2023年5月31日，馬斯克來華訪問商務部，根據當時外媒的報道，他所乘坐的Model X在那次直接停到了商務部門口，而在此之前，特斯拉的車不被允許進入黨政機關。結合彼此半月前上海經信委領導在訪問特斯拉上海工廠提出的“進一步深化合作，推動自動駕駛功能板塊在滬布局”，外界猜測是FSD將在華落地。

到今年7月，馬斯克在財報會議上提出會在今年年底前獲得歐洲和中國監管部門批準，以在本地推出FSD系統。但到了9月，這個預計時間延期，變成了2025年1季度。而實際業內的人評估，2025年Q1落地，恐怕也很懸，有數據安全和芯片制裁兩方面的原因。更確切地說， 是特斯拉工業化數據處理流程的完整性，與超算中心構建中的GPU從何而來的問題。 而這二者分別對應特斯拉與中國的博弈，與中、美、特斯拉三方的博弈。

一、中、特博弈：工業化數據處理流程的完整性

數據安全是我國一直在提的基本安全之一，而關注特斯拉FSD的人也基本了解國家在數據安全對其的顧慮。但是，網絡上大多數的討論，集中在卡點采集方面，和數據后續訓練不能出境的方面，對應的討論方案則是對交給特斯拉的數據進行嚴格脫敏，以泛化能力補充其余方面；以及在國內修建超算中心。超算中心涉及到被管制的英偉達A100、H100芯片，我們會在第二部分詳講。

四月份時，路透社發布的新聞里提到，據消息人士稱，百度會授權特斯拉使用在中國公共道路上收集數據的測繪許可證，以讓特斯拉的車隊具備收集道路布局、交通標志、附近建筑物等環境信息。這應對的就是采集端的問題。官方其實還未發布準確的合作信息，但這種溝通一直在進行中。

道路原生數據的采集是國家非常關注和謹慎的事， 但它在整個智駕的大規模數據工程化流程里，只是最初的一部分，更為重要的是后續一整個工業化的數據處理流程。

原生數據在到超算中心 （云端） 處理的過程中，一定要在車端進行結構化預處理，而這個預處理的轉換過程直接影響上傳數據的質量和后續數據的實用性。

以一輛10V配置的汽車為例，其每秒產生的數據量是100M左右，即一分鐘5.86G左右，這樣的數據量無法全部上傳云端，必須在車端進行結構化的預處理。這種預處理，一方面要通過結構化縮小它的內存，一方面要確保在剪裁數據后，這些數據依然精準可用。對算法的要求很高。而特斯拉本身構建的那套完整的工業化數據訓練流程，包括數據收集、訓練、標準、黑白測試等流程閉環，甚至包括超算中心dojo等的基礎設施，比國內目前所在的“數據閉環”要先進2～3年。

因此， 當數據收集并不由特斯拉掌握，后續這套原始數據，由哪一方 （通常是我們的內資企業） 以怎樣的數據精度交到特斯拉手中，依然會是一個需要仔細思考的問題。 這尚且是在特斯拉解決了資質問題之后。因為告訴合作方需要哪些數據，有助于他們延申、嘗試、解決算法gap；但如果是由合作方直接預處理數據再交由特斯拉直接進行云端訓練，以現在國內落后2～3年的數據閉環狀態，這套數據的可用性大概率會下降。

時間，和時間節點，是特斯拉必須思考的事。

如果國內的智駕發展沒有這么快，或許特斯拉還可以慢慢來。因為FSD入華，基于中美道路情況不同，必然要做本地化的優化，這就通常需要2年左右的時間將其迭代了較高水平。但國內頭部車企、智駕方案提供商目前就已經在提VLM方案了，中美的智駕發展從技術上差別不大，甚至因為中國的道路環境更復雜， （部分城鎮還依然有橫穿馬路情況出現） ，從算法設計上要考慮的東西更多，特斯拉于此不占優勢。特斯拉必須謹慎，在合規的情況下依然盡可能地保證自己在其它方面，比如數據處理的工業化流程、數據量上保持一定的優勢，否則他無法和國內的頭部車企競爭。

說到底，在中國這一特斯拉全球第二大單一市場，且消費者對電車和智駕有比世界其它國家和區域更高接受度的國家，特斯拉要考慮的就不僅僅是“FSD來到中國”，而是“FSD來到中國后，依然可以占有優勢”。

但這正是中國和特斯拉博弈的焦點， 因為我們同樣想爭奪接下來2～3年電車及智駕的市場，希望能在全球讓中國品牌站穩腳跟。

二、中、美、特三方博弈：超算中心的GPU從何而來

難以盡快落地的另一個原因是，國內數據不能出去，特斯拉得在國內建超算中心，先不說這本身需要時間，更核心的問題是： 芯片管制之下，GPU從哪兒來？

目前美國的特斯拉超算中心涉及到的芯片有3中，英偉達A100、H100，以及特斯拉自研的D1芯片，因為特斯拉是純視覺方案，GPU是主要芯片，但美國政府制裁的主要也就是GPU，以抑制我國人工智能大模型的發展。A100，H100都在制裁名單里。國內買A100、H100的主要是要訓練大模型的互聯網玩家，在禁令生效前，除了阿里攢了大概1萬枚A100，其它幾家，騰訊、字節、百度的A100儲量不超過2000。

