2025年7月23日，特斯拉的Q2財報電話會議。埃隆·馬斯克 （Elon Musk） 一如既往地向華爾街傳遞著樂觀且極具感染力的情緒。當(dāng)談到公司傾注心血打造的AI超級計算機Dojo時，他充滿了自信：“我們預(yù)計Dojo 2將在明年某個時候?qū)崿F(xiàn)規(guī)模化運營，其規(guī)模大約相當(dāng)于10萬塊H100芯片” 。

這番話無疑是一劑強心針。在投資者眼中，Dojo不僅是特斯拉實現(xiàn)完全自動駕駛 （FSD） 的技術(shù)基石，也是其從一家電動車公司蛻變?yōu)槿f億市值A(chǔ)I巨頭的核心引擎。摩根士丹利的分析師甚至曾為其描繪了高達(dá)5000億美元的潛在價值 。

然而，沒有人預(yù)料到，這場“壯觀”的夢境會如此迅速地走向終結(jié)。僅僅三周后，風(fēng)暴來臨。2025年8月初，彭博社的一則爆料震驚了整個科技圈：Dojo項目團隊已被解散，其負(fù)責(zé)人彼得·班農(nóng) （Peter Bannon） 即將離職 。緊接著，在8月9日至11日的那個周末，馬斯克本人通過他的社交平臺X，用一系列帖子親手為這個曾經(jīng)的明星項目畫上了句號。他將這一戲劇性的轉(zhuǎn)折，包裝成了一次深思熟慮的戰(zhàn)略升級，宣稱Dojo 2已經(jīng)走進了“一個進化上的死胡同”，而特斯拉的未來，將聚焦于另一款名為AI6的“融合架構(gòu)”芯片。

從“相當(dāng)于10萬塊H100”的豪言壯語，到“進化死胡同”的殘酷論斷，中間只隔了不到20天。這背后究竟發(fā)生了什么？這并非一次簡單的項目調(diào)整，而是一場交織著技術(shù)豪賭、人才風(fēng)暴、商業(yè)現(xiàn)實與巨頭博弈的硅谷式戲劇。Dojo項目的終結(jié)，不僅是特斯拉AI戰(zhàn)略的一次重大挫敗，也為所有試圖在人工智能時代挑戰(zhàn)硬件王權(quán)的野心家們，上了一堂價值數(shù)十億美元學(xué)費的警示課。

一、垂直整合的“第一性原理”與Dojo的誕生

要理解Dojo為何誕生，必須先理解馬斯克和特斯拉對“垂直整合”近乎偏執(zhí)的追求。從自建超級充電網(wǎng)絡(luò)、開創(chuàng)直營銷售模式，到自研電池和自動駕駛芯片，特斯拉的成功在很大程度上源于其對核心技術(shù)和供應(yīng)鏈的絕對掌控。當(dāng)AI成為公司未來的核心時，將算力這一“新石油”的命脈交到他人手中，是馬斯克無法容忍的。

這個“他人”，主要就是英偉達(dá) （NVIDIA） 。

Dojo項目的種子，早在2019年4月22日的特斯拉“自動駕駛投資者日”上就已埋下了。那時的特斯拉正面臨一個前所未有的挑戰(zhàn)： 如何處理來自全球數(shù)百萬輛汽車攝像頭產(chǎn)生的、如洪水般涌入的視頻數(shù)據(jù)。 這些數(shù)據(jù)是訓(xùn)練FSD神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的燃料，而傳統(tǒng)的計算架構(gòu)，在處理這種規(guī)模的視覺數(shù)據(jù)時顯得力不從心。

馬斯克的解決方案，充滿了“第一性原理”的味道：與其購買昂貴且并非為特斯拉量身定做的通用GPU，不如從零開始，打造一個完全為自家算法優(yōu)化的專屬計算系統(tǒng)。這一戰(zhàn)略的背后，是三重野心：

1. 擺脫依賴，掌控成本： 徹底告別英偉達(dá)，避免被其高昂的定價和緊張的供應(yīng)鏈所掣肘。馬斯克曾直言：“如果他們 （指英偉達(dá)） 能給我們提供足夠的GPU，我們可能就不需要Dojo了。但他們不能，因為他們的客戶太多了。”

