特斯拉Dojo发展时间线

埃隆·马斯克并不满足于特斯拉仅仅作为一家普通的汽车制造商。他的愿景要宏大得多——他希望特斯拉成为人工智能领域的巨头,特别是在自动驾驶领域。这一雄心壮志依赖于特斯拉自主研发的超级计算机“道场”(Dojo),它被设计用来训练其全自动驾驶(FSD)神经网络。尽管FSD尚未完全实现自动驾驶——它仍然需要驾驶员保持警惕——特斯拉相信,通过足够的数据、计算能力和训练,它可以真正实现完全自动驾驶的能力。这就是道场发挥关键作用的地方。
多年来,马斯克一直在暗示道场的存在,但在2024年,他加大了对这台超级计算机的讨论力度。到了2025年,一个新的竞争者出现了:Cortex。然而,对于特斯拉来说,道场仍然是至关重要的,尤其是在电动汽车销量下降的情况下。投资者迫切希望看到特斯拉能够实现完全自动驾驶的迹象。以下是道场的发展历程以及一路走来的承诺。
2019年
道场的首次提及
4月22日,在特斯拉的自动驾驶日(Autonomy Day)上,人工智能团队登台讨论Autopilot和全自动驾驶(Full Self-Driving, FSD),重点介绍了这些系统的背后的人工智能。特斯拉透露了其专门设计用于神经网络和自动驾驶汽车的定制芯片细节。在活动中,马斯克提到了道场,将其描述为一个用于训练人工智能的超级计算机。他还提到,当时生产的每一辆特斯拉汽车都配备了全自动驾驶所需的硬件,只需要通过软件更新即可解锁该功能。
2020年
马斯克启动道场路演
2月2日,马斯克宣布特斯拉很快将拥有超过一百万辆连接全球的车辆,这些车辆配备了全自动驾驶所需的传感器和计算能力。他称赞了道场的能力,说道:“道场,我们的训练超级计算机,将能够处理大量的视频训练数据,并且高效运行具有大量参数、充足内存和超高核心间带宽的超空间阵列。更多内容将在后面介绍。”
8月14日,马斯克重申了特斯拉开发道场的计划,这是一种用于处理海量视频数据的神经网络训练计算机,称其为“野兽”。他预测第一版道场将在大约一年内准备好,大约在2021年8月。
到12月31日,马斯克澄清说虽然道场不是必需的,但它将增强自动驾驶能力。他强调说:“仅仅比人类司机安全还不够,Autopilot最终需要比人类司机安全十倍以上。”
2021年
特斯拉正式推出道场
8月19日,特斯拉在首届人工智能日(AI Day)上正式宣布了道场,这是一个旨在吸引工程师加入其人工智能团队的活动。特斯拉介绍了其D1芯片,该芯片将与Nvidia的GPU一起为道场超级计算机提供动力。公司计划在其人工智能集群中容纳3,000个D1芯片。
10月12日,特斯拉发布了一份关于道场技术的白皮书,“特斯拉可配置浮点格式与算术指南”。这份文件概述了一种用于深度学习神经网络的新类型二进制浮点算术的技术标准,这种算术可以在软件、硬件或两者的组合中实现。
2022年
特斯拉展示道场进展
8月12日,马斯克宣布特斯拉将“逐步引入道场”,减少对额外GPU的需求。
9月30日,在特斯拉的第二届人工智能日上,公司展示了首个道场机柜的安装情况,进行了2.2兆瓦的负载测试。特斯拉每天生产一块瓷砖,每块瓷砖由25个D1芯片组成。他们演示了道场运行稳定扩散模型生成一辆“火星赛博卡车”的AI图像。公司设定了在2023年第一季度完成一个完整的Exapod集群的目标,并计划在帕洛阿尔托建造七个Exapod。
2023年
“高风险高回报的赌注”
4月19日,在特斯拉第一季度财报电话会议上,马斯克将道场描述为“训练成本提高一个数量级的潜力”。他还暗示道场可能会成为一项可出售的服务,类似于亚马逊云服务。马斯克称其为“高风险高回报的赌注”,但值得一试。
