算力|重新认识特斯拉：一家计算公司( 二 ) azure|alto|微软|修复|Azure|漏洞

然而作为一款神经网络训练为主要功能的计算器，特斯拉的“千兆浮点计算”指向的其实是低精度算力，而非超级计算机性能的通常参考值双精度浮点算力。按照后者性能计算，特斯拉Dojo的排名大约在世界第七，落后于日本的富岳（Fugaku）、美国的IBM Summit、美国的Sierra、中国的神威太湖之光、美国的Selene和中国的天河2-A。特斯拉说，Dojo的性能下一代还会有10倍的提升——依据这家公司的历史，很难排除其中的“吹牛”成分，但特斯拉的一个“优势”在于，比起人工智能领域遍地存在的“吹牛不上税”的玩家，它总能把事情做得更到位。
Dojo这个号称世界上最强的神经网络训练计算机，将被专注用来做一件事——训练特斯拉完全基于纯视觉而非激光雷达的自动驾驶。鉴于特斯拉在全球有几百万辆行驶在高速公路上的轿车，这是一项有着海量数据支撑的实验。特斯拉AI技术负责人Andrej Karpathy在AI Day上解释了Dojo这台超级计算机对纯视觉自动驾驶的意义：一辆特斯拉轿车上的8个摄像头能够检测足够多的图像数据和预期目标，但背后的神经网络矢量空间不够。于是，特斯拉基于Dojo计算平台重新设计了神经网络系统，作为自动驾驶系统的决策依据。
也就是说，过去特斯拉的自动驾驶眼睛好使，但脑子还是不够用（不知道这是不是自动驾驶刹车系统经常出bug的原因）。现在，特斯拉重新给了每一辆车一个新的大脑。
这是“算力”的力量，只有一家“计算公司”才能真正地做到这一点。它让特斯拉基于纯视觉方案的、将自动驾驶系统看作一个眼睛、神经和大脑的结合体的解决方案，得以在蔚来、小鹏和理想们“摄像头+激光雷达”的包围中，孤注一掷地走下去。Dojo这台超级计算机能不能真正地修炼出一颗比激光雷达厉害的“超级大脑”，虽有待时间的检验。但其背后关于从芯片到模块再到超级计算机，从硬件到软件的一整套围绕着“计算”而投入的巨大成本，让特斯拉的本质从一家“电动车和太阳能公司”跳了出来。
一直看好并加码投资特斯拉的基金管理公司ARK，其分析师Frank Downing认为特斯拉的Dojo类似一个“复合大脑”（Synthetic Brain），它锻造的是一个被超级算力驱动的、基于海量数据的神经网络训练的超级大脑。我觉得它或许可以类比谷歌的“Google Brain”——它们的区别在于，谷歌的大脑更多地用于在内容、广告和信息上的“通用人工智能”（AGI, Artificial General Intelligence）训练，而特斯拉Dojo当然优先用于自动驾驶系统的训练。而且，从芯片到计算模块再到超级计算机的算力上，Google的TPU确实逊色很多了。
ARK的分析师Frank Downing还提出了一个有意思的观点：不要盯着特斯拉那个能说会跳、身高172公分的机器人不放，特斯拉当然有可能做机器人，但更重要的是，Dojo给特斯拉带来的计算能力和大脑，将推着特斯拉走向“通用人工智能”（AGI）的未来。
马斯克说Tesla Bot能帮助人类从事一些危险而重复的体力劳动。只不过，它长得过于像人类这一点，仍然不免让它更像是一个噱头——真正能替代人类从事危险重复体力劳动的机器人，长得不需要像人，过度的“拟人化”只会束缚而不会解放一个机器人的生产力。但是，它背后的逻辑却是清晰的：特斯拉认为自动驾驶的优势在于大部分人其实不擅长驾驶这件事，那一辆自动驾驶的电动轿车又何尝不是在替代大多数人类从事危险而重复的体力劳动呢？
“替代人类劳动”这件事，是“通用人工智能”的必要性所在，而那些真正通盘掌握了从算力到数据再到算法的“计算公司”而非简单的“人工智能公司”，无疑是更有话语权的。