2. 極致優(yōu)化，追求性能： 設(shè)計一種專門針對特斯拉計算機視覺工作負(fù)載的ASIC，通過架構(gòu)上的創(chuàng)新，在性能和能效上實現(xiàn)對通用GPU的超越。

3. 構(gòu)建護城河，定義未來： 通過從芯片、軟件到算法的全棧自研，構(gòu)建一道任何競爭對手都難以逾越的、深不見底的技術(shù)護城河。

2021年8月19日，特斯拉首屆AI日，Dojo項目正式向世界揭開神秘面紗。當(dāng)特斯拉展示其自主設(shè)計的D1芯片和革命性的“訓(xùn)練模塊” （Training Tile） 時，整個行業(yè)為震驚了。這不僅僅是一塊芯片，而是一個宏大的宣言： 特斯拉不僅要造車，還要定義驅(qū)動未來AI的基礎(chǔ)設(shè)施。

隨后的幾年里，Dojo項目似乎一路高歌猛進。2022年AI日，特斯拉公布了將Dojo擴展為完整“ExaPOD”超級計算機的宏偉藍(lán)圖。2023年7月，Dojo V1超級計算機正式投產(chǎn)，標(biāo)志著項目從研發(fā)走向了實際應(yīng)用。公司更是計劃在2024年底前，為這個項目再投入10億美元。2024年1月，一筆5億美元的投資被宣布用于在紐約州布法羅市建立一個新的Dojo計算中心，這似乎預(yù)示著Dojo的光明未來。

然而，就在這片繁榮景象之下，未來的裂痕早已悄然出現(xiàn)。

二、Dojo的技術(shù)豪賭與致命缺陷

Dojo的核心，是一場前所未有的技術(shù)豪賭。它的設(shè)計理念極度激進，旨在通過硬件架構(gòu)的根本性創(chuàng)新，來解決AI訓(xùn)練中的兩大核心痛點： 帶寬和延遲 。

1. D1芯片與“訓(xùn)練模塊”的革命

Dojo的基礎(chǔ)單元是D1芯片。這塊由臺積電7納米工藝打造的芯片，在645平方毫米的巨大裸片上，喪心病狂地集成了500億個晶體管和354個處理核心。其設(shè)計功耗高達(dá)400瓦，本身就是一頭性能猛獸。

但Dojo真正的革命性之處，在于它如何將這些D1芯片連接在一起。特斯拉的天才工程師們利用了臺積電最先進的InFO_SoW （集成扇出型片上晶圓） 封裝技術(shù)，將25個D1芯片無縫地集成在了一塊完整的晶圓上，創(chuàng)造出了所謂的“訓(xùn)練模塊”。

這堪稱工程學(xué)上的奇跡。傳統(tǒng)的超級計算機，需要通過復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)電纜和交換機將成千上萬的GPU連接起來，芯片間的通信延遲和帶寬瓶頸是永遠(yuǎn)的痛。而Dojo的訓(xùn)練模塊，則像是在一塊巨大的電路板上創(chuàng)造了一個無縫的計算平面。芯片之間的數(shù)據(jù)交換，不再需要繞道外部網(wǎng)絡(luò)，而是可以直接在晶圓內(nèi)部高速穿梭。其離模塊帶寬高達(dá)驚人的36 TB/s，比當(dāng)時的競爭對手高出一個數(shù)量級。理論上，由10個機柜、3000個D1芯片組成的ExaPOD，可以提供高達(dá)1.1 ExaFLOPS的BF16性能。

2. 致命的阿喀琉斯之踵：被“渴死”的計算核心

然而，這場豪賭從一開始就埋下了一顆失敗的種子。Dojo的設(shè)計團隊為了追求極致的互連速度，犯下了一個致命的錯誤： 忽視了內(nèi)存的重要性。

在Dojo的架構(gòu)中，354個計算核心，每個核心僅配備了1.25MB的SRAM （靜態(tài)隨機存取存儲器） ，整個D1芯片上沒有了其他大型高速緩存或內(nèi)存池。這個計算與內(nèi)存的比例，被行業(yè)分析師批評為“完全不足以”支撐特斯拉想要訓(xùn)練的那些日益龐大的AI模型 。