6月21日,特斯拉的AI X账号发布消息称,公司的神经网络已经出现在客户车辆中。一张图表显示了特斯拉目前和预计的计算能力,道场生产始于2023年7月。马斯克确认道场已经上线并在特斯拉数据中心运行任务。特斯拉预计到2024年2月,其计算能力将位居全球前五,并计划在2024年10月达到100 exaflops。
7月19日,特斯拉第二季度财报确认了道场生产的开始。马斯克宣布计划在2024年底前在道场上投入超过10亿美元。
9月6日,马斯克在X上发布消息称,特斯拉受到人工智能训练计算能力的限制,但Nvidia和道场将解决这个问题。他强调了管理特斯拉汽车每天接收的大约1600亿帧视频的挑战。
2024年
规模扩大的计划
1月24日,在特斯拉第四季度和全年财报电话会议上,马斯克承认道场是一个高风险高回报的项目。他提到特斯拉的双路径战略包括Nvidia和道场,确认道场正在运营并逐步扩大规模,计划推出道场1.5、道场2及更多版本。
1月26日,特斯拉宣布投资5亿美元在布法罗建设一台道场超级计算机。马斯克在X上淡化了这笔投资,指出它相当于一台Nvidia H100系统,而特斯拉那年会在Nvidia硬件上花费更多。他强调,要在人工智能领域保持竞争力,每年的成本至少需要数十亿美元。
4月30日,在台积电北美技术研讨会上,透露下一代训练模块D2正在生产中。D2将整个道场模块集成到一片硅晶圆上,而不是使用25个芯片。
5月20日,马斯克宣布德州工厂扩建的后半部分将容纳一个“超高密度、水冷式超级计算机集群”。
6月4日,CNBC的一份报告透露,马斯克将数千块原本用于特斯拉的Nvidia芯片转移到了X和xAI。马斯克最初否认了这一报道,但后来在X上澄清说,特斯拉没有为这些芯片准备好存放地点,因此它们会放在仓库里。他指出,德州工厂扩建将容纳50,000块H100用于FSD训练。
马斯克还分享说,特斯拉当年计划的约100亿美元人工智能相关支出中,大约一半是内部的,包括特斯拉设计的AI推理计算机和所有汽车中的传感器,加上道场。Nvidia硬件占构建AI训练超级集群成本的三分之二左右,特斯拉对Nvidia的采购估计在30亿至40亿美元之间。
7月1日,马斯克在X上透露,当前的特斯拉车辆可能不具备公司下一代AI模型所需的硬件,该模型需要参数数量增加5倍,这需要升级车辆的推理计算机。
Nvidia供应挑战
7月23日,在特斯拉第二季度财报电话会议上,马斯克强调了对Nvidia硬件的高需求,使得获得GPU变得困难。他强调需要更加关注道场,以确保特斯拉具备必要的训练能力。马斯克看到了一条通过道场与Nvidia竞争的道路。
特斯拉的投资人资料预测,到2024年底,特斯拉的AI训练能力将增加到大约90,000个H100等效GPU,而6月份约为40,000个。当天晚些时候,马斯克在X上发布消息称,到年底道场1将有大约8,000个H100等效的训练能力,并附上了超级计算机的照片,其设计类似于特斯拉的Cybertruck。
从道场到Cortex
7月30日,马斯克提到AI5距离大规模生产还有大约18个月,回应了关于老旧硬件被淘汰的担忧。
8月3日,马斯克分享了“德州Giga工厂的特斯拉超级计算机集群”(即Cortex)的巡览,该集群将由大约100,000块H100/H200 Nvidia GPU组成,并为FSD和Optimus的视频训练提供大量存储。
8月26日,马斯克发布了Cortex的视频,描述其为“正在奥斯汀特斯拉总部建造的巨型新AI训练超级集群,用于解决现实世界的AI问题”。
2025年
2025年关于道场的更新
1月29日,特斯拉第四季度和2024年全年财报电话会议没有提到道场。相反,新的AI训练超级集群Cortex在奥斯汀工厂占据了中心位置。特斯拉的股东资料提到Cortex已完成,包含大约50,000块H100 Nvidia GPU。
