芯耀
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佐思汽研發(fā)布《2024年特斯拉汽車新四化布局分析報告》。
2024年以來，特斯拉發(fā)布了一系列的戰(zhàn)略轉(zhuǎn)型舉措，包括：
推遲Model 2的發(fā)布：特斯拉原計劃2024年發(fā)布的廉價車型Model 2，推遲到2025年發(fā)布。而在《2023年影響力報告》中，特斯拉不再提及到2030年時每年交付2000萬輛汽車的目標(biāo)。這再次表明特斯拉正在調(diào)整其汽車業(yè)務(wù)目標(biāo)，將重點轉(zhuǎn)向自動駕駛出租車。
裁員超過10%：2024年上半年，馬斯克宣布特斯拉在全球范圍內(nèi)啟動大規(guī)模的裁員，比例超過10%。特斯拉目前員工人數(shù)約為12.1萬名，這與2023年年底超14萬名員工相比，減少了近2萬人。
縮減超級充電團(tuán)隊和放緩快充設(shè)施部署：2024年第二季度，特斯拉超充網(wǎng)絡(luò)的擴張大幅放緩。二季度，特斯拉在全球部署了224個新站點，較一年前同期少了30%。
推遲一體化壓鑄的創(chuàng)新研發(fā)：特斯拉2023年在開發(fā)一種新的小型車平臺時，曾計劃將車輛的底盤一次性鑄造成一個整體，以大幅削減成本。如今，特斯拉似乎放棄了這一設(shè)想，選擇繼續(xù)使用其驗證過的方法，將車輛底盤鑄造成三個部分：兩個一體化壓鑄的前后部分和一個由鋁和鋼架組成的中間部分，用以存放電池。
加大人工智能基礎(chǔ)設(shè)施的投入：今年5月，馬斯克宣布，特斯拉將在AI訓(xùn)練和推理方面投入約100億美元，資金將主要用于AI的訓(xùn)練和推理，且推理部分主要用于汽車。具體而言，該筆資金主要用于以下方面：一是加強自動駕駛技術(shù)的算法研發(fā)和優(yōu)化，提高算法的準(zhǔn)確性和實時響應(yīng)能力；二是擴大數(shù)據(jù)收集和處理能力，為AI訓(xùn)練提供更加豐富和準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)支持；
三是加強AI硬件設(shè)備的研發(fā)和生產(chǎn)，提高AI系統(tǒng)的計算能力和處理速度。
特斯拉一向是汽車新四化領(lǐng)域的創(chuàng)新引領(lǐng)者，2024年以來的這些舉措折射了怎樣的行業(yè)發(fā)展趨勢？
一、汽車電動化放緩，AI化加速，特斯拉加入AI軍備競賽
最近一年來，歐美車企放緩了電動化步伐，純電動汽車銷量增長明顯放緩。
2022年，全球純電動汽車的銷量增速為57%。
2023年，全球純電動汽車銷量達(dá)到911萬輛，同比增長24%；
2024年5月，全球純電動汽車銷量同比增長了17%，而插電混合動力同比增長了37%。
在純電動汽車銷量大幅放緩背景下，特斯拉也推遲了廉價車型Model2的發(fā)布，而在AI方面大力投入。
特斯拉一直將自己定位于AI科技公司，在自動駕駛、AI芯片、人形機器人、分布式能源方面大舉投入。2023-2024年AI大模型、人形機器人大火之際，一直屹立時代浪潮之巔的馬斯克不甘落后，和其他IT巨頭（微軟、谷歌等）一起加入AI競賽爭逐，重倉投入AI基礎(chǔ)設(shè)施。
特斯拉智駕芯片AI 5預(yù)計于2025年12月左右推出，性能將是HW 4.0的10倍。
2024年底，特斯拉AI訓(xùn)練能力將提升至約9-10萬個H100等效算力（對應(yīng)90-100E FLOPS），當(dāng)前云端算力為35E FLOPS。而當(dāng)前國內(nèi)智駕公司中，最強的華為智算中心算力為 3.5E FLOPS。
二、RoboTaxi和AI機器人落地加速
