当前全球超7成AI企业选择公有云作为部署算力的首选方案，但新能源车企特斯拉却坚持自研全栈AI基础设施，其路线在降低长期成本、提升自动驾驶大模型训练效率上优势凸显，测算显示其自研集群单位算力成本较公有云低40%以上，这一战略也为全球科技企业布局AI提供了差异化参考。
在2024年特斯拉投资者日活动上，其AI团队披露了最新的算力布局进展：自研Dojo超级计算机集群已完成第三期部署，总算力规模突破100EFLOPS，整套集群从底层训练芯片到上层调度系统全部为特斯拉自主研发，全程未使用任何公有云厂商的通用算力服务。
对于绝大多数AI企业而言，公有云是部署算力的最便捷路径：无需承担前期硬件研发、机房建设的高额投入，也不用配备专门的运维团队，即可按需调用算力资源，适配中小型模型的训练、推理需求。
根据Gartner发布的2024年全球AI基础设施调研报告，72%的生成式AI企业将公有云作为算力部署的第一选择，仅有不到15%的企业考虑布局全栈自研AI基础设施。背后的核心阻碍在于自研路线的高门槛：前期芯片研发、集群建设的投入动辄数十亿元，回报周期长达5-8年，对现金流储备有限的企业而言风险极高。
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