【导读】特斯拉Dojo超级计算机团队被解散！特斯拉自动驾驶的「算力心脏」Dojo已被终止。马斯克放弃训练算力，而核心团队另立山头。
刚刚，据多家外媒爆料，马斯克已经下令解散特斯拉Dojo超级计算机团队。
团队负责人Peter Bannon即将离职，约20名核心成员已跳槽到Density AI（该公司由Dojo、特斯拉前任员工创建），剩余成员被重新分配至特斯拉其他项目。
消息有些突然：多年来Dojo一直是马斯克心心念念的梦想。它被认为是特斯拉AI雄心的基石。
在2024年7月，特斯拉还表示要「加倍投入」Dojo。一年不到，Dojo整个队伍都散了——真眼见他高楼起，眼见他高楼塌。
马斯克发推解释了为何如此决定：特斯拉搞两款差异很大的AI芯片，完全没什么道理。AI5等AI推理芯片才是特斯拉应该投入的方向。
昔日的「小甜甜」，变成了今日的「牛夫人」。
在去年第四季度的股东简报中，特斯拉已经不再提及Dojo，而是另一个超级计算机Cortex。
对Dojo内部而言，或许早已清楚被解散的命运。他们为马斯克的梦想「买单」。
Dojo这一AI超算项目，要从2021年说起：当年在首个AI Day上，马斯克正式对外公布了Dojo项目。
Dojo最初的目标是为特斯拉全自动驾驶（FSD）系统以及Optimus人形机器人，提供自主可控的训练算力支持。
作为马斯克主抓的「一把手工程」，Dojo项目承载着马斯克在人工智能战略上的雄心。
按照马斯克的构想，特斯拉并不仅仅是一家汽车制造商，也是一家人工智能公司。
通过模仿人类的感知能力，特斯拉希望使用先进的神经网络来实现自动驾驶。
Dojo由数千个称为节点的较小计算机组成。每个节点都有自己的CPU（中央处理器）和GPU（图形处理单元）。
Dojo起初依赖NVIDIA为其提供算力，但它并不想过于依赖外部算力供应商，尤其是NVIDIA芯片价格昂贵。此外，特斯拉还希望做出更好的芯片，增加带宽、减少延迟。
因此，马斯克决定自己开发特斯拉的专有D1芯片，这些芯片针对AI工作负载进行了优化。
据特斯拉透露，D1拥有500亿个晶体管，芯片面积高达645平方毫米。也就是说，D1可能非常强大、高效，能够快速处理复杂的任务。
为了能同时进行计算和数据传输，特斯拉定制了ISA（指令集架构），完全针对机器学习进行了优化。
为了实现更高的带宽和更强的算力，特斯拉人工智能团队将25块D1芯片融合成计算模块(tile)。每个模块可提供9千万亿次浮点运算能力(petaflops)和每秒36太字节的带宽，并集成了供电、散热和数据传输所需的全套硬件。
6个这样的模块组成一个机架(rack)，2个机架构成一个机柜(cabinet)。10个机柜最终组成一个ExaPOD超级计算集群。
为了解决信息流瓶颈问题，特斯拉还研发新一代D2芯片。D2芯片并非连接单个芯片，而是将整个Dojo芯片集成到一块硅晶圆上。
Dojo项目一度被视为特斯拉自动驾驶的「算力心脏」，甚至可能向外部开放，提供AI训练服务，进军高性能计算（HPC）与云计算市场。
现在好了：特斯拉再次将计算需求集中在英伟达等外部芯片提供商。
特斯拉股价在报道后继续盘后下跌。彭博社认为特斯拉AI计划受挫。
这次的决定可能有多个内外原因。
成本与回报不成比例
Dojo项目的研发投入巨大，但与预期存在差距。相比之下，造不如买：直接采购NVIDIA H100、AMD MI300等成熟GPU方案，能够更快获得可用算力，且与现有AI框架兼容性更高。
市场与技术生态变化
AI大模型浪潮推动GPU市场快速发展，外部芯片的性能提升速度远超预期，这使得Dojo的「性能差距」优势逐渐缩小甚至消失。
马斯克战略重心调整
近期马斯克在多个场合强调，特斯拉将拓展人工智能战略的「朋友圈」，更多依赖外部合作伙伴，包括NVIDIA、AMD和三星。这意味着特斯拉可能不再坚持「芯片全栈自研」的路线，而是将资源集中在数据与算法层面。
人才流失
今年以来，特斯拉面临着核心人才的流失，先是Optimus工程主管Milan Kovac和软件工程副总裁David Lau已于今年早些时候离职，随后是马斯克长期密友Omead Afshar也突然离职。
业内对于Dojo的解散，评价不一。
支持者认为这是提升投资回报率的务实之举。
但批评者认为，马斯克早放弃了可能改变AI计算格局的机会，让特斯拉失去了在芯片自主化上的长期战略优势。
从SpaceX、特斯拉电动车、Starlink等项目， 马斯克以激进和快速试错著称。他推动的项目无不折射出「高风险+高成本+高迭代」研发风格，
比如，SpaceX多次火箭发射实验失败。
而Dojo的起落，正是这一文化的一个投影。
对特斯拉而言，这一转变或许意味着放弃某种「芯片自主权」，但也可能让其在更核心的FSD软件和数据算法领域获得更快突破。
未来几年，特斯拉能否在自动驾驶商业化上取得实质性进展，将成为衡量这一决策成败的重要标准。
同时，Dojo团队的解散，提醒所有企业要持续审视自己在全球AI生态中的定位，并不断做出调整。
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编辑：Zero
