FSD領(lǐng)先的原因，馬斯克親自揭曉了。
馬斯克近發(fā)文，首次公開超算集群命名，并透露了算力規(guī)模，規(guī)模之大，讓網(wǎng)友感嘆遠遠超越了自己的想象。
關(guān)于這一超算集群，馬斯克此前披露過多條信息，包括其硬件來源，巨額投入，以及需要的耗電量，同樣驚人。
難怪有AI大佬感慨，未來能源的重要性，出手投資核聚變領(lǐng)域。
從這一角度來看，蔚來或許無意中，在AI領(lǐng)域先走了一步棋doge。
馬斯克公布超算集群：Cortex
馬斯克周末沒休息，前往特斯拉得克薩斯州超級工廠，對超算集群進行演練，并公開了超算集群的名稱：
Cortex (大腦皮層)。
馬斯克透露，Cortex可以容納10萬張H100/H200，專門用來訓(xùn)練特斯拉的FSD和Optimus。
有網(wǎng)友直呼算力規(guī)模遠遠超越了自己的預(yù)期。
感慨“特斯拉遙遙領(lǐng)先”。
不過，雖然馬斯克提到的是英偉達的產(chǎn)品，但Cortex龐大算力的硬件組成，可能是多元的。
馬斯克此前透露，超算集群的目標是，一半算力由英偉達和其他廠家組成，比如AMDYES，另一半則來自特斯拉。
顯然，后者指的是特斯拉自研的超算中心Dojo。
Dojo首次亮相于2021年特斯拉的AI Day，三年來不斷發(fā)展，據(jù)馬斯克此前透露，Dojo 1今年年底將擁有相當于8000張H100的算力，“不算多，但也并非微不足道。”
Dojo后續(xù)還會繼續(xù)擴張，甚至可能開啟外供。
馬斯克在二季度財報電話會議上表示，通過Dojo，看到了一條與英偉達競爭的路徑。
摩根士丹利曾在2023年9月的報告中預(yù)測，Dojo可以通過Robotaxi和軟件服務(wù)為特斯拉提供新的收入增長點，為特斯拉的市值增加5000億美元。
內(nèi)部自研，外購囤卡，龐大的算力支撐了FSD的迭代升級，也帶來了新的問題：
冷卻和能耗。
網(wǎng)絡(luò)曝光的工廠信息顯示，超算設(shè)施內(nèi)外配置了多重散熱冷卻措施，包括外部的巨大風(fēng)扇，以及四個超大水箱和巨大的地下水管。
馬斯克不久前還公布了包括冷卻等帶來的超算耗電量：
130MW，差不多是2個半中型發(fā)電站的發(fā)電量。
這還不夠。
馬斯克預(yù)計，18個月后集群的耗電量會增長到超500MW。
這也難怪去年11月，馬斯克會擔憂“未來2年內(nèi)缺電”。
但相比之下，目前國內(nèi)智駕玩家還不到擔憂電力的時候。
或者說，算力差距，才是當前焦慮的主要來源。
2024，智能駕駛算力戰(zhàn)爭
2024年，價格戰(zhàn)在整個車圈打的轟轟烈烈，但其實在頭部智駕玩家，一場算力戰(zhàn)，也悄然打響。
玩家們有機會，就會秀上一把肌肉。
先說特斯拉，馬斯克直接在社交平臺宣布，宣布今年會豪擲30-40億美元從英偉達買卡，折合人民幣217-290億元。
買卡單項投入，幾乎是新勢力整體研發(fā)投入的二倍。
再來看國內(nèi)，近小鵬也在發(fā)布會上首次透露了算力規(guī)模，2.5E FLOPS在整車廠中排在前列。
理想目前尚未透露云端算力規(guī)模，有博主稱是4 EFLOPS，尚未得到官方證實。
蔚來雖然公布了算力規(guī)模，但是是車端和云端的合計數(shù)據(jù)。
相比新勢力，傳統(tǒng)車企對算力規(guī)模的披露略顯保守。
近期魏建軍在4月中旬透露，長城自建超算中心總算力規(guī)模已達1.64EFLOPS。
供應(yīng)商中，余承東今年也在智選車發(fā)布會上，不斷更新云端算力數(shù)據(jù)，6月底華為用于ADS迭代的算力已達3.5E FLOPS，按照過往增長速度來看，明天的享界S9發(fā)布會上可能會突破4E FLOPS。
商湯科技2023年財報顯示，其算力儲備已達12E FLOPS，但尚不清楚具體分配給旗下汽車業(yè)務(wù)多少。
百度在年初也曾透露，供給極越的算力在1.8-2.2E FLOPS，上不封頂。
行業(yè)普遍認為，影響自動駕駛能力的三要素是：算力、數(shù)據(jù)和算法。
算法架構(gòu)上，玩家們都轉(zhuǎn)向了端到端，具體組成和細節(jié)各有千秋。
數(shù)據(jù)目前主要取決于車輛的保有量，算法迭代升級，則逃不開算力依賴。
特斯拉可以豪擲百億，但對國內(nèi)玩家來說，高端算力的獲取并不容易。
有從業(yè)者表示，廠商很難買到A100/H100，只能退而求其次，求購4090，這無疑加大了集群算力提升的難度。
但也有供應(yīng)商認為，算力差距，并不能決定一切。
馬斯克此前也表示，雖然FSD的訓(xùn)練受到AI算力制約，但是需要干預(yù)的Corner Case場景數(shù)據(jù)，對迭代也很重要。
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