为什么埃隆·马斯克决定重启 Dojo 3?这一举动将为特斯拉带来哪些战略性优势?

来源 Tradingkey

TradingKey - 经过犹豫和战略调整,特斯拉再次重新启动了 Dojo 3 项目。这一举措表明,公司现在拥有了更清晰的路线图,以构建大规模人工智能能力——这是支持其在自动驾驶、机器人及其他领域长期目标的关键基础。

从长期来看,现今重启Dojo 3对特斯拉股价具备长远的影响,若未来的财报中印证其带来的价值,股价仍有进一步的抬高空间。

Dojo是什么?

Dojo 是特斯拉专门设计的超级计算机,用于训练其“完全自动驾驶”(FSD)神经网络。2021年8月19日,特斯拉在首届AI Day活动上正式发布了Dojo超级计算机。

Dojo 的发展与特斯拉关于 FSD 和公司可以销售给客户的自动驾驶出租车的目标紧密相关。作为特斯拉旗下的先进驾驶辅助系统,虽然 FSD 已被安装在数十万辆特斯拉车辆上,并能执行部分自动驾驶功能,但仍要求驾驶员保持视线。

不过,特斯拉认为,随着更多的数据、更强大的计算能力和更深入的训练,FSD可以跨越从“几乎自动驾驶”到“完全自动驾驶”的门槛,而这便是Dojo的价值所在。

为什么埃隆·马斯克要重启 Dojo 3?

追溯到2025年8月10日,马斯克认为 Dojo 走进了“死胡同”,老一代芯片(D1、D2)的算力具备上限,使得 Dojo2 的训练速度和规模受限。马斯克决定将精力集中于AI5、AI6芯片的制作,关闭 Dojo 项目进程。

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而重启 Dojo 3的时间节点发生在特斯拉AI5芯片的基本完成以及启动AI6芯片的研发。

首先,Dojo的重启对特斯拉具备重要的战略性意义。从其业务发展线来看,特斯拉EV FSD以及特斯拉机器人的训练需超大规模的算力提供,从长远来看,Dojo 3 使得AI模型训练速度加快能够大幅度提高特斯拉在其业务领域上的竞争能力。

再者,特斯拉的算力需求一直受制于外部供应商(例如英伟达通用 GPU),这对于AI训练的实时性造成时间上的错位,算力的训练成本上也没有定价权。自建 Dojo 3,相当于掌握了“底层核心能力”,AI 发展节奏完全依靠自给自足。

在日益激烈的AI竞争中,时间成本与生产成本的螺旋上升将是未来的主要问题,即使从短期来看,研发投入巨大,但站在长期成本控制和效率提升的角度上看,这无疑是特斯拉脱颖而出的关键举措。

而日益竞争的AI格局中,重启 Dojo 3 也是向市场、投资者、竞争对手传递一个信号——特斯拉正从市场原本印象中的“造车”公司真正转变为“AI战略”公司。

Dojo将会给特斯拉带来什么?

我们从特斯拉的业务来看,Dojo首先最大的出发点是特斯拉FSD,通过Dojo大量的训练极大缩短 FSD 与 Optimus 的进化周期。

通用 GPU(如英伟达 A100/H100)不同,Dojo 的首要任务是训练处理海量的视频数据。它能将原本需要数月的模型训练缩短至数周甚至数天。这意味着 FSD 的版本迭代会更频繁,算法处理复杂路况的能力将呈指数级增长。

换句话说,以后特斯拉能够越来越快的统计并处理危险场景,在危险的路况以及难以预料的险境中成功脱困,这将给消费者带来购买特斯拉的充足理由。我们认为,在FSD优化后,特斯拉销量数据的增长将在未来的财报中体现。

同样的视觉训练能力直接平移给 Optimus 机器人。Dojo 为机器人提供了在各种环境下进行仿真训练的“数字大脑”,使其更早实现商业化落地。

另外,特斯拉曾宣称 Dojo 在相同成本下能提供数倍于传统 GPU 的性能,且能耗更低。随着规模扩大,这种垂直整合带来的成本优势将显著提升公司的利润空间。

摩根士丹利等机构曾指出,Dojo 有潜力让特斯拉开启类似 Amazon AWS 的云服务业务,例如AI 算力出租、FSD 授权基础。

特斯拉可以向其他需要进行大规模视觉、机器人或自动驾驶训练的公司出租 Dojo 算力。如果特斯拉未来向其他车企授权 FSD 技术,Dojo 将作为后台的“数据处理中心”,支撑整个生态系统的运行。

对于储能业务而言,Dojo 通过对AI的训练或将使得电池寿命的持续优化、提升储能在时间上的转化效率,降低维护成本。而对于储能的持续高速增长来说,这无疑是隐藏的助燃剂。

特斯拉股价会受Dojo影响吗?

从长期来看,Dojo的重启对特斯拉股价具备长远的影响,若未来的财报中印证其带来的价值,股价仍有进一步的抬高空间。而从短期来看,Dojo的重启并不属于短期的重大利好事件,无法量化其优势,市场或对此举措不具备敏感度。

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【2010~2025年特斯拉市盈率一览,来源:companiesmarketcap.com】

Dojo的重启也使得特斯拉长期备受质疑的估值溢价更为可靠,中长期看来,我们认为特斯拉股价将在未来财报中印证Dojo的价值所在。

免责声明:仅供参考。 过去的表现并不预示未来的结果。
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