计算机行业智联汽车深度三十三暨华为系列深度之六：特斯拉Dojo+英伟达GPU+谷歌TPU+昇腾，趋势是带宽与扩展性！-20230918-申万宏源-29页_2mb

深度报告总结：特斯拉 Dojo 与 AI 产业趋势分析

核心内容

本报告分析了特斯拉 Dojo 芯片、英伟达 GPU、谷歌 TPU 和华为昇腾等 AI 处理器的架构异同，并探讨了 AI 产业在计算与通信方面的趋势。重点包括：

• Dojo 的架构特色：存算一体、扩展性强、路由便捷、带宽高。
• AI 产业趋势：适应 AI 数据精度、带宽最大化、核心数减少。
• 通信趋势：从 2D 到 3D 组网、光模块需求增加、液冷封装方案的引入。
• 相关标的与风险提示：对 AI 产业链上下游公司进行投资建议，同时指出市场可能存在的风险。

主要观点

1. 特斯拉 Dojo 架构特色

• 存算一体：Dojo Core 内部具备 1.25MB SRAM，与 CPU 类似，形成存算一体结构，减少延迟。
• 扩展性强：Dojo 架构采用多层级扩展方式，如 D1、Tile、Tray、机柜、POD，实现大规模扩展。
• 路由便捷：Dojo 系统采用扁平寻址空间，数据包通过行和列到达目的地，路由表支持灵活路径选择。
• 高带宽：通过 Tesla Transport Protocol (TTP) 和 TTPoE，实现 400Gb/s 的高带宽，远超传统 1TB 带宽。

2. AI 产业趋势

• 数据精度适配：新型 AI 处理器逐渐采用 INT8、TF32、BF16、CFP8 等格式，以提高吞吐量并降低功耗。
• 带宽最大化：AI 处理器通过优化内部和外部带宽（如 SRAM、HBM、NVLink、InfiniBand 等）来提升计算效率。
• 核心数减少：为适应 AI 场景，核心数量减少，但通过扩展性提升整体性能。

关键信息

1. Dojo 与主流 AI 处理器的对比

2. 通信趋势

• 组网方式：从 2D 到 3D 组网，Dojo 采用 Z 平面连接方式，实现高带宽、低延迟的通信。
• 光模块需求：在 BasePOD（177 个机柜）的规模下，预计需要 28320 个光模块，对应 53100 个 D1 芯片。
• 液冷方案：Dojo 引入 15kW 液冷封装方案，以提升能效和散热性能。

投资建议与关注标的

1. 流量环节

• 中际旭创
• 华工科技
• 新易盛
• 天孚通信
• 中兴通讯
• 紫光股份
• 锐捷网络

2. AI 服务器计算环节

• 浪潮信息
• 胜宏科技（电子）
• 神州数码（TMT）

3. 华为产业链

• 软通动力（大模型 + OS + 数据库）
• 华大九天（TMT，EDA）
• 长电科技（电子，封测）
• 润达医疗（医疗 AI）
• 赛意信息（MetaERP）
• 中软国际
• 广电运通
• 神州数码

4. 特斯拉与智能车产业链

• 德赛西威
• 立讯精密（电子）
• 双环传动（机械 & 汽车）
• 精锻科技
• 爱柯迪
• 岱美股份

风险提示

• 市场低估组网：光模块、通信设备等在 AI 领域的长期价值未被充分认识。
• GPU/DSA 模式：行业竞争激烈，产业链地位和管理能力是关键。
• 业绩波动：受复工、宏观环境等影响，2022-2023 年内可能存在业绩波动风险。

总结

特斯拉 Dojo 芯片在 AI 计算与通信方面展现了新的趋势，包括存算一体、高带宽、扩展性强等。英伟达 GPU、谷歌 TPU 和华为昇腾等主流 AI 处理器也在持续优化以适应 AI 场景，特别是大模型的训练需求。整体来看，AI 产业正朝着更高带宽、更强扩展性、更灵活的数据精度方向发展，这对光模块、通信设备、液冷技术等提出了更高的需求。在投资层面，应重点关注 AI 产业链上下游的优质企业，并注意市场波动和竞争风险。