10 萬顆 NVIDIA 處理器還不夠，特斯拉正在建設超級電腦叢集 Cortex 2.0

特斯拉在德州超級工廠已經有一座超級電腦叢集 Cortex，搭載 10 萬顆 NVIDIA H100 和 H200 AI 運算處理器，但不夠滿足需求。

最新消息顯示，特斯拉正在德州超級工廠北側準備一塊新用地，根據公文，這塊建地將用於 Cortex 2.0 超級電腦叢集（Supercomputer Cluster），此處工程進展非常快速，從空拍照片看來很可能在今年底就會完成建設，明年上線運作。

為了實現真正的全自動駕駛，特斯拉目前已建設兩個超級電腦叢集，比較早建置的 Dojo 採用特斯拉自行研發的運算晶片 D1，專門用於 FSD 訓練，規模較小。Cortex 則使用 NVIDIA H100 和 H200 GPU，同時處理 FSD 和人形機器人的訓練，規模較大，是目前 AI 訓練主力。

全自動駕駛的研究從數據量來看，幾乎像是一個無底洞，最新版 FSD V12.5 的參數量，已經是 V12.4 的五倍，按照特斯拉先前的說法，他們目前已經不把影片分割成圖片來訓練 AI，而是直接用影片來訓練，雖然效果有所提升，但所需求的算力也非常驚人，因此他們需要擴建 Cortex 2.0，預計投入超過 10 萬顆以上的 GPU，上線後的算力規模將成為全球前五大的 AI 訓練中心。

▲ 德州超級工廠的 Cortex 機櫃。

與此同時，特斯拉也在準備 Dojo 2，預期效能會是 Dojo 的十倍，如此巨大規模的運算能力，背後當然是瘋狂的資本競賽，2024 年特斯拉在 AI 訓練和購買晶片的投資金額達 100 億美元。附帶一提，巨大的算力會消耗龐大電力，未來需求量可能超過 500MW，短期內特斯拉甚至有可能要自己出錢蓋兩座發電廠才行。

晶片戰爭在汽車產業上演

有特斯拉在前面爆買，不管是 Cortex 2.0 用到的 NVIDIA 處理器，或 Dojo 2 會用到的自製晶片，都考驗台積電產能，2023 年特斯拉向台積電下訂 1.5 萬片晶圓，2024 年初估為 2 萬片，今年可預期會持續增長，也讓特斯拉成為台積電前十大客戶。

相較中國車廠難取得高階晶片，特斯拉大量購入 4 / 5 奈米晶片，足以建立起強大的算力城牆，保障他們在運算領域有絕對優勢。然而 DeepSeek 帶來的震撼尚未退去，如果在自駕 AI 領域出現了類似 DeepSeek 的低成本、低算力模型，將會讓特斯拉的算力優勢大打折扣。說到這，就看得懂為何中國車廠紛紛強調自己與 DeepSeek 合作了吧？

回到特斯拉本身，當前有三個難題要面對。首先要實現全自動駕駛技術，才能兌現車主的 FSD 和 Robotaxi 支票，麻煩的是，即使投入如此巨量的資本和算力，也無法保證 FSD 的成效。第二，即使在大模型實現全自動駕駛，舊車型的運算能力是否可以負擔？特斯拉是否要幫舊車主免費升級新的車端運算平台？這也會是巨大的成本。最後，特斯拉不僅要開發車用自動駕駛，也要同步開發 Optimus 人形機器人的自動駕駛系統，它的安全性、穩定性將受到更嚴苛的考驗，因為和 Optimus 一起工作的，不是有板金保護的其他車輛，而是平凡的人類軀殼。

當前的局勢看來，AI 競賽就像是洗了一半的頭，特斯拉已經決定要繼續掏錢洗到底，最終結果如何，很可能會在未來兩年揭曉。

• Tesla is building Cortex 2.0 supercomputer facility in Giga Texas

（圖片來源：Tesla）

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