這就好比建造了一臺擁有F1賽車引擎的汽車，卻只給它配了一個摩托車油箱。引擎的性能再強，沒有足夠的燃料也無法持續(xù)飛馳。現(xiàn)代大型AI模型，尤其是像Transformer這樣的架構(gòu)，在訓(xùn)練過程中需要頻繁地讀寫海量的參數(shù)和中間數(shù)據(jù)，對內(nèi)存容量和帶寬的要求極高。Dojo的這點片上內(nèi)存，在巨大的數(shù)據(jù)洪流面前，無異于杯水車薪。

為了彌補這一先天缺陷，特斯拉的工程師們被迫采取了一些“曲線救國”的措施，比如創(chuàng)造一種自定義的、精度更低的數(shù)據(jù)格式：可配置8位浮點數(shù) （CFP8） ，試圖用更少的數(shù)據(jù)位來表示信息，以塞進那小得可憐的內(nèi)存里 。后續(xù)的報道甚至披露，特斯拉不得不額外設(shè)計一款獨立的PCIe內(nèi)存卡，專門用來為Dojo系統(tǒng)提供足夠的內(nèi)存連接。這無異于承認(rèn)了最初設(shè)計的重大失誤。

這種對內(nèi)存的吝嗇，讓人想起了另一家曾經(jīng)的明星AI芯片公司Graphcore。其設(shè)計的IPU也采用了類似的思路，試圖用大量的片上SRAM來替代傳統(tǒng)GPU依賴的HBM （高帶寬內(nèi)存） ，最終也在與英偉達(dá)更均衡、更通用的設(shè)計競爭中敗下陣來。

2. 看不見的冰山：軟件生態(tài)的鴻溝

如果說硬件上的內(nèi)存缺陷是Dojo的“明傷”，那么軟件生態(tài)的缺失則是其更致命的“內(nèi)傷”。

一塊定制的芯片，需要一個完全定制的軟件棧來驅(qū)動，包括編譯器、編程模型和各種底層庫。特斯拉甚至為此開發(fā)了一套自定義的指令集架構(gòu) （ISA） ，而不是采用RISC-V這樣的開放標(biāo)準(zhǔn) 。這意味著，特斯拉需要從零開始，重建一個英偉達(dá)耗費了十幾年、投入了數(shù)百億美元才建立起來的CUDA帝國。

CUDA的強大之處，并不僅僅在于其性能。它是一個成熟、穩(wěn)定、靈活且擁有龐大開發(fā)者社區(qū)的生態(tài)系統(tǒng) 。無數(shù)的AI框架、科學(xué)計算庫和應(yīng)用程序都建立在CUDA之上。對于開發(fā)者而言，這是一個熟悉且高效的平臺。而要讓他們放棄這一切，去學(xué)習(xí)和適應(yīng)一個全新的、封閉的、未經(jīng)檢驗的Dojo軟件棧，其難度和阻力可想而知。

開發(fā)這個軟件棧的復(fù)雜度和成本，很可能是壓垮Dojo項目的、那座不為外人所見的巨大冰山。

3. “進化死胡同”的技術(shù)必然性

Dojo的架構(gòu)，實際是“偏科”的，它為特定的短跑比賽 （低延遲、高互連的視覺模型訓(xùn)練） 而生，卻犧牲了參加其他項目 （內(nèi)存密集型、架構(gòu)多變的大模型） 的能力。然而，AI模型的發(fā)展日新月異，從CNN到Transformer，再到混合專家模型 （MoE） ，模型架構(gòu)的迭代速度遠(yuǎn)超硬件的開發(fā)周期。

一個內(nèi)存極度受限的硬件架構(gòu)，在面對未來模型演進時顯得異常脆弱。一旦FSD的下一代模型需要更大的狀態(tài)空間、更復(fù)雜的注意力機制，Dojo的性能就可能遭遇“懸崖式”的崩潰。相比之下，英偉達(dá)的GPU憑借其巨大而靈活的HBM內(nèi)存池，展現(xiàn)出了更強的通用性和適應(yīng)性 。

