Goldman Sachs Deep Dive Report: Dojo Building Tesla's AI Empire with "Trillions of Dollars" in Returns Expected

超級計算機 Dojo，能給特斯拉帶來質變？

9 月 10 日，“特斯拉鐵粉”、摩根士丹利汽車首席分析師 Adam Jonas 帶領的團隊報告中表示，特斯拉超算 Dojo 可為特斯拉增加高達 5000 億的市值，而特斯拉目前的市值約為 8000 億美元。

大摩認為，汽車的自動駕駛系統被稱為 “所有 AI 項目之母”，在尋求解決自動駕駛問題的過程中，特斯拉開發了先進的 Dojo 超算，Dojo 超算可為特斯拉開闢 “新的潛在市場”：

Dojo 超算旨在處理訓練自動駕駛系統中的大量數據，它可能會給特斯拉在這個潛在價值達 10 萬億美元的自動駕駛領域，帶來 “不對稱的優勢”。

從現在開始，軟件和服務成為特斯拉最大的價值驅動因素。

對 Dojo 研究得越多，我們就越意識到，（特斯拉）股票的價值可能被低估。我們相信 Dojo 可以代表市場對特斯拉認知的重大變化。

摩根士丹利預計，到 2040 年，特斯拉網絡服務的收入將達到 3350 億美元，將佔特斯拉整體 EBITDA 的 60% 以上，取代汽車製造成為特斯拉的支柱業務。

在今年一季度電話會上，馬斯克表示，Dojo 是一個 “長線賭注”，如果發展如公司所願，可能會帶來 “數千億美元” 的潛在回報。

據此，摩根士丹利將特斯拉的目標價從此前的 250 美元上調至 400 美元，將對特斯拉的評級上調至 “增持”，還將其列為摩根士丹利的 “首選（Top Pick）” 股票。

在大摩報告的刺激下，特斯拉的股價週一上漲約 10% 至 274 美元，收於 7 月 19 日以來的最高水平，且為特斯拉自今年一月份以來的最大漲幅。

特斯拉為 Dojo 打造了一款定製的人工智能芯片，並稱其成本僅為英偉達的一小部分，但效率卻顯著高於後者。摩根士丹利估算，Dojo 可以在未來幾年為特斯拉節省 65 億美元的成本。

Dojo 可以將訓練工作量所需的時間從一個多月縮短到一週以內。

分析師稱，從長遠來看，Dojo 還能幫助特斯拉擁有跨行業的 AI 軟硬件能力，將影響力擴散到更多行業。

我們認為，一旦特斯拉在自動駕駛和軟件方面取得進展，第三方 Dojo 服務就能為投資者提供特斯拉成長故事的下一個階段。

在 Dojo 的加持下，特斯拉最終可能成為一個像亞馬遜 AWS 一樣的雲服務商。

隨着時間的推移，（特斯拉）這些能力可以通過 “AWS 型” 商業模式實現貨幣化。

為啥 Dojo 那麼快？

據特斯拉宣稱，Dojo 能將自動駕駛訓練一個月的工作量縮短到一週完成。

摩根士丹利分析師 Joe Moore 認為，基於視覺的訓練實際上沒有大型語言模型（LLM）訓練那麼複雜，但需要面臨更大量的數據（每輛車持續開啓 10 個攝像頭的視頻輸入），對算力的要求更高。

特斯拉此前提供的資料顯示，Dojo 集成了 120 個訓練模塊 ExaPOD，每個 ExaPOD 內置 3000 個 D1 芯片，擁有超過 100 萬個訓練節點，其中的定製硬件和軟件可進一步提高 D1 芯片的效率，使其運算能力能達到 1 EFLOP，即每秒 10¹⁸次浮點運算。

摩根士丹利表示，D1 是特斯拉自研，由台積電製造的 7nm 芯片。其半導體團隊調查顯示，特斯拉今年訂購的 D1 芯片數量大約在 4 萬到 5 萬片之間。

Dojo D1 芯片由小型節點組成，每個節點都包含帶有超標核的專用 64 位 CPU。基於台積電的 7nm 技術，每個節點就像一台單獨的計算機，具有專用 CPU，本地內存和通信 I/O SerDes 接口，這意味着每個核心都可以獨立運行，而不依賴於共享緩存或寄存器文件。

這些芯片不像其他芯片那樣支持虛擬內存，因為管理層認為它佔用了太多的空間，降低了帶寬，增加了延遲。取而代之的是，每個核心都有 1.25MB 的 SRAM，作為芯片的主要內部存儲器，加載速度為 400GB/秒，存儲速度為 270GB/秒。

據特斯拉管理層稱，一個 Dojo Tile（集成 25 個 D1）的速度是 24 個 GPU 的 30 倍，在 25 個 D1 芯片上進行特定操作需要 5 微秒，而 24 個 GPU 上需要 150 微秒。

因此，分析師認為，與目前的 GPU 相比，Dojo 潛在的效率、速度和成本優勢可以讓特斯拉大大縮短自動駕駛研發的時間。

根據特斯拉的規劃，其帕洛阿爾託數據中心將建造 7 台 Dojo ExaPOD。到 2024 年 2 月，特斯拉算力規模將進入全球前五，10 月總規模將達到 100 Exa-Flops ，相當於 30 萬塊英偉達 A100 顯卡的算力總和。

