一 | 与往常马斯克主讲的模式不同，在本次AI DAY上，马斯克穿着“撞衫”老黄的皮夹克简短介绍了此次重点展示的机器人Optimus（与变形金刚里的擎天柱重名），之后都是各个业务负责人进行的讲解。 在数字经济迅猛发展的当下，各类即时配送平台竞相繁荣，电商、外卖、社区团购等业态在极大地丰富着消费者选择空间的同时，也在不断重塑商家的经营逻辑。
二 | 特斯拉机器人团队在过去一年内几乎每周都工作了7天，并且每天工作十几个小时，终于在今年展示出了原型机。在活动一开始，一个周身没有任何伪装的机器人缓缓走上舞台，完成了行走、转向、挥手等动作，从特斯拉展示的视频来看，特斯拉Optimus还可以完成运输物品，浇花等行为。
三 | 去年AI Day上，擎天柱还只是一个概念图。现在仅仅过了一年，特斯拉就拿出来了一个能够行走和进行多种行为的原型产品，不得不说特斯拉的技术团队是真的很强。
四 | 而伴随着平台算法的精细化与竞争态势加剧，许多商家为了争夺客流量和订单数，不得不采取越来越激进的“促销战术”——打折、满减、赠品，乃至主动承担配送费用。
平台配送费的国际差异
从全球视角来看，配送费通常被视为由消费者直接支付的交易成本。例如，美国、英国、印度等多数国家的外卖平台普遍采用“订单结算时由消费者单笔支付”的模式，并通过会员体系（如UberEatsPass、DashPass等）吸引消费者购买配送服务的免除权利。
▲特斯拉Optimus出场对于这一产品，马斯克非常看重，认为其价值将会比汽车、自动驾驶更加重要。这种机制强化了消费者对配送成本的感知，也保障了商家的收入独立性。与此同时，这一制度安排与海外消费者对价格透明度的高度敏感及对服务“按需计价”的广泛接受密切相关。他认为特斯拉将会在未来生产数百万台机器人，成本低于2万美元（约合人民币14万元），未来3～5年就能购买到。而在自动驾驶方面，特斯拉一直在完善自己的技术和产品，目前FSD Beta版本已经有16万名用户在使用，而今年底就将会具备全球推广的能力。
五 | 而在中国，尽管平台也允许消费者单笔支付配送费用，甚至推广会员制配送服务（如京东PLUS、美团外卖会员等），但实际运行中，配送费承担主体更多地偏向商家，尤其是中小商家。此外，特斯拉自研了Dojo超算平台，目前这一产品也正在帮助特斯拉在自动驾驶、机器人等方面取得更多成绩。其直接体现为：平台在结算时向消费者显示配送费金额的同时，也会在商家端设置“承担配送费”或“参与减配优惠”等选项，并鼓励商家为提升销量而主动承担全部或部分配送费用。 这种差异的形成并非源于平台机制设计本身的强制性安排，而更深层地与中国市场结构和企业运营特征相关。一方面，这反映了中国同质化产品和相似业务的经营主体过多、竞争过度激烈、卖家市场影响力极小的窘境；另一方面，也折射出中国企业沉迷低价促销手段的现实。整场发布会下来，特斯拉的多位工程师对特斯拉在Optimus、FSD、Dojo等方面进行了详细的软硬件介绍，但几乎在每个产品介绍的时候，特斯拉都聊到了希望更多的AI、硬件等人才可以加入特斯拉来做出更多有意义的产品。例如，中国平台企业出海后往往在他国采取低价策略，延续了在国内的“成功经验”，实则对国内外市场是不利的。 此外，配送费在各国的收费水平也存在较大差异，微观因素考虑配送工具、距离、时段、订单金额，宏观因素则要考虑当地劳动力工资、供给规模、交通状况、能源价格等，较为复杂。总体来看，劳动力成本高的地区配送费比例也高，劳动力成本低则低。中国外卖平台的收费水平大概与东南亚市场持平，与欧美有明显差距。