所以，馬斯克所說的“進化死胡同”，或許不僅僅是項目失敗后的一個體面說辭，它在某種程度上也揭示了一個殘酷的技術(shù)現(xiàn)實： AI模型演化的路徑，已經(jīng)悄然偏離了Dojo最初鋪設(shè)的那條狹窄而陡峭的軌道。

三、帝國的裂痕：一場“災(zāi)難性”的人才雪崩

如果說技術(shù)上的缺陷是Dojo的慢性病，那么核心團隊的集體出走，則是壓垮這頭巨獸的最后一根稻草，是導(dǎo)致其閃電崩盤的直接導(dǎo)火索。

故事的核心人物是兩位芯片設(shè)計領(lǐng)域的傳奇人物：加內(nèi)什·文卡塔拉曼 （Ganesh Venkataramanan） 和彼得·班農(nóng) （Peter Bannon） 。

文卡塔拉曼，這位印度裔工程師，曾在AMD工作近15年，是芯片設(shè)計界的老將 。他于2016年加入特斯拉，從零開始組建了自動駕駛硬件團隊，并領(lǐng)導(dǎo)開發(fā)了業(yè)界首款FSD芯片。他正是Dojo項目的最初負(fù)責(zé)人和靈魂人物。然而，在2023年底，文卡塔拉曼悄然離開了特斯拉 。

接替他領(lǐng)導(dǎo)Dojo項目的，是同樣聲名顯赫的彼得·班農(nóng)。班農(nóng)的履歷堪稱輝煌，他曾在蘋果公司擔(dān)任首席架構(gòu)師，主導(dǎo)了iPhone 5中首款32位ARM CPU的設(shè)計，是蘋果自研芯片王朝的奠基人之一 。在加入特斯拉后，他一直是芯片工程的關(guān)鍵人物。

然而，就在馬斯克于2025年7月財報會議上高談闊論Dojo 2的宏偉藍(lán)圖時，一場“兵變”正在水面下醞釀。

2025年8月初，媒體爆出，包括班農(nóng)在內(nèi)的約20名Dojo核心工程師，已經(jīng)集體離職。更具戲劇性的是，他們的去向都是一家名為DensityAI的神秘初創(chuàng)公司。而DensityAI的創(chuàng)始人，正是幾個月前離開特斯拉的加內(nèi)什·文卡塔拉曼。

這已經(jīng)不是簡單的離職，而是一場釜底抽薪式的“叛逃”。文卡塔拉曼、班農(nóng)以及這20名工程師，幾乎就是Dojo項目知識產(chǎn)權(quán)和工程能力的活載體。他們的集體出走，瞬間掏空了Dojo項目的大腦和心臟。設(shè)計和實現(xiàn)Dojo這樣復(fù)雜且創(chuàng)新的系統(tǒng)，需要高度專業(yè)化的知識和長期的團隊磨合。這種機構(gòu)知識的流失，在短期內(nèi)是毀滅性的，幾乎不可能被替代。

DensityAI的目標(biāo)，是打造一個為汽車行業(yè)量身定制的全棧AI平臺，從芯片到軟件，提供一站式解決方案。這聽起來，像極了Dojo項目最初的愿景，只不過這一次，它將在特斯拉的圍墻之外，由Dojo的原班人馬去實現(xiàn)。

這場“災(zāi)難性”的人才雪崩，讓馬斯克和特斯拉陷入了極其尷尬的境地。一個仍在燒錢、尚未證明其決定性優(yōu)勢、且失去了核心大腦的項目，其存在的合理性瞬間崩塌。馬斯克在財報會議上的樂觀預(yù)測，與幾周后項目的戛然而止形成了強烈的諷刺。這表明，取消Dojo并非一次從容的戰(zhàn)略調(diào)整，而是一次對突發(fā)危機的被動反應(yīng)。

