dojo训练自己的自动驾驶模型，未来还可能对外提供算力服务，开辟新的商业模式。这类似于特斯拉储能业务在22年三季度环比增长将近一倍的趋势，展现出新兴业务的高增长潜力。
常见问题
Dojo超算在特斯拉整体业务中扮演什么角色？
Dojo是特斯拉人工智能战略的核心基础设施。它负责处理FSD（Full Self-Drive）自动驾驶系统所需的庞大数据训练任务，是支撑“影子模式”高效运转的关键算力平台。
特斯拉为何需要自研超算而非采购现成方案？
特斯拉采用自研超算，主要是为了匹配其独特的影子模式训练需求，以及未来向云服务商转型的长期战略。自研方案能更好地与特斯拉的自动驾驶算法和车辆硬件深度整合，实现更高的数据训练效率。
Dojo超算的算力在全球处于什么水平？
根据截至2021年6月的数据，Dojo的FP32算力为67,800.0 TFlop/s，在全球超算排名中位列第五，具备跻身全球第一梯队的算力实力。