六 | 也就是说，为了招聘合适的人才，特斯拉特意举办了一场发布会。不过从这场发布来看，特斯拉已经不仅仅是一家电动汽车公司了，在人形机器人、自动驾驶和超算等方面已经进行了很深的布局，正在成为全家非常硬核的科技公司。01.Optimus原型机亮相 成本不超2万美元在发布会开始，马斯克就展示了特斯拉制作的机器人Optimus原型，从直播上来看，率先亮相机器人造型确实很原型，周身直接裸露着电线，没有做任何装饰。机器人可以独立完成行走，向用户挥手致意，甚至跳舞等内容。
七 |
▲特斯拉Optimus可以跳舞马斯克表示，Optimus其实可以做更多事情，受限于舞台只能展示这些。
八 | 平台配送费的理论渊源 配送服务作为链接商家与消费者的关键环节，在平台经济高速发展的背景下愈发重要。广义上的配送费是指商家或平台在将商品从供给端（店铺或仓库）送达消费者手中过程中所发生的物流服务费用。在平台经济的语境下，配送费已不仅仅是“送货上门”所需的基础成本，更演变为商家和平台进行流量分配、市场竞争乃至利润博弈的重要工具和变量。
九 | 从现场展示的视频来看，Optimus除了可以四处走动之外，还能完成运输物品，浇花等行为。
▲特斯拉Optimus可以运输东西在工厂里，机器人能将一个长条状的物体从工作台拿下来，再整齐排放至装有相同物体的盒子中。在机器人视角的渲染图中，它能够用颜色区分开现实世界中的不同物体。
从起源来看，配送费的概念最早可以追溯到传统零售与物流体系中，尤其是邮政、快递、电商快递的兴起。以淘宝、京东为代表的电商平台在2000年代初兴起时，消费者普遍需要承担由第三方物流公司（如顺丰、中通等）收取的配送费用，配送费往往根据商品重量、体积、距离和时效决定，体现了物流服务的“按需付费”原则。但随着电商竞争白热化，越来越多平台开始以“免运费”作为吸引用户的营销手段。2010年以后，许多平台引入“满减运费”“包邮专区”等机制，以补贴配送成本来换取流量增长。如它手持的长条形物体是紫色、工作台是黄色等。这一阶段，配送费由消费者承担，逐渐向平台或商家部分转移。
进入2015年前后，随着美团、饿了么、顺丰同城等即时配送平台的兴起，“30分钟送达”的本地生活服务迅速普及。在即时消费生态的语境下，配送费被进一步细化、算法化，其结构不仅涵盖基础物流成本，还包括骑手服务成本（人工时薪、接单效率）、高峰时段溢价（如中午、晚上）、天气/距离附加费用以及平台抽成与商务补贴机制等。这也意味着配送费早已不再由简单的“油钱＋人工”所决定，而是一个多变量动态计算的结果。在这套机制下，配送费开始承担更多功能：它既是对消费者体验的一种定价机制，也是对平台调度效率、商家曝光量、甚至区域市场竞争格局的隐性调节器。例如，平台可能在某些时段通过提高配送费来“引导”骑手优先接单；也可能通过鼓励商家“自付配送费”来换取更高排名或流量扶持。
近年来配送费的承担主体逐渐发生着从买方到卖方的转变，配送费本应由享受服务的消费者承担，但在现实竞争中，配送费逐渐被商家部分乃至全部接管，在中小商家竞争激烈的行业尤为普遍。
▲特斯拉Optimus搬运工厂货物随后，特斯拉推了一个更接近真人的版本的Optimus，看上去和去年AI DAY上展示的模型有点类似，具备类似人类的外观，自由度也更高一点。
商家承担配送费是主动还是被迫
在数字平台主导的零售与服务生态中，配送费本应是消费者对“便捷上门”服务支付的合理对价，但如今却在市场竞争机制异化下，被逐步转移至商家身上。平台通过流量分配机制和算法规则，实质上将配送费转化为商家“争夺曝光”的隐性成本。在使用过程中也可以提供更多服务，如手指可以自由移动，可以操作很多工具，右手可以拿一些工具，甚至在工厂做一些重复的工作等。