不過，摩根士丹利指出，目前有關 Dojo 的數據均來源與特斯拉自身的宣傳資料，因此實際情況仍然有待驗證：

雖然很難明確驗證特斯拉對 Dojo 成本和性能的諸多説法，但我們相信，憑藉特斯拉的創新記錄和能力，該公司有機會推出具有競爭力的定製解決方案。

Dojo 已於今年 7 月投入運營，我們相信持續的推廣和後續的公司公告將為投資者瞭解 Dojo 的潛力提供催化劑。

汽車 + 軟件：Dojo 開啓特斯拉 “雙動力” 模式

摩根士丹利在報告中指出，Dojo 對於特斯拉估值的提振主要體現在兩方面：汽車和自動駕駛軟件，即 Dojo 是特斯拉 “硬件和軟件之間的交叉點”。

多年來，我們一直試圖讓投資者關注特斯拉將車主轉化為 “用户”，從而產生高經常性（高利潤）收入的潛力。

到目前為止，特斯拉在這方面已經取得了一些成功，但我們認為，特斯拉的內部計算能力有可能大大加快網絡效應和數據採集/分析/學習的速度，到 2027 年，全球使用特斯拉 FSD 的車輛（特斯拉 + 第三方）每天行駛的里程將達到 10 億英里。

分析師認為，Dojo 將有助於加速特斯拉計劃中的自動駕駛出租車的採用，同時特斯拉還可以向第三方出售軟件和硬件，達成汽車 + 軟件的 “雙飛輪” 發展：

我們將重點放在 Dojo 的潛力上，即以更快的採用率和更高的每用户平均月收入 (ARPU) 提供自動駕駛和網絡服務收入，從而大幅提高我們的估值。

隨着 Dojo 帶來的計算能力提升，特斯拉的汽車軟件貨幣化之路可以更快實現，並獲得更高的經常性收入。

摩根士丹利預計，到 2040 年，特斯拉網絡服務的收入將達到 3350 億美元，而此前預測為 1580 億美元，並預計該部門在 2030 年將佔特斯拉 EBITDA 總額的三分之一以上，到 2040 年將佔整體 EBITDA 的 60% 以上（此前預期為 38%）。

我們將 Dojo 的額外價值賦予軟件服務（通過提高 ARPU 和增加第三方許可）、特斯拉汽車業務（增加長期車隊規模和利潤率 ）和第三方電池業務，因為我們相信充電和 FSD 交易也將帶來更高的硬件附加值。

我們根據新的盈利預測對特斯拉的估值進行了全面評估，到 2025/26 財年，特斯拉的盈利預測增長了約 20%，我們相信，與相關科技同行的增長和估值倍數相比，這將為我們 400 美元的目標股價奠定堅實的基礎。

特斯拉也要當 AI 雲服務商？

不止是汽車自動駕駛，Dojo 對於特斯拉乃至整個行業的影響可能更為深遠。

摩根士丹利認為，特斯拉很有可能在未來提供基於 Dojo 的視覺機器學習系統，使其不再侷限於汽車行業，而是將其影響力蔓延至任何需要以視覺為重點的行業中。

如果另一家原始設備製造商將特斯拉的 FSD 系統納入其車輛，Dojo 的可擴展性將大大提高。特斯拉有可能成為市場上最好的視覺和視頻處理機器學習訓練系統之一。

與目前首選的通用 GPU 相比，Dojo 的設計用例更有利於基於轉換的神經網絡訓練。該芯片旨在推進和加速自動駕駛，可在涉及大量複雜視頻識別數據的任何情況下加以利用。

與英偉達主導 GPU 市場、高通主導移動半導體市場的情況類似，特斯拉可能有能力成為利用視覺數據進行機器學習訓練市場中的佼佼者——其收益可能超出生產自動駕駛汽車的業務。

雖然很多行業都能從視覺人工智能加速中受益，但我們認為，Dojo 有可能在一些行業中得到應用，通過視覺數據人工智能應用加速安全和效率——例如機器人、航空、安防等。

不過，與銷售芯片和系統相比，特斯拉似乎更願意在未來提供雲服務。

此前特斯拉高級硬件總監 Ganesh Venkataramanan 稱，特斯拉的當務之急是在內部運行 Dojo，但最終也有可能向非特斯拉用户開放。在今年一季度會議上，馬斯克也提到，Dojo 的未來可能會是像亞馬遜 AWS 一樣的雲服務商。

因此，摩根士丹利參照了亞馬遜 AWS 的發展路徑，類比特斯拉的網絡服務也可能在未來成為收入支柱：

AWS 作為一項內部雲服務，為開發人員提供了一個共享的軟件基礎設施，有助於提高開發人員的效率。隨着書店和在線市場業務的增長，公司意識到，用於支持其核心業務的技術可以通過向第三方出租來實現盈利。

如今，AWS 的息税前利潤已佔亞馬遜息税前利潤總額的 70%（根據我們互聯網團隊 2023e 的數據），而零售業務的收入僅佔亞馬遜收入的 20%。

我們認為，特斯拉 “雲” 的潛力是一個長期的 “登月計劃”，它排在公司的事項清單靠後的位置。但與此同時，我們也認識到，特斯拉正在建立重要的內部能力，隨着時間的推移，這些能力可以通過 “AWS 型” 商業模式實現貨幣化。

我們並不認為 Dojo 將取代 AWS。不過，我們確實認為 AWS 提供了一個強有力的範例，可以説明利用核心能力（專業數據處理和軟件），可以創造巨大的價值驅動力。