이 개념에 대해 일론 머스크는 2020년 4월 오토노미데이에서도 엄청나게 방대한 양의 훈련셋을 뉴럴넷에 자동으로 다시 말해 스스로 학습시키는 것을 도조 컴퓨터 관점에서 언급했었다. 　테슬라의 배터리 전기차에 탑재된 8 대의 카메라로 주위 360도 영상 데이터를 획득할 수 있다. 테슬라는 이 데이터를 자율주행용 기계 학습 모델 교육에 활용하고 있다고 한다. 이 도조가 완성되면 사람이 아니라 자동으로 빠른 속도로 대량의 데이터를 뉴럴넷에 학습시킬 수 있다고 설명했다. 당시 일론머스크는 트윗을 통해 완성된 단계는 하니고 약 1년 정도 추가적인 시간이 필요하다고 밝혔었다. 

이러한 카메라를 탑재 한 차량은 100 만대 이상이 도로를 주행하고, 22 년에는 200 만대가 실제로 시중을 주행하게 될 것으로 보고 있다. 이러한 다수의 테슬라 자동차에서 얻은 방대한 영상 데이터와 슈퍼 컴퓨터 도조와 자체 소프트웨어를 사용하여 학습시키고 있다. 예를 들어, 영상 내의 객체 등에 라벨을 자동으로 부여하는 고유한 도구 Holy Grail (성배)을 개발해 사용하고 있다고 한다.

2020 년 8 월에 다시 일론 머스크는 테슬라가 방대한 양의 비디오 데이터를 처리하기 위해 도조라는 NN 훈련 컴퓨터를 개발 중이라고 발표했었다.

도조는 기존의 슈퍼 컴퓨터에 비해 동영상 1 프레임을 처리하는 에너지 효율이 상대적으로 한 자리수 이상의 차이를 보인다고 일론 머스크는 밝히고 있다. 이는 엑사플렉스 슈퍼 컴퓨터를 말하는 것으로 초당 100경 번 연산(1엑사플롭스)를 할 수 있는 수퍼 컴퓨터로 기존의 테라급의 2~3배의 성능을 발휘한다고 한다. 그러니까 현재 도로에 운행 중인 테슬라의 차량으로부터 획득한 이미지를 활용해 대규모로 자율주행에 활용되는 뉴럴넷의 성능을 인간의 라벨링 없이 스스로 향상시킬 수 있기 때문에 게임체인저가 될 수 있다는 주장이 나오고 있다. 물론 차량 내에 그 정도의 컴퓨터를 탑재하는 것은 무리이기 때문에 도조 컴퓨터를 엔비디아 등 외부 하드웨어에 의존하고 있는 것으로 추측되고 있다. 

이미 자동차 내의 ECU를 3~5개로 통합해 OTA(무선 업그레이드)를 자연스럽게 실행하고 있는 테슬라가 도조 컴퓨터를 통해 다시 한 번 퀀텀 점프를 노리고 있는 것으로 분석된다. 다만 그것이 완전하게 구현될 수 있느냐에 대해서는 의문을 제기하는 시각도 많다.