▲特斯拉Optimus不过，马斯克表示，在过去的一年中，机器人团队一周工作7天，每天工作十几小时，虽然特斯拉已经做了很多工作，但这个机器人目前还处在早期阶段未来还可以将其做的更好。为了获取更高的排序、更好的展示位和更多的用户转化机会，商家不得不主动让利，将原本属于用户的配送成本部分或全部纳入自负范畴。按照介绍，完全体的特斯拉人形机器人“擎天柱”体重73kg，用电功率在静坐时为100W，快走时500W，全身有200多个自由度，手部27个自由度。
十 | 由于即时配送的服务属性天然具有“非物理店铺可见性”，消费者对商家认知更多依赖平台排序、价格展示与评价反馈，导致品牌辨识度弱化、交易决策碎片化。在此背景下，配送费被“工具化”：成为商家提高转化率的隐性折扣，也是获得平台流量算法青睐的重要因子。马斯克对这一产品的成本等信息进行了剧透，他认为目前可以在市面上看到一些其他的机器人，但成本非常高，特斯拉的Optimus可以低成本生产，预计未来产量可以达到数百万台，而成本或许会低于2万美元（约合人民币14万元）。尤其是对中小商家而言，由于其缺乏稳定的用户基础和可识别的品牌符号，只能通过承担配送费来提升产品在价格维度的相对优势，以换取短期曝光和交易量。 但从长期看，这种将配送费“外在化”为竞争手段的行为实则是一种“路径依赖陷阱”：它掩盖了商家在出品、服务、口碑建设上的结构性短板，导致资源配置长期偏离核心价值链，从而加剧了低质同质化的市场格局。对于这一产品，马斯克显然非常看好，他表示，机器人可以降低劳动成本，更好的发展经济，未来将没有贫穷，人类可以自由选择工作类型，体力活将不再是人类必须选择的，人类可以更多的参与脑力工作。
十一 | 虽然自动驾驶汽车非常重要，可以将运输能力可以提升一个数量级，带来革命性的变化。这与消费者行为理论中的“信任成本”密切相关：消费者在平台上作出购买决策时，品牌信任与产品认知是关键考量因素。一旦商家始终依赖配送补贴获取订单，而非以口味、服务、卫生、安全等维度赢得客户忠诚，其获客成本将持续上升，复购率难以提升，最终也难以形成稳定的盈利模型。
十二 | 但机器人可以降低经济成本，让社会发展更有动力。马斯克希望机器人可以更加安全的为人类带来更多帮助。
▲特斯拉Optimus而在现场，马斯克也不忘了给自己打广告：“我们举办这个活动的目的就是为了吸引更多的AI人才加入我们，做出更好的产品。
与之形成对比的是，大型连锁品牌或具有区域知名度的餐饮商家，则表现出显著的抗内卷能力。这类商家通常拥有成熟的供应链管理体系、标准化生产流程及较强的品牌资产积累，使其能够维持稳定的出品质量与服务体验，形成高度可预测的消费者满意度。因此，它们在配送费承担上拥有更大的选择空间——可以根据时段、区域或品类策略性投入，而非被迫“全线包邮”。
十三 | 更重要的是，品牌所带来的议价能力让这些商家即使不打价格战也能维持订单量，实现健康增长。
十四 | ”在马斯克做完简单的介绍之后，特斯拉的设计团队对Optimus的设计进行了一些介绍。 更深一步，从制度经济学视角来看，配送费承担行为的泛滥，反映出当前平台生态中规则设计尚未有效区分商家的长期价值与短期行为。特斯拉一位机器人负责人介绍了一些机器人的具体进展，在去年的AI DAY上，特斯拉简单介绍了特斯拉的机器人，到目前已经进行了三次演进，最终呈现出现在的结果。算法逻辑往往优先响应即时的用户转化率和下单量，这种“激励短期、忽视积累”的机制在客观上削弱了品牌建设的重要性，抑制了商家在品质与创新方面的积极性。商家若要真正跳出“谁让利更多谁获得订单”的恶性轨道，必须将品牌打造和产品优化置于长期战略核心，以品质稳固用户黏性，以声誉降低边际获客成本。 