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特斯拉的算力优势正在重塑行业规则。其自研的 Dojo 超级计算机集群已实现每秒 1.1EFLOPS 的算力输出，相当于 2023 年全球超级计算机 TOP500 榜单第 5 名的水平。相比之下，国内头部车企单车算力储备普遍不足 1000TOPS，与特斯拉 Model X Plaid 的 3000TOPS 形成代际差距。这种差距不仅体现在硬件性能，更反映在算法迭代效率上：特斯拉通过算力冗余实现了每 6 周一次的 FSD 系统大版本更新，而国内车企平均迭代周期长达 3 个月。
行业正在重新审视算力投入的 ROI（投资回报率）。蔚来汽车 CEO 李斌指出：盲目堆砌算力可能导致边际效益递减。数据显示，L3 级自动驾驶仅需 300TOPS 算力即可满足需求，过度设计将推高单车成本 25% 以上。但技术乐观派认为，算力冗余是应对长尾场景的必要代价 —— 特斯拉通过算力优势已实现对 1000 + 极端场景的算法覆盖。
这场算力竞赛正在催生新型产业生态。Mobileye 推出的 EyeQ Ultra 芯片通过异构计算架构，在 60TOPS 算力下实现了接近特斯拉 FSD 的能效比。地平线W 功耗的突破性指标，重新定义车规级 AI 芯片标准。而中国车企也在探索差异化路径：小鹏汽车通过 数据闭环 2.0 系统，将标注效率提升 5 倍，部分弥补了算力差距。
当特斯拉的 Dojo 集群持续突破算力边界时，中国产业界正上演着另一种突围：华为 ADS 2.0 系统通过 车路协同 + 城市 NCA 的组合创新，在有限算力下实现了城市领航辅助功能的商业化落地。这印证了张建锋的论断：算力竞争本质是创新生态的竞争。在这场没有硝烟的战争中，真正的胜利者将属于那些既能把握技术趋势，又能构建生态壁垒的企业。中国车企能否在这场变革中实现换道超车？答案或许就藏在每一行代码与每一次算法迭代之中。
