特斯拉AI战略深度调整：Dojo项目解散，全面转向外部合作的深层考量
近日，电动汽车巨头特斯拉正式解散了其Dojo超级计算机项目团队，这一决策标志着公司在自动驾驶技术领域自主研发AI芯片策略的重大转向。此举不仅意味着特斯拉此前在自研芯片上投入的努力告一段落，更预示着其人工智能发展路线正迎来一场深刻的变革，从内部垂直整合模式转向更加开放和协作的生态。
Dojo项目的核心领导者Peter Bannon已经离开特斯拉，剩余的团队成员则被重新分配到公司内部的其他数据中心和计算相关项目中。值得注意的是，约有20名前Dojo核心员工选择离职，并迅速组建了一家名为DensityAI的新公司。这家由前Dojo负责人Ganesh Venkataramanan以及Bill Chang和Ben Floering共同创立的企业，正致力于为机器人、AI代理和汽车应用开发数据中心芯片、硬件及软件解决方案。这不仅反映了Dojo团队在AI计算领域的深厚积累，也揭示了高端AI人才流动的必然性与市场对相关技术的旺盛需求。
这一战略调整发生在特斯拉发展的关键节点。长期以来，CEO埃隆·马斯克一直致力于将特斯拉塑造为一家领先的AI与机器人公司，而非仅仅是电动汽车制造商。他曾多次强调Dojo项目对于实现完全自动驾驶愿景的重要性，认为其能够高效处理“真正庞大的视频数据”，是特斯拉AI雄心的基石。2023年，摩根士丹利甚至曾预测Dojo有望通过Robotaxi和软件服务等新兴收入源，为特斯拉额外增加高达5000亿美元的市场价值。然而，现实与预期之间存在差距，例如去年6月奥斯汀进行的Robotaxi有限测试中出现的车辆驾驶行为异常，以及马斯克从2024年8月起逐渐淡化Dojo，转而推广在奥斯汀总部建设的“巨型新AI训练超级集群”Cortex项目，都暗示了Dojo项目可能面临的挑战和优先级上的变化。
Dojo项目在设计上融合了超级计算机的强大算力与自主芯片的创新能力。2021年特斯拉在首个AI日上正式发布Dojo时，同步推出了其核心D1芯片。这款芯片旨在与英伟达GPU协同工作，共同为Dojo超级计算机提供澎湃动力。随后，特斯拉还计划开发下一代D2芯片，以解决前代产品可能存在的信息流瓶颈问题，持续优化其AI训练效率。然而，自研芯片的研发周期长、成本高昂且风险巨大，特别是在快速迭代的AI硬件领域，与外部成熟供应商合作往往能带来更高的效率和更快的部署速度。
据知情人士透露，特斯拉现在的战略是大幅增加对英伟达的依赖，同时深化与AMD等外部技术伙伴在计算领域的合作。此外，公司还与全球领先的芯片制造商三星签订了高达165亿美元的协议，用于生产其AI6推理芯片。AI6芯片的设计理念非常前瞻，承诺其能力不仅能够为FSD（完全自动驾驶）和特斯拉Optimus人形机器人提供强大动力，还能够扩展至数据中心的高性能AI训练场景。这种多点开花的外部合作模式，旨在构建一个更为灵活和强大的AI计算基础设施，以应对不断增长的AI训练和推理需求。
特斯拉在第二季度财报电话会议上，马斯克曾暗示了潜在的冗余问题，他指出：“考虑到Dojo3和AI6推理芯片，直觉上我们希望在那里找到趋同点，基本上使用同一款芯片。”这番话透露出特斯拉在AI芯片规划上的务实考量：避免内部重复投资，并寻求最高效的解决方案。与成熟的芯片巨头合作，可以利用其在设计、制造和生态系统上的优势，显著缩短AI能力的部署时间，并降低自研过程中可能遇到的风险和不确定性。
值得关注的是，这一重大战略调整正值特斯拉董事会向马斯克提出290亿美元巨额薪酬方案之际。这份方案旨在激励他继续留在特斯拉，并全力推进公司的AI和机器人事业，避免其精力被xAI等其他AI初创公司过度分散。特斯拉对AI战略的务实调整，体现了公司在追求技术领先性的同时，也必须平衡研发投入、市场效率和资源配置。通过与英伟达、AMD和三星等行业领导者合作，特斯拉能够集中精力于AI算法和应用层面，将底层硬件的专业化工作交给更具经验的伙伴。
从更广阔的行业视角来看，特斯拉解散Dojo团队的决定反映出一种普遍趋势：在AI基础设施建设上，企业越来越倾向于灵活性和成本效益。虽然垂直整合理论上能提供更强的控制力，但在芯片设计和制造的极高门槛下，与外部供应商建立战略伙伴关系，往往是更明智、更快速的选择。这不仅能让特斯拉更快地将AI模型转化为实际产品和服务，如更强大的FSD系统和更智能的Optimus机器人，也能使其在AI硬件迭代加速的背景下保持竞争力。
最终，特斯拉的这一战略转变，是从“全面掌控”走向“精明合作”的体现。它意味着特斯拉愿意为了更快的技术落地和更广泛的市场应用，而放弃部分在芯片技术上的独立控制权。这并非是对自主研发能力的否定，而是对当前AI产业发展阶段的深刻理解与适应。通过聚焦核心算法创新和应用场景落地，同时 Leveraging 全球顶尖的硬件生态系统，特斯拉有望在自动驾驶和通用人工智能的赛道上跑得更快、更稳健。
