项目终止与战略转向 - 特斯拉正式关停Dojo超级计算机项目 该项目曾耗资超过10亿美元[1][4] - 项目团队解散 转向采购英伟达AI芯片 计划投入数十亿美元将H100芯片数量从3.5万块增至8.5万块[6] 技术挑战与性能瓶颈 - Dojo采用激进芯片架构设计 舍弃传统内存结构 导致面临散热、功耗及系统稳定性重大挑战[8] - 项目未能达成预期性能目标 投入产出比不及预期 被评价为"未兑现炒作"[8] 行业生态竞争格局 - 英伟达凭借CUDA软件生态构建近二十年壁垒 形成类似Windows操作系统的开发者生态垄断[9][11] - AI芯片独角兽Graphcore融资超7亿美元仍失败 印证挑战CUDA生态的极高难度[13] 企业战略重新定位 - 垂直整合模式在AI训练芯片领域遭遇瓶颈 专业外包成为更高效选择[6][13] - 战略重心转向核心优势领域 包括神经网络算法、数据处理及模型优化[13] - 从全栈自研转向平台化合作 体现对AI竞争已进入生态化对抗阶段的认知升级[13] 技术发展路径演变 - 2019年启动Dojo项目 旨在专攻自动驾驶模型训练 采用自研D1芯片[4] - 最终选择行业标准硬件方案 算力基础设施将完全基于英伟达平台[15][16]