馬斯克事后“進化死胡同”的解釋，更像是一種危機公關(guān)，一種在項目因人力資本崩潰而被迫終止后，為了挽回顏面而進行的敘事重構(gòu)。正如一位網(wǎng)友在社交媒體上尖銳評論的那樣：“他 （馬斯克） 別無選擇，只能取消Dojo，因為團隊里太多人不想再為他工作了。”

四、英偉達(dá)，無法逾越的護城河

在Dojo的故事中，英偉達(dá)就像一個無處不在的幽靈。特斯拉啟動Dojo，是為了擺脫它；而Dojo最終的失敗，卻又一次印證了它的強大。

1. 一場從一開始就不對等的戰(zhàn)爭

與英偉達(dá)競爭，尤其是在AI訓(xùn)練芯片領(lǐng)域，是一項近乎不可能完成的任務(wù)。這家由黃仁勛領(lǐng)導(dǎo)的公司，其可怕之處不僅在于硬件性能的持續(xù)迭代，更在于其軟件生態(tài)構(gòu)筑的、深不見底的護城河。

從硬件上看，英偉達(dá)的創(chuàng)新周期快得令人窒息。當(dāng)特斯拉的D1芯片 （基于7nm工藝） 在2021年亮相時，英偉達(dá)的A100已經(jīng)占據(jù)市場主導(dǎo)。而當(dāng)Dojo在2023年艱難投產(chǎn)時，基于更先進的4nm定制工藝、性能更強的H100已經(jīng)開始大規(guī)模出貨 。而現(xiàn)在，更為強大的Blackwell架構(gòu)GPU也已發(fā)布。這意味著，像Dojo這樣的自研項目，往往陷入一個尷尬的循環(huán)： 當(dāng)你耗費數(shù)年、投入巨資研發(fā)的產(chǎn)品終于問世時，它對標(biāo)的已經(jīng)是英偉達(dá)上一代、甚至上上代的產(chǎn)品。

更重要的是， 特斯拉自身的行為也暴露了Dojo的窘境。 就在大力宣傳Dojo的同時，特斯拉從未停止過對英偉達(dá)GPU的瘋狂采購。從最初的數(shù)千塊A100，到后來的數(shù)萬塊H100和H200，特斯拉一直是英偉達(dá)最大的客戶之一。截至2024年4月，已經(jīng)投入運行的Dojo集群，其算力總和也僅僅相當(dāng)于7500塊H100 GPU，只占到特斯拉當(dāng)時H100集群總算力的四分之一左右 。

這組數(shù)據(jù)無情地揭示了一個事實：在長達(dá)數(shù)年的時間里，Dojo從未真正成為特斯拉FSD訓(xùn)練的主力，英偉達(dá)的GPU始終是那個不可或缺的“幕后英雄”。Dojo更像是一個昂貴的、充滿不確定性的“B計劃”。

2. CUDA：真正的壁壘

正如前文所述，英偉達(dá)真正的護城河是CUDA。這個并行計算平臺和編程模型，經(jīng)過近二十年的發(fā)展，已經(jīng)成為AI開發(fā)的事實標(biāo)準(zhǔn) 。它擁有一個由無數(shù)庫、工具和開發(fā)者組成的龐大生態(tài)系統(tǒng)，其成熟度和易用性是任何競爭對手都難以企及的 。

選擇自研芯片，就意味著要重建這一切。這是一項比設(shè)計硬件本身更為艱巨的任務(wù)。Dojo的失敗，再次證明了挑戰(zhàn)CUDA生態(tài)系統(tǒng)的難度。對于絕大多數(shù)AI研究者和工程師來說，時間就是生命，他們寧愿選擇一個性能或許不是100%最優(yōu)、但穩(wěn)定、可靠且擁有豐富工具鏈的平臺，也不愿去冒險嘗試一個全新的、充滿未知數(shù)的專有系統(tǒng)。

3. 財務(wù)壓力下的理性選擇

Dojo項目的終止，也與特斯拉當(dāng)時面臨的宏觀經(jīng)濟壓力不無關(guān)系。2025年第二季度的財報并不樂觀，電動車業(yè)務(wù)收入同比下降16%，總收入下降12%。與此同時，由AI研發(fā)驅(qū)動的運營支出和資本支出卻在持續(xù)飆升。