因此，在当前平台流量竞争逻辑中，主动承担配送费虽是一种可行但非优解的应对方式，而真正具备长期竞争力的企业，必须通过强化品牌辨识度、提升产品稳定性与服务体验，逐步脱离价格机制的单一路径依赖，迈入以价值为导向的良性发展阶段。Optimus采用的核心传感器为摄像头，和特斯拉FSD系统中采用的摄像机类似。 提高质量是商家保持竞争力的唯一良方 破解当前配送费过度竞争的困局，不能仅寄希望于某一方的让步或自律，而应从平台治理、制度监管、商家升级、消费者教育等多维联动出发，推动行业生态由“低水平重复竞争”走向“高质量分层发展”。目前特斯拉收集了很多数据来训练机器人。
十五 | 从平台视角来看，应当推动算法治理转向“价值导向型”机制。平台作为流量分发的中枢，其核心职能不仅是匹配供需，更应引导供给结构优化及社会福利最大化。特斯拉Optimus的电力系统集成到了上半部分，之所以这么设计则是考虑了特斯拉汽车的设计方案，希望减少更多的线束，将配电和计算集中在躯干中心。当平台利润与行业进步、员工福祉、社会回馈同频共振，将被视作社会贡献者；但当盈利靠挤压供应链、透支员工、透支未来，则将被贴上“内卷”的标签。其中包含一块电池组，容量为2.3kWh，充一次电后可以运行一整天。
十六 |
▲特斯拉Optimus核心零部件展示特斯拉机器人使用了单颗特斯拉自研SoC芯片，支持LTE 4G连接，但和汽车所采用的不一样，机器人需要处理视觉数据做出迅速反应、基于多种感官输入和通讯，因此装有无线电连接、音频支持以及需要保护机器人本体和人类的安全特性。在行动方面，特斯拉的擎天柱依然吸取了特斯拉电动车的动力系统。设计的时候，特斯拉先分析了机器人需要进行哪些行动，包括行走、上下楼等。首先通过对机器人行走的动态数据进行分析，然后就能够分析出这些移动需要的时间、能耗和轨迹，根据这些数据就能设计出关节和执行器。当前，平台算法过于强调“即时性指标”，如转化率、下单量、价格敏感度等，往往在无形中鼓励商家通过让利承担配送费以博取流量。安全性方面，特斯拉也做了一些设计。未来，平台可逐步引入“质量权重”“商家成长值”“服务稳定性”等长期评价维度，将优质出品、良好服务、真实复购率等因素纳入排序体系，建立“高品质商家优先获得流量”的正向反馈机制，弱化单纯价格因素在算法中的主导地位，从机制上降低“以价换量”的路径依赖。
从商家视角来看，应通过品牌建设和质量能力提升实现“价值突围”。对于中小商家而言，要走出“承担配送费换流量”的低效竞争逻辑，关键在于提升自身产品力与服务力，构建差异化认知。要强化标准化与稳定性，提高出品效率与品质一致性，提升顾客满意度和复购意愿；还要深耕品牌形象，通过线上内容运营（如短视频、图文故事等）增强消费者认同感，在同质化平台界面中“被看见”；还应当拓展多渠道布局，在不放弃平台订单的前提下，适度布局私域流量或直营外送体系，以减轻对平台单一入口的依赖。为了保护机器人，研发人员对其结构基础进行了优化，在人形机器人摔倒时不会把变速器和胳膊弄坏，就可以将这一技术应用到机器人之上。唯有通过“做强”来实现定价与流量的议价权，中小商家才能在激烈的竞争中摆脱被动承担配送成本的宿命。毕竟一台机器人的维修成本很高。
从消费者视角来看，应当引导形成愿意为品质与服务付费的理性消费文化。
▲特斯拉Optimus可自我保护研发人员采用了与汽车相同的底层技术，让机器人在所有组件中产生压力，使得其行走控制变得更加容易，也不会那么僵硬。
▲特斯拉Optimus行走姿态模拟以膝盖为例，人形机器人在设计时需要仿照人类真实的膝盖结构。