2024年二季度財報電話會上，馬斯克表示Robotaxi（無人駕駛出租車）將于今年10月10日發(fā)布，有可能在今年年底、最遲明年投入使用。特斯拉第二代人形機器人Optimus已經(jīng)在工廠中進(jìn)行處理電池相關(guān)任務(wù)，預(yù)計2025年年底將有數(shù)千臺Optimus在特斯拉工廠執(zhí)行任務(wù)，2026年將開始交付給外部客戶。
ARK Invest公司最近發(fā)布了一篇特斯拉深度報告，對2029年的前景做了預(yù)測，屆時特斯拉企業(yè)價值的88%來自Robotaxi。特斯拉的Robotaxi解決方案是通用解決方案，不像Waymo的解決方案需要高精地圖。因此Waymo的Robotaxi擴展能力有限，而特斯拉的Robotaxi解決方案采用端到端網(wǎng)絡(luò)，基本上不對位置做任何假設(shè)。通過添加來自不同國家的數(shù)據(jù)，它就可以在這些地方表現(xiàn)同樣出色。
三、分布式計算可減少智算中心AI芯片投入
馬斯克提出，全球范圍內(nèi)裝備了特定硬件版本的特斯拉汽車（無論是HW3、HW4還是即將到來的AI5）可以作為一個分布式計算資源集群，運行已經(jīng)訓(xùn)練好的AI模型。下一代特斯拉 AI 芯片，即AI5，從推理能力的角度講與英偉達(dá)B200 相當(dāng)。特斯拉的目標(biāo)是2025年投入生產(chǎn)，并在2026年實現(xiàn)規(guī)模生產(chǎn)。
如果有自動駕駛車輛每周運行50或60小時，一周有168 小時，那么還有超過100小時的時間可用于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計算。一周100小時以上的AI推理計算來自車隊中的車輛和一部分來自人形機器人，那么進(jìn)行分布式推理是有意義的。如果將來配備AI5芯片的RoboTaxi和人形機器人達(dá)到數(shù)千萬甚至上億臺，那將是一個驚人的推理計算量，可以用于其他領(lǐng)域的通用計算，而不僅僅是用于人形機器人或汽車自身。
蔚來的群體智能技術(shù)，也類似于特斯拉的分布式計算。蔚來每輛NT2.0平臺車輛都搭載4顆英偉達(dá)Orin X芯片，其中一顆芯片被用于保障群體智能系統(tǒng)的運行。群體智能是指將數(shù)據(jù)處理、分布式訓(xùn)練以及測試的能力下放到車端，每一輛跑在路上的NT2.0平臺車輛都能夠采集、分析、訓(xùn)練數(shù)據(jù)，并組成車隊進(jìn)行道路驗證。
截至2024年7月，蔚來NAD 群體智能系統(tǒng)建立的端云算力已達(dá)到 287 EOPS，和特斯拉10萬卡計算集群相當(dāng)。
四、分布式能源有望解決AI爆發(fā)帶來的能源短缺
AI大模型（LLMs，VLMs等）的進(jìn)步，正在加速Robotaxi和機器人的學(xué)習(xí)效率，驅(qū)動自動駕駛進(jìn)步的主要動力已經(jīng)不是靠工程師堆積代碼，而是靠海量數(shù)據(jù)和龐大算力的驅(qū)動。而處理這些海量數(shù)據(jù)，需要龐大的電力支撐。因此有一種說法是，AI大模型發(fā)展的盡頭是電力的短缺。算力需求是指數(shù)級增長的，而電力的增長是緩慢的。
如果發(fā)電廠能夠穩(wěn)定運行，實際總能源輸出至少是目前能源輸出的2~3倍。這是因為在用電量或發(fā)電量方面，高峰期與低谷期有巨大差異。為避免停電，電網(wǎng)必須能夠支撐一年中最緊缺1天里的負(fù)載，比如最冷或最熱的那一天。意味著在一年中其他時間，電網(wǎng)都有大量過剩發(fā)電能力，但沒有辦法存儲這些多余能源。
一旦在電網(wǎng)中加入電池儲能系統(tǒng)，發(fā)電廠可以穩(wěn)定運行。如果能穩(wěn)定運行，意味著電網(wǎng)在一年中累計產(chǎn)生的能源，可以是目前的2倍，甚至是3倍。
因此，特斯拉在電池儲能系統(tǒng)方面加大投資。2024年二季度特斯拉儲能業(yè)務(wù)裝機量快速增長，帶動公司能源和儲能業(yè)務(wù)營收增長至30.14億美元（同比增長99.7%，環(huán)比增84.3%）。
下載ECAD模型