在這樣一個“節(jié)衣縮食”的時期，繼續(xù)為一個成本高昂、風(fēng)險巨大、回報周期漫長，且核心團隊已經(jīng)流失的項目輸血，顯然是不明智的。砍掉Dojo，將寶貴的資本和資源集中到自動駕駛出租車 （Robotaxi） 和擎天柱 （Optimus） 機器人這些更接近商業(yè)化的項目上，是一個痛苦但理性的財務(wù)決策。

Dojo的取消，對英偉達(dá)而言是一次巨大的戰(zhàn)略勝利。老黃再次向世界宣告：在AI算力的牌桌上，所有玩家最終都必須回到我這里來。這不僅鞏固了其市場壟斷地位，也讓所有心懷“造芯夢”的挑戰(zhàn)者們，不得不重新掂量一下自己將要付出的代價。

五、AI6芯片的“融合”新戰(zhàn)略，無可奈何的妥協(xié)

在Dojo的廢墟之上，特斯拉迅速構(gòu)建了一套新的AI硬件架構(gòu)，其核心是所謂的AI6“融合架構(gòu)”。

馬斯克的官方解釋是，同時維護Dojo （為訓(xùn)練優(yōu)化） 和AI系列芯片 （為車載推理優(yōu)化） 兩條截然不同的設(shè)計路線，是對資源的巨大浪費。因此，未來的戰(zhàn)略是“融合”，即將所有努力都集中在即將推出的AI6芯片上。這款芯片，將“非常適合推理，并且至少在訓(xùn)練方面也相當(dāng)不錯”。

馬斯克甚至試圖為Dojo的遺產(chǎn)找到一個歸宿，他聲稱：“Dojo 3可以說以在單塊電路板上集成大量AI6 SoC的形式存在” 。

1. 用“步槍”打“大炮”：一場技術(shù)上的豪賭

然而，這套說辭在技術(shù)專家看來，充滿了妥協(xié)和無奈。AI訓(xùn)練和AI推理，是兩種在計算需求和架構(gòu)設(shè)計上截然不同的工作負(fù)載。

??訓(xùn)練 （Training） ，好比是煉鋼。它需要在一個巨大的熔爐 （數(shù)據(jù)中心） 里，用極高的溫度 （大規(guī)模并行計算） 、消耗海量的原材料 （數(shù)據(jù)和能源） ，經(jīng)過長時間的鍛造 （迭代） ，才能煉出一塊好鋼 （成熟的模型） 。這個過程追求的是極致的吞吐量和強大的并行處理能力，需要高精度的運算、巨大的內(nèi)存和超高帶寬的互連，以便在數(shù)千個處理器之間高效同步。英偉達(dá)的H100和Dojo D1，都是為這種“重工業(yè)”場景而生的“大炮”。

??推理 （Inference） ，則好比是將煉好的鋼材，打造成一把鋒利的匕首，并在需要時能瞬間出鞘。它追求的是在終端設(shè)備 （如汽車、手機） 上，以極低的延遲和能耗，快速地執(zhí)行已經(jīng)固化好的模型，做出精準(zhǔn)判斷。這個過程對單次運算的性能要求不高，通常使用較低精度的計算，對內(nèi)存和互連的要求也遠(yuǎn)低于訓(xùn)練。特斯拉的AI系列芯片，就是為這種“輕巧”場景設(shè)計的“步槍”。

現(xiàn)在，特斯拉的新戰(zhàn)略，本質(zhì)上就是想用成千上萬把“步槍”捆綁在一起，去執(zhí)行原本需要“大炮”才能完成的攻堅任務(wù)。盡管馬斯克說它“相當(dāng)不錯”，但用一款為低延遲、低功耗優(yōu)化的推理芯片來進行大規(guī)模訓(xùn)練，其效率和性能幾乎不可能與專門為訓(xùn)練設(shè)計的芯片相提并論。這很可能會創(chuàng)造出一個“樣樣通，樣樣松”的系統(tǒng)，為了架構(gòu)的簡潔而犧牲了最關(guān)鍵的訓(xùn)練性能。