十七 | 在高度“价格可视化”的平台环境中，消费者对“配送费是否为0”的敏感度被平台机制不断放大，这在某种程度上助推了商家对价格战的过度依赖。
▲特斯拉Optimus模拟了人类骨骼结构研发人员将人类的膝盖和其运动过程中所受的力线性化，从而学习如何让机器人膝盖使用更少的力来构建，让其能实现更好的力度控制，并让相关结构紧密的包裹在膝盖周围。执行器共有6种，包括电机、类似重量秤一样的牵引执行器等。要改变这一趋势，需在消费端逐步建立“性价比不等于最低价”的认知体系。一方面，平台可通过页面设计、标签推荐等方式突出“高评分”“高复购率”等非价格指标，引导消费者关注综合服务体验。另一方面，媒体与教育机构也可强化“服务劳动应有合理定价”的公共传播，提升大众对配送人员与服务者劳动价值的认可，促进社会整体向“有质量的消费”转型。
从监管者视角来看，应当强化平台经济的公平竞争规则与成本分摊透明。特斯拉在现场也展示了一段视频，可以通过牵引执行器吊起一台钢琴。
▲特斯拉Optimus牵引执行器可以吊起一台钢琴人形机器人的另外一个重点就是手部。监管层可从《反不正当竞争法》以及反“内卷”角度出发，厘清配送成本转嫁中的责任边界，尤其对强平台地位滥用算法操控定价、压低商家议价空间的行为进行重点整治。与此同时，监管应推动配送费定价机制的公开化、透明化，出台针对即时零售、即时配送行业的成本核算参考标准，明确配送费用的构成与合理区间，避免平台通过技术“黑箱”加重商家隐性负担。此外，监管还可借助数据披露制度，引导平台公开不同类型商家的利润率、补贴结构及配送成本承担比例，提升行业治理透明度，倒逼平台优化生态结构。特斯拉希望擎天柱的手部也能跟人类一样灵活，能够抓住物体，进行操作，并且拥有传感器进行感知。设计擎天柱的手部时同样从生物学生吸取灵感。通过6个执行器，让擎天柱的手可以实现11个自由度的移动，并且可以拿动20磅的重量，并且可以操作一些器械，或者抓取小型物体。
本文来自微信公众号：经济观察报 （ID：eeo-com-cn），作者：刘诚。特斯拉的技术专家在现场讲到，汽车就是轮式机器人，擎天柱某种程度上只是把汽车立起来了。在机器人的行动方面，擎天柱使用特斯拉电动车同样的神经网络——“占用网络”来识别可行驶区域。
▲特斯拉Optimus采用占用网络识别在行走方面，软件在感知和分析外部环境后，会画出行驶轨迹，然后根据轨迹规划出每个脚的落脚点，然后再让执行器执行。人形机器人的一个重点就是保持直立状态，不能轻易就倒地。如何做到？通过传感器和对外界的情况进行感知，当受到外部影响的时候能够自行调节控制器的扭矩并最终让它保持平衡。抓取方面，特斯拉先通过对人的抓取行为的动作进行轨迹数据采集，然后再映射到机器人身上，从而让它能够进行一些抓取动作。
▲特斯拉Optimus通过真人动作抓取来模拟动作未来，特斯拉希望让擎天柱变得更加灵活，希望从原型机能够走的更远，让它在各方面都进行改善，拥有更好的导航、行动能力等。
十八 | 02.发力自动驾驶 年底具备全球推出FSD能力 自动驾驶方面，特斯拉首先介绍了FSD的情况。2021年，FSD测试有2000客户参加。2022年扩展到了16万客户。特斯拉目前积累了480万段数据，训练了7.5万个神经网络，并在此基础上推出了35个FSD的版本更新。自动驾驶技术架构方面，特斯拉的做法是先用自动化的数据标注系统对收集的数据进行自动标注，然后对数据进行处理后，来训练神经网络，然后将AI模型部署到FSD计算机中，通过计算来算出对外部环境的感知结果并算出本车的行驶规矩。技术展示方面，特斯拉首先展示了一下无保护左转能力。
十九 | 比如在左转的时候有行人和其他车辆，特斯拉在考虑到不同交通参与者的行驶轨迹后，算出了最合适的行驶轨迹。
