特斯拉Dojo投产，加速自动驾驶落地

本周板块走势回顾：本周（9月11日-9月15日）计算机（中信）指数下跌4.02%，创业板指数下跌2.29%，上证指数上涨0.03%。板块周涨幅前三为海峡创新（33.89%）、同方股份（12.48%）、ST中安（10.77%），板块跌幅前三为汉仪股份（-34.35%）、真视通（-23.39%）、天迈科技（-18.99%）。 板块二次探底，指数再次跌破2023年2月以来分位，市场情绪亦再次探至冰点，底部逐步夯实，进入布局机遇期。本周计算机指数继续跑输上证与创业板指，市场情绪低迷，今年2月以来AI行情所带来的指数表现也基本消化，计算机（中信）跌至历史22.22%分位。我们判断，当前板块已经进入超跌区间，随着板块三季度业绩逐步企稳回暖，四季度快速修复，10月行业有望迎来拐点，以业绩为基，站在半年至3年期维度，板块或都已经迎来历史性机遇与窗口期。建议关注央企、华为链和次新相结合的信创与数据要素板块，重新重视产业持续推进、产品逐步推出的AI与算力板块，预计9月下旬为良好布局期。 特斯拉Dojo投产，引领AI芯片设计新方向。经过5年的沉淀，Dojo终实现投产。在自动驾驶发展的浪潮下，Dojo采用多晶圆堆叠技术实现了一种与传统超算不同的体系结构。特斯拉2021年AI日上提到，在与目前可用的成本相同的情况下，Dojo的性能将提高4.0倍，性能/瓦提高1.3倍（节能），占地面积减少5.0倍。因此，Dojo在处理视觉数据能力上的提升，将会大幅度加速自动驾驶的开发落地。 自动驾驶+人形机器人引领，Dojo广泛适用于视觉AI全场景。根据特斯拉报告的Dojo训练结果，Dojo可以加速FSD的速度，实现在不到一周的时间内训练以前需要一个多月的工作负载。与目前的GPU相比，潜在的效率、速度和成本优势可以让特斯拉大幅缩短他们的自动驾驶时间。同时，人形机器人开发和改进，可以像自动驾驶平台FSD一样，通过Dojo训练其基于视觉的神经网络的速度将会以指数倍数加速。同时，Dojo未来在视觉AI领域前景广阔。 从长远来看，它的应用程序可以扩展到制造业、医疗健康、航空、电力等众多视觉AI场景。 投资建议与标的： AI算力：寒武纪、景嘉微、海光信息、浪潮信息、紫光股份、中科曙光、神州数码、拓维信息等。 风险提示：技术发展不及预期；竞争格局加剧；外部环境变化风险。 一、行业周观点 本周板块走势回顾：本周（9月11日-9月15日）计算机（中信）指数下跌4.02%，创业板指数下跌2.29%，上证指数上涨0.03%。板块周涨幅前三为海峡创新（33.89%）、同方股份（12.48%）、ST中安（10.77%），板块跌幅前三为汉仪股份（-34.35%）、真视通（-23.39%）、天迈科技（-18.99%）。 板块二次探底，指数再次跌破2023年2月以来分位，市场情绪亦再次探至冰点，底部逐步夯实，预计进入布局机遇期。本周计算机指数继续跑输上证与创业板指，市场情绪低迷，今年2月以来AI行情所带来的指数表现也基本消化，计算机（中信）跌至历史22.22%分位。我们判断，当前板块已经进入超跌区间，随着板块三季度业绩逐步企稳回暖，四季度快速修复，10月行业有望迎来拐点，以业绩为基，站在半年至3年期维度，板块或都已经迎来历史性机遇与窗口期。建议关注央企、华为链和次新相结合的信创与数据要素板块，重新重视产业持续推进、产品逐步推出的AI与算力板块，预计9月下旬为良好布局期。 特斯拉Dojo投产，引领AI芯片设计新方向。经过5年的沉淀，Dojo终实现投产。在自动驾驶发展的浪潮下，Dojo采用多晶圆堆叠技术实现了一种与传统超算不同的体系结构。 特斯拉2021年AI日上提到，在与目前可用的成本相同的情况下，Dojo的性能将提高4.0倍，性能/瓦提高1.3倍（节能），占地面积减少5.0倍。因此，Dojo在处理视觉数据能力上的提升，将会大幅度加速自动驾驶的开发落地。 自动驾驶+人形机器人引领，Dojo广泛适用于视觉AI全场景。根据特斯拉报告的Dojo训练结果，Dojo可以加速FSD的速度，实现在不到一周的时间内训练以前需要一个多月的工作负载。