這更像是一個在失去了Dojo這個“大炮”研發(fā)團隊后，不得不做出的無奈選擇。設(shè)計和驗證兩種頂尖芯片 （一種訓(xùn)練、一種推理） 成本極高，且需要兩個獨立的精英團隊。特斯拉剛剛失去了其中一個。剩下的團隊，專注于對公司核心產(chǎn)品 （汽車、機器人） 至關(guān)重要的推理芯片。因此，用推理芯片來“兼職”訓(xùn)練，并非源于什么革命性的技術(shù)洞見，而更可能源于一個“他們只剩下足夠的資源和人力，來推進這一條芯片設(shè)計路線了”的殘酷現(xiàn)實。

2. 重回“懷抱”：對外部伙伴的新依賴

Dojo的終結(jié)，也標(biāo)志著特斯拉在AI訓(xùn)練硬件上實現(xiàn)完全垂直整合夢想的破滅。公司現(xiàn)在比以往任何時候都更加依賴外部的合作伙伴。

??英偉達(dá)：特斯拉仍將是英偉達(dá)最重要的客戶之一。數(shù)以萬計的H100/H200 GPU將繼續(xù)構(gòu)成其高性能訓(xùn)練集群的基石。

??三星：一紙價值165億美元的巨額協(xié)議，讓三星成為AI6芯片的關(guān)鍵代工伙伴，這意味著特斯拉將核心的推理硬件命脈，也部分交到了外部手中。

??AMD：AMD也被提及為潛在的合作伙伴，表明特斯拉正在采取更加多元化的供應(yīng)商策略，以分散風(fēng)險。

從試圖顛覆規(guī)則的革命者，到重新?lián)肀袠I(yè)分工的參與者，特斯拉在AI硬件上的戰(zhàn)略，完成了一次痛苦但務(wù)實的回歸。

六、最后

Dojo的故事，為這個高歌猛進的AI時代，提供了一個深刻而及時的警示。

它揭示了在AI硬件領(lǐng)域進行垂直整合的巨大難度。即便是像特斯拉這樣資金雄厚、擁有頂尖人才和明確應(yīng)用場景的公司，想要從零開始挑戰(zhàn)一個由巨頭和成熟生態(tài)系統(tǒng)所統(tǒng)治的領(lǐng)域，也同樣困難重重。

也再次證明了英偉達(dá)護城河的深度。這條護城河不僅由一代代領(lǐng)先的芯片構(gòu)成，更由一個名為CUDA的、幾乎無法被復(fù)制的軟件生態(tài)系統(tǒng)澆筑而成。任何試圖繞過它的挑戰(zhàn)者，都必須做好付出慘痛代價的準(zhǔn)備。

同時，它也引發(fā)了關(guān)于專業(yè)化與通用化路線的重新思考。Dojo代表了專業(yè)化路線的極致，為一個特定任務(wù)打造的終極武器。它的失敗似乎表明，至少在當(dāng)前AI模型快速演進的階段，通用GPU所提供的靈活性和適應(yīng)性，仍然是更穩(wěn)妥的制勝策略。

對于特斯拉而言，放棄Dojo雖然是一次挫敗，但未必是世界末日。短期內(nèi)，其FSD訓(xùn)練本就嚴(yán)重依賴英偉達(dá)，因此影響有限。長期來看，轉(zhuǎn)向一個更務(wù)實、更開放的混合硬件策略，集中資源攻克自動駕駛和機器人這兩個核心目標(biāo)，或許是更明智的選擇。

Dojo已死，但它所代表的那種挑戰(zhàn)極限、試圖用“第一性原理”重構(gòu)世界的硅谷精神，并不會消失。只是這一次，現(xiàn)實給所有懷揣夢想的工程師和企業(yè)家們提了一個醒： 在通往星辰大海的征途上，有時，選擇站在巨人的肩膀上，比試圖推倒巨人，是更快的捷徑。

本文來自微信公眾號： 蒸汽貓TechMore ，作者：沸騰的豌豆