马斯克表示，特斯拉在其AI训练中“不再受到计算限制”，意味着特斯拉开始为其尚未实现的自动驾驶功能寻找借口。自动驾驶是一个极其困难且重要的问题，其安全性的提升每年可以拯救数万人的生命，减少驾驶时间可以释放出数十亿小时，创造巨大的价值。
通常，对于尝试解决这一难题的人，我们会给予很大的宽容，但特斯拉自2016年以来一直在向客户销售其“全自动驾驶”套餐，并且自2019年以来每年都承诺要实现自动驾驶，这缩短了特斯拉的宽容期。
尽管每年都有指引称即将实现完全自动驾驶，但特斯拉对于未能实现其目标也有一些合理的借口。例如，神经网络未能控制车辆。特斯拉关于驾驶员“教导”其自动驾驶系统的早期评论指向这一直是情况，但特斯拉直到FSD beta v12才引入基于神经网络的车辆控制，该版本目前正在推出。
另一个借口是计算能力限制造成了神经网络训练的瓶颈。特斯拉的Dojo超级计算机项目旨在解决这个问题，但该汽车制造商在该项目中遇到了重大延误。
为了补偿，特斯拉已经投入数十亿美元在Nvidia计算能力上，以创建新的超级计算机集群来训练其神经网络。
现在，CEO埃隆·马斯克表示特斯拉“不再受AI训练计算限制”：
“是的，99%的人不了解。现在我们不再受AI训练计算限制，改进将大幅加速。”
尽管马斯克没有详细说明情况，但听起来特斯拉最近在线上增加了更多的计算能力，因为几个月前CEO还在抱怨计算能力是一个瓶颈。
这是FSD粉丝一直以来被誉为解决之道的组合，训练计算和端到端神经网络。从理论上讲，这对我来说是有道理的。如果特斯拉的方法是正确的，现在一切都由神经网络驱动，并且现在拥有训练神经网络的计算能力，我们应该看到改进速度的大幅提升。
但现在我们需要看到这种情况发生，因为在这之后将没有更多借口。
特斯拉需要开始发布明确的数据，显示出FSD成为一个真正的无人监督自动驾驶系统的路径，如所承诺的那样。否则，它将不得不承认它无法实现4级或5级自主性。
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