但馬斯克最初在美國建超算中心Dojo，最早就用了5760個A100，在2021年測試時就已處理了1.5PB的數據量。包括從特斯拉車隊上8個攝像頭各100萬個10秒的視頻，美國視頻以每秒36幀的速度運行，包括60億個對象標簽 （甚至包括準確的深度和速度數據） 。國內要建立超算中心，這些數值可能是一個最基本的參考。

但A100、H100進不來的情況下，最多只能特斯拉自研的D1芯片進來，但隨之而來的問題就是：D1的性能怎么樣？產能夠用嗎？D1出口中國受到的限制嚴格嗎？

性能

D1是臺積電代工，用7nm制程，有500億個晶體管，面積為645平方毫米，能在BF16 / CFP8中提供 362 TFLOPs的算力。它的體積比A100略小，但可能是自制的原因，它對智駕訓練的能力比A100更強一點。馬斯克希望Dojo總算力達到 100 exaflops。1 exaflops 相當于每秒 1 萬億次計算機運算，此前據外媒的計算，這需要超過27.6萬個D1，或約32.05萬個A100。D1的所需數量更少，效能更好。此前，也有美國研究機構表示：D1處理視頻數據的速度也比英偉達芯片更快。

產能

根據外媒報道，馬斯克曾預期2024年向臺積電向臺積電訂購翻倍的D1訂單，達到1萬片。可估算其2023年D1為5000片，2024年為1萬片。以馬斯克最早在美國修建的Dojo超算中心為例，最初是配備了5760片A100，如果中國的超算中心要建設，按D1與A100的算力做等比例換算，也需要至少4960片D1。但對比臺積電其它的大額訂單量，特斯拉D1的訂單量不算太多，臺積電制造的優先級相對會沒有那么高，需要提前預定，預留生產時間。這也會影響FSD最終落地的時間。

美國出口管制

D1屬于CPU，相對A100這樣的GPU來說，限制沒有那么嚴格，但美國商務部工業與安全局后來發布的文件擴大了出口管制，對支持人工智能的CPU也做了相應限制。D1的限制級別是regular license，美國政府于此通常會考慮以下幾個方面：

1）最終用途與最終用戶：技術預期用途和最終用戶的身份。許可申請要明確該技術屬于軍用還是民用，并提供關于最終用戶的信息，以確保他們未參與可能構成安全風險的活動。

2）技術和規格：被出口項目的詳細技術規格，包括其能力和性能特征。

3）目的地國家：關于目的地國家的信息以及與向該國家出口技術的任何潛在風險。

4）遵守出口管制法規：確保出口符合所有相關的美國出口管制法規，包括《出口管理條例》 （EAR） 及任何特定的先進計算和半導體技術的許可要求。

5）風險緩解措施：為減輕與出口相關的任何潛在風險而采取的措施，例如最終用途監控協議或再出口限制。

當特斯拉預備將D1出口中國時，便可能受到BIS的監管和阻撓。也會因此延長FSD在中國落地的時間。

而當馬斯克想將FSD落地中國，籌備超算中心建立中的GPU進口問題，就會成為中美芯片博弈新的“戰場”，尤其是下一屆是馬斯克出資2.77億美元助推上去的川普，而川普上臺后的幾個政策，包括減少對電動車的優惠政策，任命馬斯克為政府效率部部長，也都能看出來對馬斯克的“投桃報李”的意味。那么，在馬斯克希望落地FSD到中國，中國希望數據不出國遂需建超算中心的情況下，芯片管制條例在川普時代是否還可以有溝通的余地，就會是一個新的博弈事件。

而如果在芯片管制方面中國能夠打開一個口子，對接下來2～3年的汽車智能化，以及可能更久時間的人工智能的對局，都可以預期一些新的局面。

尾聲

一個很有趣的事是， 正是馬斯克性格里力行節約成本的特質，讓馬斯克從造車這件事本身出發，向上延伸到芯片制造的供應鏈。 在汽車智駕方面，他用FSD取代了英偉達的Orin-X，在超算方面，他也正在用D1取代英偉達的A100，而在當下中美所處的動態的關系里，希望將FSD在全球第二市場上落地的馬斯克，在中、美兩國政府的騰挪間，或將D1出口至中國，而基于他和川普的關系，如果他本身比英偉達有更大的自由度，那么D1很可能會快速進入并占領中國市場。他和英偉達的“隊友變對手”的狀態還會進一步加劇。

參考資料：

1.Analysts list 2 major issues Tesla must address before bringing FSD to China

2.Tesla Dojo - Wiki

3.Ahead of ‘Dojo，’ Tesla Reveals Its Massive Precursor Supercomputer

4.Tesla Dojo: Elon Musk’s big plan to build an AI supercomputer， explained

5.A Growing Yard: The Biden Administration’s China Export Controls Are Ensnaring CPUs

6.Dojo+D1，特斯拉未來要進軍AI云服務？

7.Tesla’s FSD regulatory approval is delayed again in China

8.Baidu， Tesla agree on mapping deal for FSD in China， sources say

9.中信證券：特斯拉FSD入華漸行漸近 智能電車下半場將至

10.Tesla Introduces D1 Dojo Chip to Train AI Models