一凡 发自 副驾寺

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FSD领先的原因，马斯克亲自揭晓了。

马斯克最近发文，首次公开超算集群命名，并透露了算力规模，规模之大，让网友感叹远远超越了自己的想象。

关于这一超算集群，马斯克此前披露过多条信息，包括其硬件来源，巨额投入，以及需要的耗电量，同样惊人。

难怪有AI大佬感慨，未来能源的重要性，出手投资核聚变领域。

从这一角度来看，蔚来或许无意中，在AI领域先走了一步棋doge。

马斯克周末没休息，前往特斯拉得克萨斯州超级工厂，对超算集群进行演练，并公开了超算集群的名称：

Cortex (大脑皮层)。

马斯克透露，Cortex可以容纳10万张H100/H200，专门用来训练特斯拉的FSD和Optimus。

有网友直呼算力规模远远超越了自己的预期。

感慨“特斯拉遥遥领先”。

不过，虽然马斯克提到的是英伟达的产品，但Cortex庞大算力的硬件组成，可能是多元的。

马斯克此前透露，超算集群的目标是，一半算力由英伟达和其他厂家组成，比如AMDYES，另一半则来自特斯拉。

显然，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，三年来不断发展，据马斯克此前透露，Dojo 1今年年底将拥有相当于8000张H100的算力，“不算多，但也并非微不足道。”

Dojo后续还会继续扩张，甚至可能开启外供。

马斯克在二季度财报电话会议上表示，通过Dojo，看到了一条与英伟达竞争的路径。

摩根士丹利曾在2023年9月的报告中预测，Dojo可以通过Robotaxi和软件服务为特斯拉提供新的收入增长点，为特斯拉的市值增加5000亿美元。

内部自研，外购囤卡，庞大的算力支撑了FSD的迭代升级，也带来了新的问题：

冷却和能耗。

网络曝光的工厂信息显示，超算设施内外配置了多重散热冷却措施，包括外部的巨大风扇，以及四个超大水箱和巨大的地下水管。

马斯克不久前还公布了包括冷却等带来的超算耗电量：

130MW，差不多是2个半中型发电站的发电量。

这还不够。

马斯克预计，18个月后集群的耗电量会增长到超500MW。

这也难怪去年11月，马斯克会担忧“未来2年内缺电”。

但相比之下，目前国内智驾玩家还不到担忧电力的时候。

或者说，算力差距，才是当前焦虑的主要来源。

2024年，价格战在整个车圈打的轰轰烈烈，但其实在头部智驾玩家，一场算力战，也悄然打响。

玩家们有机会，就会秀上一把肌肉。

先说特斯拉，马斯克直接在社交平台宣布，宣布今年会豪掷30-40亿美元从英伟达买卡，折合人民币217-290亿元。

买卡单项投入，几乎是新势力整体研发投入的二倍。

再来看国内，最近小鹏也在发布会上首次透露了算力规模，2.5E FLOPS在整车厂中排在前列。

理想目前尚未透露云端算力规模，有博主称是4 EFLOPS，尚未得到官方证实。

蔚来虽然公布了算力规模，但是是车端和云端的合计数据。

相比新势力，传统车企对算力规模的披露略显保守。

近期魏建军在4月中旬透露，长城自建超算中心总算力规模已达1.64EFLOPS。

供应商中，余承东今年也在智选车发布会上，不断更新云端算力数据，6月底华为用于ADS迭代的算力已达3.5E FLOPS，按照过往增长速度来看，明天的享界S9发布会上可能会突破4E FLOPS。

商汤科技2023年财报显示，其算力储备已达12E FLOPS，但尚不清楚具体分配给旗下汽车业务多少。

百度在年初也曾透露，供给极越的算力在1.8-2.2E FLOPS，上不封顶。

行业普遍认为，影响自动驾驶能力的三要素是：算力、数据和算法。

算法架构上，玩家们都转向了端到端，具体组成和细节各有千秋。

数据目前主要取决于车辆的保有量，算法迭代升级，则逃不开算力依赖。

特斯拉可以豪掷百亿，但对国内玩家来说，高端算力的获取并不容易。

有从业者表示，厂商很难买到A100/H100，只能退而求其次，求购4090，这无疑加大了集群算力提升的难度。

但也有供应商认为，算力差距，并不能决定一切。

马斯克此前也表示，虽然FSD的训练受到AI算力制约，但是需要干预的Corner Case场景数据，对迭代也很重要。

你觉得呢？