特斯拉的AI芯片困境：离开英伟达，还能走多远？

近年来，特斯拉在自动驾驶（FSD）和AI训练领域高度依赖英伟达（NVIDIA）的GPU，但随着其自研芯片的推进和外部合作策略的调整，特斯拉是否正在减少对英伟达的依赖？这一转变背后的逻辑是什么？

1. 特斯拉对英伟达的依赖现状

（1）自动驾驶训练：仍以英伟达为主

• 超级计算机依赖：特斯拉的Dojo超级计算机仍在建设中，目前主要依赖英伟达的A100/H100进行AI训练。

• 算力需求激增：随着FSD（全自动驾驶）数据量爆炸式增长，特斯拉需要海量GPU算力支持神经网络训练。

（2）车载芯片：自研HW 4.0，但部分仍依赖外部

• HW 4.0（FSD芯片）：特斯拉自研，由三星代工，但AI训练仍依赖英伟达。

• HW 5.0（规划中）：可能进一步降低对外部GPU的依赖，但短期内难以完全替代。

2. 特斯拉的“去英伟达化”尝试

（1）自研Dojo超级计算机

• 目标：用自研D1芯片+Dojo系统替代英伟达GPU集群，降低训练成本。

• 进展：2023年初步投入使用，但算力规模仍远不及英伟达方案。

• 挑战：生态不成熟，软件开发适配仍需时间。

（2）转向AMD、英特尔等替代方案

• AMD Instinct MI300：特斯拉可能测试其AI加速能力，作为英伟达的备选。

• 英特尔Habana Gaudi：部分AI训练任务或转向该平台。

（3）与台积电、三星深度合作

• 3nm/5nm制程：特斯拉自研芯片（如Dojo D2）可能由台积电代工，减少对英伟达的依赖。

3. 特斯拉能否彻底离开英伟达？

✅ 短期（3-5年）：仍依赖，但比例下降

• Dojo尚未成熟，AI训练仍需英伟达GPU补充。

• 自研芯片生态建设需要时间，难以完全替代CUDA（英伟达的AI开发生态）。

❌ 长期（5-10年）：可能实现“去英伟达化”

• 若Dojo成功，特斯拉可建立独立AI算力体系。

• 自研芯片+外部合作（AMD/英特尔）或成主流。

4. 行业影响：车企的“芯片自主”趋势

• 特斯拉：自研Dojo+FSD芯片，减少外部依赖。

• 比亚迪：自研MCU、IGBT，部分AI芯片仍依赖英伟达。

• 蔚来/小鹏：依赖英伟达Orin芯片，但也在探索自研方案。

结论：特斯拉正努力降低对英伟达的依赖，但短期内仍无法完全脱离。未来，“自研+外部合作”将成为主流模式，而英伟达的行业地位仍难撼动。