根据信函,“Cortex帮助实现了FSD V13(监督模式),由于数据增加了4.2倍,更高分辨率的视频输入等改进,安全性和
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埃隆·马斯克并不满足于特斯拉仅仅作为一家普通的汽车制造商。他的愿景要宏大得多——他希望特斯拉成为人工智能领域的巨头,特别是在自动驾驶领域。这一雄心壮志依赖于特斯拉自主研发的超级计算机“道场”(Dojo),它被设计用来训练其全自动驾驶(FSD)神经网络。尽管FSD尚未完全实现自动驾驶——它仍然需要驾驶员保持警惕——特斯拉相信,通过足够的数据、计算能力和训练,它可以真正实现完全自动驾驶的能力。这就是道场发挥关键作用的地方。
多年来,马斯克一直在暗示道场的存在,但在2024年,他加大了对这台超级计算机的讨论力度。到了2025年,一个新的竞争者出现了:Cortex。然而,对于特斯拉来说,道场仍然是至关重要的,尤其是在电动汽车销量下降的情况下。投资者迫切希望看到特斯拉能够实现完全自动驾驶的迹象。以下是道场的发展历程以及一路走来的承诺。
2019年
道场的首次提及
4月22日,在特斯拉的自动驾驶日(Autonomy Day)上,人工智能团队登台讨论Autopilot和全自动驾驶(Full Self-Driving, FSD),重点介绍了这些系统的背后的人工智能。特斯拉透露了其专门设计用于神经网络和自动驾驶汽车的定制芯片细节。在活动中,马斯克提到了道场,将其描述为一个用于训练人工智能的超级计算机。他还提到,当时生产的每一辆特斯拉汽车都配备了全自动驾驶所需的硬件,只需要通过软件更新即可解锁该功能。
2020年
马斯克启动道场路演
2月2日,马斯克宣布特斯拉很快将拥有超过一百万辆连接全球的车辆,这些车辆配备了全自动驾驶所需的传感器和计算能力。他称赞了道场的能力,说道:“道场,我们的训练超级计算机,将能够处理大量的视频训练数据,并且高效运行具有大量参数、充足内存和超高核心间带宽的超空间阵列。更多内容将在后面介绍。”
8月14日,马斯克重申了特斯拉开发道场的计划,这是一种用于处理海量视频数据的神经网络训练计算机,称其为“野兽”。他预测第一版道场将在大约一年内准备好,大约在2021年8月。
到12月31日,马斯克澄清说虽然道场不是必需的,但它将增强自动驾驶能力。他强调说:“仅仅比人类司机安全还不够,Autopilot最终需要比人类司机安全十倍以上。”
2021年
特斯拉正式推出道场
8月19日,特斯拉在首届人工智能日(AI Day)上正式宣布了道场,这是一个旨在吸引工程师加入其人工智能团队的活动。特斯拉介绍了其D1芯片,该芯片将与Nvidia的GPU一起为道场超级计算机提供动力。公司计划在其人工智能集群中容纳3,000个D1芯片。
10月12日,特斯拉发布了一份关于道场技术的白皮书,“特斯拉可配置浮点格式与算术指南”。这份文件概述了一种用于深度学习神经网络的新类型二进制浮点算术的技术标准,这种算术可以在软件、硬件或两者的组合中实现。
2022年
特斯拉展示道场进展
8月12日,马斯克宣布特斯拉将“逐步引入道场”,减少对额外GPU的需求。
9月30日,在特斯拉的第二届人工智能日上,公司展示了首个道场机柜的安装情况,进行了2.2兆瓦的负载测试。特斯拉每天生产一块瓷砖,每块瓷砖由25个D1芯片组成。他们演示了道场运行稳定扩散模型生成一辆“火星赛博卡车”的AI图像。公司设定了在2023年第一季度完成一个完整的Exapod集群的目标,并计划在帕洛阿尔托建造七个Exapod。
2023年
“高风险高回报的赌注”
4月19日,在特斯拉第一季度财报电话会议上,马斯克将道场描述为“训练成本提高一个数量级的潜力”。他还暗示道场可能会成为一项可出售的服务,类似于亚马逊云服务。马斯克称其为“高风险高回报的赌注”,但值得一试。
