特斯拉为何要放弃自主研发的芯片与超级计算机？

埃隆・马斯克过去数年一直着重强调的 AI 超级计算机 “Dojo” 项目，最终还是落下了帷幕。2025 年 8 月，特斯拉正式宣布解散 Dojo 团队，并全面终止该项目。就在一年前，特斯拉还曾信心满满地表示，将通过第二代 Dojo 在 2026 年实现商业化，然而仅仅几周后，却将其定义为 “进化的死胡同”。Dojo 曾是象征特斯拉将超越单纯电动汽车制造商、转型为 AI 企业的标志性项目。如今，我们该如何解读这座 “AI 的坟墓”？

Dojo 是特斯拉为训练自家自动驾驶神经网络而自主设计的超级计算机，其核心在于特斯拉自研芯片 “D1/D2”。这一构想的初衷，是打造一套不依赖英伟达 GPU、具备更快运算速度与低延迟架构的系统。

马斯克曾通过 Dojo 描绘出一幅宏伟蓝图：特斯拉将凭借 Dojo 完成 “基于视觉的自动驾驶”，并将其应用于自动驾驶出租车（Robotaxi）与类人机器人（Optimus）。通过存储、处理海量行驶影像数据，训练出模拟人类视觉的人工智能 —— 这种技术路径本身就极具吸引力。

但现实却事与愿违。特斯拉未能将自动驾驶的成果与 Dojo 直接关联，芯片性能也始终无法追上英伟达 H100、H200 等通用 GPU 的进化速度。更关键的是，AI 生态系统的主流软件均针对 GPU 优化，这也成为了 Dojo 发展的一大阻碍。最终，Dojo 在成本、人力与技术层面的说服力逐渐流失。

Dojo 的夭折不能仅被视为一个项目的失败，它还揭示了多重关键问题：

其一，它证明了 “通过自研芯片与自研超级计算机实现完全技术自主” 是一项风险极高的战略。尽管特斯拉敢于尝试自主研发芯片与基础设施，但在追赶 AI 半导体行业惊人发展速度的过程中，其资源与生态系统的局限性暴露无遗。

其二，凸显了人才流失的连锁反应。Dojo 解散后，部分核心人员成立了名为 “DensityAI” 的初创公司，导致特斯拉内部的技术资产与经验流向外部。这一现象充分说明，特殊技术项目对人才的依赖性极强，人才流失甚至可能直接导致项目崩塌。

其三，反映出马斯克的决策风格特点。直到 2024 年，他仍在强调 Dojo 的重要性，但仅一年后便彻底转变方向，与三星签订了下一代 AI6 芯片的开发合约。Dojo 的终结，本质上是特斯拉从 “自主研发” 向 “利用合作伙伴资源” 战略转型的信号。

特斯拉：是 AI 企业，还是汽车企业？

尽管 Dojo 已终止，但特斯拉的 AI 野心并未熄灭。目前，该公司仍在与英伟达、AMD、三星等企业合作，推进基于 AI6 芯片的超级计算机 “Cortex” 的扩容。事实上，全自动驾驶（FSD）最新版本的训练工作已由 Cortex 负责。

即便如此，Dojo 的解散仍留下了一个关键问题：特斯拉虽自称 “AI 企业”，但在其最具标志性的 AI 项目中途夭折后，其自身定位再次陷入动摇。电动汽车销量增速放缓、自动驾驶出租车服务的有限推出，以及 AI 芯片战略的退缩，都在向投资者与整个行业敲响警钟，让人们直面冰冷的现实。

虽然 Dojo 以失败告终，但它将成为一个经典案例，证明特斯拉曾在自动驾驶与 AI 这一高风险领域进行过何等果敢的尝试。如今关键在于，这次失败仅仅是一个终点，还是为更大规模转型所做出的牺牲。