#黄金白银反弹

L'espansione della mappa dei chip di Tesla non è una sfida diretta a Nvidia, poiché i due non si trovano sulla stessa pista. Il nucleo del problema risiede nell'errore di presupporre che Tesla stia sviluppando chip per competere commercialmente e vendere chip, ma non è affatto così. Tesla ha sviluppato internamente chip AI come FSD e Dojo per anni, la cui potenza di calcolo serve a carichi di lavoro interni, principalmente per la guida autonoma e l'addestramento dei robot. Il design dei chip è solo uno strumento di produzione interna per l'azienda e non segue una via di commercializzazione nel mercato della potenza di calcolo. Tesla persiste nello sviluppo interno a causa di tre vincoli reali: la domanda di potenza di calcolo altamente personalizzata, il ritmo di addestramento determinato dall'iterazione del prodotto e i costi a lungo termine della potenza di calcolo non controllabili. Le GPU generiche possono risolvere solo alcuni problemi. Le GPU di Nvidia, invece, sono una piattaforma di potenza di calcolo generica destinata ai fornitori di cloud, e le posizioni di ricerca e sviluppo dei chip e gli scenari applicativi dei due sono completamente diversi, non esistendo una relazione di competizione diretta nel mercato. $BNB