与目前的GPU相比，潜在的效率、速度和成本优势可以让特斯拉大幅缩短他们的自动驾驶时间。同时，人形机器人开发和改进，可以像自动驾驶平台FSD一样，通过Dojo训练其基于视觉的神经网络的速度将会以指数倍数加速。同时，Dojo未来在视觉AI领域前景广阔。从长远来看，它的应用程序可以扩展到制造业、医疗健康、航空、电力等众多视觉AI场景。 投资建议与标的： AI算力：寒武纪、景嘉微、海光信息、浪潮信息、紫光股份、中科曙光、神州数码、拓维信息等。 图表1计算机重点公司盈利预测与估值表 二、特斯拉Dojo投产，引领AI芯片设计新方向 Dojo是特斯拉自研的超级计算机平台，它采用多晶圆堆叠技术突破AI应用中内存和传输速度的瓶颈。与传统超级计算机设计相比，Dojo没有使用现成的CPU和GPU，而是实现了一种全新的体系结构。特斯拉2021年AI日上提到，在与目前可用的成本相同的情况下，Dojo的性能将提高4.0倍，性能/瓦提高1.3倍(节能)，占地面积减少5.0倍。 因此，Dojo在处理视觉数据能力上的提升，将会大幅度加速自动驾驶的开发落地。 图表2 Dojo架构示意图 Dojo D1芯片由小节点组成，每个节点都包含专用的64位CPU和超标量内核。基于台积电的 7nm 技术，每个节点就像一台单独的计算机，拥有专用CPU、本地内存和通信I/O SerDes接口，这意味着每个核心都可以独立运行，不依赖于共享缓存或寄存器文件。 然而，这些核心不像其他芯片那样支持虚拟内存，取而代之的是，每个核心都有1.25MB的SRAM，作为芯片的主要内部存储器，加载速度为400GB/秒，存储速度为270GB/秒。 图表3 DojoD1芯片 五年沉淀，Dojo终实现投产。2019年4月，在特斯拉的自动驾驶日，马斯克提到，特斯拉正在研发一台“超级强大的训练计算机”，目标将是使用大量视频数据在大规模层面上执行无监督训练。2020年9月，马斯克发布推文，提到Dojo使用特斯拉制造的芯片(而不是GPU集群)和针对神经网络训练进行优化的计算机架构。2021年8月，特斯拉举办人工智能日，并更详细地展示Dojo的硬件和软件。2023年7月，Dojo正式投产。特斯拉将在2024年1月拥有世界前5的计算能力，特斯拉将在2024年10月达到100 exaFLOPs的计算能力。 图表4 Dojo发展历程 相比于传统GPU，Dojo适用于更广阔的AI计算。AI计算需要大量的能量，Dojo具有更好预期性能/瓦特的特点使其在AI计算领域成为一种更好的节能解决方案。此外，与英伟达A100集群相比，Dojo通过使用更少的系统可以实现更有效地冷却。根据特斯拉的介绍，1个Dojo块可以实现6个GPU盒子的计算能力，而成本却低于单个盒子。 图表5 Dojo与英伟达对比 三、自动驾驶+人形机器人引领，Dojo广泛适用于视觉AI全场景 Dojo将用于训练自动驾驶FSD平台和特斯拉的人形机器人。根据特斯拉报告的Dojo训练结果，Dojo可以加速FSD的速度，实现在不到一周的时间内训练以前需要一个多月的工作负载。一个Dojo块(25个D1)比24个GPU快30倍，一个给定的操作在25个D1上仅需花费5微秒，而在24个GPU上需要花费150微秒。与目前的GPU相比，潜在的效率、速度和成本优势可以让特斯拉大幅缩短他们的自动驾驶时间。同时，人形机器人开发和改进，可以像自动驾驶平台FSD一样，通过Dojo训练其基于视觉的神经网络的速度将会以指数倍数加速。 图表6 FSD平台进展 Dojo未来在视觉AI领域前景广阔。虽然Dojo仍处于早期开发阶段，但从长远来看，它的应用程序可以扩展到汽车行业之外。Dojo旨在处理视觉数据，这些数据可以为基于视觉的AI模型(如机器人、医疗保健和安全)奠定基础。未来随着特斯拉在自动驾驶和软件方面取得进展后，预计Dojo在其他视觉AI领域也有着广阔的应用前景。 图表7可以利用视觉AI的行业 四、投资建议与相关标的 建议关注： AI算力：寒武纪、景嘉微、海光信息、浪潮信息、紫光股份、中科曙光、神州数码、拓维信息等。 五、风险提示 技术发展不及预期；竞争格局加剧；外部环境变化风险。