華泰證券發布研究報告稱，AI芯片競爭格局已趨白熱化，雲計算和互聯網大廠正在自研芯片之余，一些初創AI芯片企業(如Cerebras、Graphcore等)，以及芯片行業以外的企業，包括特斯拉(TSLA.US)等，正在異軍突起，試圖針對AI應用中內存和傳輸速度的瓶頸，在芯片的內存共享和低延時技術路线上另闢蹊徑。2021年8月，特斯拉在AI Day首次介紹Dojo超算，並計劃利用其加速Autopilot和完全自動駕駛(FSD)系統的迭代。Dojo基於D1 芯片的晶圓上(System on Wafer)系統級方案，也採用多晶圓堆疊技術，每個機櫃集群Dojo ExaPOD算力達到1.1 ExaFLOPs，已在今年7月开始量產。

華泰證券主要觀點如下：

AI芯片競爭趨白熱化，異軍突起，從內存和傳輸設計另闢蹊徑

英偉達GPU一直爲AI訓練端首選。華泰認爲只有少數芯片能與其匹敵，如谷歌TPU和AMD MI300系列。當算法开始穩定和成熟，ASIC定制芯片憑着專用性和低功耗，能承接部分算力。因此，頭部雲計算及互聯網大廠出於削減TCO、提升研發可控性及集成自身生態等考量，均陸續發力自研芯片。另外，初創AI芯片企業(如Cerebras、Graphcore等)，以及芯片行業以外的企業，包括特斯拉等，正在異軍突起，試圖在芯片設計上另闢蹊徑，通過大尺寸芯片突破內存共享和低延時的技術路线，有效應對AI應用中內存和傳輸速度的瓶頸，該機構認爲或將成爲英偉達最大的競爭對手。

Cerebras：整片不切割打造晶圓級大芯片，但良率和有效運行佔比暫成疑

美國AI芯片初創企業Cerebras Systems成立於2015年。2019年8月，發布第一代WSE(Wafer-Scale Engine，晶圓級引擎)芯片，定價爲200-300萬美元。21年4月推出7nm的WSE-2，面積46,225 mm2，擁有2.6萬億個晶體管，內核數達85萬。WSE與傳統芯片最大的不同在於整片晶圓不進行切割，並對內存和橫向擴展採用了獨特的設計。WSE-2採用40GB SRAM內存，可平均分配到整個晶圓芯片的表面。對比當時旗艦的GPU A100也爲台積電7nm制程，片上內存80GB HBM。WSE-2具備27.5PB/s Fabric通信帶寬，對比A100採用GPU互連達到600GB/s Fabric帶寬。

Graphcore：Bow IPU多晶圓堆疊3D封裝，正積極切入中國市場

英國初創企業Graphcore專注於研發人工智能芯片及打造計算機系統。2022年3月推出Bow IPU，採用台積電7nm制程和SoIC-WoW(System on IC Wafer on Wafer)多晶圓堆疊3D封裝技術，FP16算力達350TFLOPS，對比A100的312TFLOPS，面積和晶體管數量也相若。IPU具有多指令和多數據並行的特點。爲了減少內存延遲，IPU摒棄了共享內存並在架構上採用大規模分布式的片上SRAM，讓存儲器與每個內核緊密耦合。IPU芯片上集成了900MB內存，320GB/s傳輸速度，通過增加冗余內核和芯片面積提升良率。Graphcore正在努力切入中國市場，爲大型互聯網公司提供硬件服務。

Dojo：從D1芯片到算力達1.1 ExaFLOPs的ExaPOD

類似於Bow IPU，Dojo也是採用多晶圓堆疊技術。D1 Dojo芯片採用台積電7nm制程工藝，芯片面積爲645平方毫米，晶體管數量達500億。25顆D1芯片(5x5排列)集成到一枚Dojo Training Tile上，以二維Mesh結構無縫互連。6枚Dojo Training Tiles(整塊12英寸重構晶圓)安裝在銅質散熱盤上(tray)。2個盤子安裝在一起成爲1個櫃子(cabinets)，包含4,248個內核(354 x 6 x 2)。10個櫃子成爲機櫃集群Dojo ExaPOD，而每個ExaPOD算力達到1.1 ExaFLOPs(1018浮點運算)。相當於500片H100 (約1500萬美元)或約3200片A100的算力(約3200萬美元)。

爲自動駕駛而生，Dojo超算爲公司四大全棧自研科技支柱之一

2021年8月，特斯拉在AI Day首次介紹Dojo超算，基於D1 Dojo芯片的晶圓上(System on Wafer)系統級方案。特斯拉計劃利用Dojo對海量視頻數據進行無監督學習，加速Autopilot和完全自動駕駛(FSD)系統的迭代，同時爲其人形機器人Optimus提供算力支持。在22年9月的AI Day上，特斯拉公布Dojo已建立完整的散熱盤(tray)上系統。同時也宣布了未來路线圖，表示AI團隊正在研發新版本的Dojo超算組件。根據特斯拉23Q2財報發布會和科技媒體The Verge7月20日報道，特斯拉Dojo超算已在今年7月开始量產，而總算力達100ExaFLOPs的超算系統將於2024年底量產。

風險提示：AI技術落地和推進不及預期、行業競爭激烈、中美競爭加劇。

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標題：華泰證券：AI芯片行業競爭白熱化 特斯拉(TSLA.US)Dojo領銜異軍突起

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