▲特斯拉FSD系统应对无保护左转具体呢，特斯拉使用了一个名为交互搜索的技术。首先从视觉感知开始，去感知交通参与者，然后去推测他们的行驶轨迹，然后生成几种策略，最后再选择出最佳的行驶轨迹。
▲特斯拉交互搜索技术架构这里需要注意，外部目标如果越来越多，需要的计算量也会越来越大。特斯拉通过环视摄像头来对外界进行感知，生成3D环境，并通过占用网络来找到可行驶区域，并知道哪些是障碍物。工作时候，第一步是先对摄像头的图像进行校准，把图像整合在一起就形成了3D空间，将数据进行提取，输入到神经网络里，通过相应的算法就构建空间特征。
▲基于视觉数据构建3D空间这里有个问题，仅仅生成了3D空间后，没有各种物体的精确位置，依然无法进行路径规划。所以特斯拉的做法是通过对关键特征进行分析来算出位置数据。特斯拉的车队在日常行驶中积累了很多视频片段。每个视频有何多帧图像，需要14亿帧才能训练一个神经网络，需要使用10万个GPU工时（1个GPU工作1小时），训练量很大。这里就需要使用超级计算机和AI加速器。这也是特斯拉为啥自己搞了Dojo超算的原因，能够提升30%的网络训练速度。
| 其他交通参与者的行为预测方面，特斯拉也介绍了一下自己的做法。摄像头的画面会先进入到RegNet网络，处理之后的数据再进入Transformer模型之中。可能有10亿个参数，对他们进行共同的优化。想要实现的是最大程度实现算力，尽量减少延迟。汽车在运行过程中将会产生大量的数据，而这些数据也需要进行标注。在进行标注的时候，特斯拉最先尝试了手工标注，但费时费力，之后有考虑过供应商合作的方式，但从最终的结果来看，无论是时效性还是质量都不是很好，而特斯拉需要非常高效且具备可扩展性的标注。
| 目前特斯拉采用的人机合作的标准方式，既有人类标注，也有机器标注，但整体而言，机器标注的效率更好，机器30分钟的工作量，人类可能需要更长时间，因此特斯拉正在构建自动标注系统。
▲特斯拉基于自动标注的数据训练模型通过高效率的标注，让现实世界中的时空片段转化为可以使用的数据，从而让FSD更加智能和高效。及时自动标注也需要进行梳理，之前特斯拉方面并没有投入太多精力在这方面，而现在已经有很多工程师在做这方面的工作。此外，在自动驾驶中，非常重要的一部分就是仿真系统，这可以提升车辆对于长尾场景的应对能力。
| 特斯拉建立一个场景生成器，最快在五分钟内就可以生成一个场景，速度提升了1000倍，还可以扫描现实物体投射到屏幕上，可以模拟信号灯、停车标志等，尽可能接近真实世界。
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▲特斯拉的场景生成器这对于训练来说，意义非常重大。而通过数据引擎，可以让神经网络更加真实，能够带来更多的确定性，去解决现实世界的不确定性。如在路口转弯时，要判断横停的车辆究竟是停车状态还是缓慢行驶，只用创建更多的网络进行评估，就能解决这样的场景。目前特斯拉的数据集，一部分来自车队传回的信息，另一部分来自模拟数据，都可以更方便的对场景做出判断。
| 而对于特斯拉FSD Beat的推广情况，特斯拉今年年底将具备在全球推出FSD的能力。但北美之外，需要跟监管方进行沟通，而在有些国家和地区，监管还很滞后。03.Dojo不断迭代 正促进特斯拉发展在之前关于机器人和自动驾驶的介绍中，特斯拉工程师已经多次提到了Dojo超算平台。在去年的首届特斯拉AI Day上，特斯拉展示了其首款AI训练芯片Dojo D1，以及基于该芯片构建的完整Dojo集群ExaPOD，用于执行AI训练任务，为其上路车辆庞大的视频处理需求提供支撑。当前特斯拉已经拥有基于英伟达GPU的大型超算，以及一个存储30PB视频素材的数据中心。特斯拉还展示了一组过去两年间从交付定制冷液分配单元（CDU）到安装第一台集成Dojo机柜、再到2.2MW机组负载测试的照片。