6月21日,特斯拉的AI X账号发布消息称,公司的神经网络已经出现在客户车辆中。一张图表显示了特斯拉目前和预计的计算能力,道场生产始于2023年7月。马斯克确认道场已经上线并在特斯拉数据中心运行任务。特斯拉预计到2024年2月,其计算能力将位居全球前五,并计划在2024年10月达到100 exaflops。
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2024年
规模扩大的计划
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1月26日,特斯拉宣布投资5亿美元在布法罗建设一台道场超级计算机。马斯克在X上淡化了这笔投资,指出它相当于一台Nvidia H100系统,而特斯拉那年会在Nvidia硬件上花费更多。他强调,要在人工智能领域保持竞争力,每年的成本至少需要数十亿美元。
4月30日,在台积电北美技术研讨会上,透露下一代训练模块D2正在生产中。D2将整个道场模块集成到一片硅晶圆上,而不是使用25个芯片。
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6月4日,CNBC的一份报告透露,马斯克将数千块原本用于特斯拉的Nvidia芯片转移到了X和xAI。马斯克最初否认了这一报道,但后来在X上澄清说,特斯拉没有为这些芯片准备好存放地点,因此它们会放在仓库里。他指出,德州工厂扩建将容纳50,000块H100用于FSD训练。
马斯克还分享说,特斯拉当年计划的约100亿美元人工智能相关支出中,大约一半是内部的,包括特斯拉设计的AI推理计算机和所有汽车中的传感器,加上道场。Nvidia硬件占构建AI训练超级集群成本的三分之二左右,特斯拉对Nvidia的采购估计在30亿至40亿美元之间。
7月1日,马斯克在X上透露,当前的特斯拉车辆可能不具备公司下一代AI模型所需的硬件,该模型需要参数数量增加5倍,这需要升级车辆的推理计算机。
Nvidia供应挑战
7月23日,在特斯拉第二季度财报电话会议上,马斯克强调了对Nvidia硬件的高需求,使得获得GPU变得困难。他强调需要更加关注道场,以确保特斯拉具备必要的训练能力。马斯克看到了一条通过道场与Nvidia竞争的道路。
特斯拉的投资人资料预测,到2024年底,特斯拉的AI训练能力将增加到大约90,000个H100等效GPU,而6月份约为40,000个。当天晚些时候,马斯克在X上发布消息称,到年底道场1将有大约8,000个H100等效的训练能力,并附上了超级计算机的照片,其设计类似于特斯拉的Cybertruck。
从道场到Cortex
7月30日,马斯克提到AI5距离大规模生产还有大约18个月,回应了关于老旧硬件被淘汰的担忧。
8月3日,马斯克分享了“德州Giga工厂的特斯拉超级计算机集群”(即Cortex)的巡览,该集群将由大约100,000块H100/H200 Nvidia GPU组成,并为FSD和Optimus的视频训练提供大量存储。
8月26日,马斯克发布了Cortex的视频,描述其为“正在奥斯汀特斯拉总部建造的巨型新AI训练超级集群,用于解决现实世界的AI问题”。
2025年
2025年关于道场的更新
1月29日,特斯拉第四季度和2024年全年财报电话会议没有提到道场。相反,新的AI训练超级集群Cortex在奥斯汀工厂占据了中心位置。特斯拉的股东资料提到Cortex已完成,包含大约50,000块H100 Nvidia GPU。
根据信函,“Cortex帮助实现了FSD V13(监督模式),由于数据增加了4.2倍,更高分辨率的视频输入等改进,安全性和












