特斯拉Dojo的戏剧性落幕：马斯克六年AI超算雄心终成泡影_新闻

免责声明：内容不构成买卖依据，投资有风险，入市需谨慎！

特斯拉Dojo的戏剧性落幕：马斯克六年AI超算雄心终成泡影

2025-09-03 01:27:53

在日新月异的技术领域，人工智能与区块链的突破常占据头条，而特斯拉Dojo的故事则展现了一段引人深思的历程。多年来，加密货币社区与科技爱好者们共同见证埃隆·马斯克如何力推这台雄心勃勃的AI超级计算机，它曾被寄望彻底改变自动驾驶甚至人形机器人技术。其愿景宏大：通过打造内部算力核心，特斯拉不仅将成为汽车制造商，更会成为顶尖的AI企业。然而，Dojo的发展轨迹却突生波折，最终以关停告终——这一转折引发了对专用AI基础设施未来方向及高技术竞赛中战略调整的深刻思考。

特斯拉Dojo究竟是什么？为何重要？

特斯拉Dojo本质上是一台定制超级计算机，专为训练特斯拉"全自动驾驶"（FSD）软件的神经网络而设计。设想一个数字道场，特斯拉的AI模型在此锤炼技能，学习应对现实驾驶的复杂场景。其重要性不言而喻：强化Dojo直接关联着特斯拉实现完全自动驾驶并推出机器人出租车服务的宏伟目标。

目前，特斯拉高级驾驶辅助系统FSD（监督版）已部署于数十万辆车型中。虽然能执行自动化驾驶任务，但仍需驾驶员保持专注。该技术也支撑着特斯拉在奥斯汀以Model Y推出的有限机器人出租车服务。值得注意的是，特斯拉鲜少将自动驾驶进展直接归功于Dojo。事实上，过去一年中，马斯克与公司对Dojo的提及日趋减少，暗示战略重心早已转移。

马斯克的宏图：AI超级计算机之梦

马斯克始终强调特斯拉远非传统车企，而是一家"破解人类感知密码"的AI公司。这一理念与多数依赖激光雷达、雷达等多传感器融合方案的自动驾驶企业形成鲜明对比。特斯拉独辟蹊径，几乎完全依靠摄像头采集海量视觉数据，再通过神经网络实时处理并决策。

其核心假设是：更多数据意味着更智能的模型，最终实现真正的全自动驾驶。但普渡大学Anand Raghunathan教授指出潜在局限：数据采集与处理的成本可能呈指数级增长，且存在数据饱和临界点——超过阈值后，数据量的增加未必带来模型性能的显著提升。

自动驾驶技术与定制芯片的追求

特斯拉坚持纯视觉方案，这要求神经网络必须通过海量驾驶数据训练，以数字方式复现人类视觉皮层的速度与精度。为此，特斯拉最初依赖英伟达GPU，后启动自研D1芯片项目。这款采用台积电7纳米工艺的芯片集成500亿晶体管，虽性能不及英伟达A100，却是特斯拉实现半导体自主的重要一步。

然而，D1芯片专精于计算机视觉训练，通用性不足。若要拓展至其他AI应用，需彻底重构软件生态——这在GPU主导的现有体系中堪称艰巨挑战。特斯拉规划的下一代D2芯片虽试图通过晶圆级集成突破瓶颈，但项目细节始终笼罩迷雾。

战略转向：从Dojo关停到AI训练合作

2025年8月，特斯拉宣布终止Dojo项目并解散团队，核心成员Peter Bannon等人离职创立AI芯片公司DensityAI。此前，特斯拉已与三星达成165亿美元协议，采用其AI6芯片驱动FSD、Optimus人形机器人及数据中心训练。

马斯克在社交媒体解释："当所有路径都指向AI6时，关闭Dojo是必然选择。"他暗示"Dojo3的精神将以AI6芯片阵列的形式延续"，表明这是架构调整而非目标放弃。事实上，特斯拉早于2024年就开始建设Cortex超级计算集群，至2025年第二季度已部署6.7万张等效H100显卡，全力支持FSD V13开发。