▲特斯拉研发Dojo超算的关键节点特斯拉一直试图优化Dojo设计的可扩展性，并以“快速试错”的心态来克服挑战。Dojo加速器具有单个可扩展计算平面、全局寻址快速存储器和统一的高带宽+低延迟。特斯拉技术工程师特别谈到电压调节模块，它具有高性能、高密度（0.86A/mm²）、复杂集成性。
▲电压调节模块其电压调节模块在24个月内更新了14个版本。热膨胀系数（CTE）很重要，因此特斯拉与供应商合作提供电力解决方案。其CTE降低了50%以上，Dojo的性能是初始扩展的3倍。会上，Dojo团队展示了通过Dojo实现Stable Diffusion在火星上运行Cybertruck的图像。据介绍，只用4个Dojo机柜就能取代由4000个GPU组成的72个GPU机架。
| Dojo能将通常需要几个月的工作减少到了1周。此外，特斯拉自研的D1芯片也发挥了作用。D1采用台积电7nm制程工艺，在645mm²的面积上塞了500亿颗晶体管，BF16、CFP8算力可达362TFLOPS，FP32算力可达22.6TFLOPS，TDP（热设计功耗）为400W。基于D1芯片，特斯拉推出晶圆上系统级方案，通过应用台积电InFO_SoW封装技术，将所有25颗D1裸片都集成到一个训练Tile上，每个Dojo训练Tile消耗15kW。特斯拉Dojo训练Tile中有计算、I/O、功率和液冷模块。
▲Dojo超算的Tarining Tile模块Dojo System Tray有高速连接、密集集成等特性，75mm高度能支持135kg。其BF16/CFP8峰值算力可达到54TFLOPS，功耗100+kW。
| Dojo接口处理器是一个具有高带宽内存的PCIe卡，利用特斯拉自家TTP接口。
| 特斯拉传输协议TTP还可以桥接到标准以太网，TTPOE可将标准以太网转换至Z平面拓扑，拥有高Z平面拓扑连接性。
| 自去年特斯拉AI Day至今，Dojo开发迎来了一系列里程碑，包括安装第一个Dojo机柜、进行2.2mW负载测试等，现在特斯拉正以每天打造一个Tile的速度推进工作。
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▲Dojo超算机柜特斯拉还宣布其第一个ExaPOD预计将在2023年第一季度完工，计划在帕洛阿尔托总建造7台ExaPOD。据介绍，在10机柜系统中，Dojo ExaPOD集群将突破E级算力。
| 其BF16/CFP8峰值算力达到1.1EFLOPS（百亿亿次浮点运算），并拥有1.3TB高速SRAM和13TB高带宽DRAM。04.结语：特斯拉不仅是一家汽车公司在很多普通公众印象中，特斯拉是全球电动汽车的领头羊，是世界上首个将电动汽车大规模推广起来的公司，也是一家伟大的汽车公司。但在特斯拉自己看来，汽车公司并不是其给自己的最终定位，特斯拉将自己能定位为一家非常硬核的科技公司。所以特斯拉在自动驾驶、AI、机器人，甚至超算方面发力，并且还都做出了一定的成果。而为了实现这些成绩，特斯拉内部也进行了非常多的努力，充分尊重有才华的员工，共同打造有价值的产品。
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Published on:21:36:31
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