近日有臺媒報道，特斯拉為了擴編超算Dojo的算力規模，可能會加深與臺積電的合作。
Dojo的核心是一顆特斯拉自研的芯片D1，其基于臺積電7nm制程和先進封裝技術打造。今年D1在臺積電的投片量約為5000片12吋晶圓，業界預測，這一數字到明年有望增至1萬片。
當算力成為數字經濟時代的重要生產力，無論是搶購GPU還是爭奪代工產能，似乎都再正常不過。而令人好奇的是，Dojo究竟會給特斯拉帶來怎樣的協同效應？
2021年AI Day上，特斯拉正式發布了自己的超級計算機Dojo。Dojo的發音源自日語，意為“道館”。通俗點講，基于自動駕駛及其他AI項目的視頻數據，Dojo可以提供大規模的機器學習能力，從而訓練神經網絡。
要知道，特斯拉之前的超算采用的是英偉達GPU。馬斯克曾解釋說，如果英偉達能夠提供足夠的GPU，特斯拉可能就不需要Dojo了。英偉達分給特斯拉的訂單顯然不夠。
但從另外一個角度看，這也許正是馬斯克的“禮貌性借口”。Dojo項目負責人最初是這樣介紹的，馬斯克想要一臺超快的訓練計算機來訓練 Autopilot。所以Dojo誕生了。
又或許也像艾薩克森《埃隆·馬斯克傳》中所寫的，“他對成本的關注，以及他天生的控制欲，讓他產生了這樣一種想法：盡量多在公司內部制造零部件，而不是從供應商那里購買。”
如果能用更低的成本，換取相當的性能和更高的推理效率，那為什么不自研呢？因而有觀點認為，Dojo 存在的意義之一，便是為了FSD能夠實現更好的安全性和自動駕駛能力。
按照時間表，特斯拉Dojo在今年7月開啟量產。最近一段時間，馬斯克也在不斷“劇透”FSD的相關成果，更加引得市場關注。
根據特斯拉2021年公布的數據，每臺Dojo超級計算機集成了120個訓練單元，內置 3000顆 D1芯片，擁有超過100萬個訓練節點，算力則高達1.09EFLOP（每秒千萬億次浮點運算）。
而英偉達測算過，在4096顆 A100 GPU互聯的情況下，訓練10000 億參數的神經網絡模型大約需要 3～4 周時間；而在4096顆 H100互聯的情況下，時間大約需要1周。
眼下，AI大模型已經進入“萬億參數量”時代，對訓練芯片的算力和數量的需求不斷增長。包括全球互聯網巨頭積極采購GPU芯片，特斯拉欲加大D1投片量，都是最好的證明。
另外對于馬斯克來說，除了特斯拉，X（原 Twitter）內部也啟動了新的AI項目，著手開發大語言模型，所以除了秘密采購GPU外，保證D1的產能也至為關鍵。
不過，我們也看到出現了一種新的質疑聲：特斯拉Dojo初步投產，臺積電是否能滿足其需求？
首先從產能配額來看，去年年底，有消息稱，臺積電因遭客戶砍單，7nm制程的產能利用率跌至50％以下。來到今年，受惠于AI大模型迅速興起，高性能計算（HPC）需求尤其旺盛，使得臺積電7nm產能利用率不斷回升。據悉現已恢復至7~8成，但尚未滿載。
結合中國臺灣地區產業鏈的消息，臺積電早于計劃將7nm制程的月產能提升到了13萬片，年底計劃提升到14萬片晶圓。換句話說，特斯拉的1萬片晶圓至少現在來看是可以滿足的。
除了采用臺積電7nm制程，特斯拉Dojo的D1芯片也用上了InFO等級系統單晶圓（System-on-Wafer，SoW）技術，能將HPC芯片在不使用PCB和基板的情況下，與散熱模塊整合在一個封裝中，從而加速生產流程。
從臺積電披露的信息來看，該封裝技術的優點包括但不限于，電氣性能方面的高帶寬密度和低PDN阻抗，以及更好的計算性能和電源效率。這是臺積電在2020年推出的，也是其專為超算AI芯片選擇的技術路線。
盡管特斯拉尚未公布D1大規模應用的進展，但日前摩根士丹利在報告中指出，超算Dojo可能會推動特斯拉robotaxi和軟件服務的普及，從而帶動其市值提升近6000億美元。受該報告影響，特斯拉股價應聲大漲10.6%。
截至發稿前，特斯拉市值達8597.93億美元。接下來，特斯拉是會帶來更多驚喜，還是會慢慢擠牙膏，尚需觀察。
如有咨詢，請隨時與我們聯絡：
海外展商及觀眾：010-52338149
展位安排及預定：李寬13241025506 （同微信） 同期活動媒體合作：010-52338149
郵箱：1647980459@qq.com 禮賓與要客接待：010-86209909
廣告招商與贊助：010-52338149 個人及團體參觀：010-52338149
郵箱：2223299301@qq.com 知識產權及保護：021-60152301
