公司战略转型 - 特斯拉旨在从汽车制造商转型为人工智能公司 重点发展自动驾驶技术 [1] - 公司通过定制超级计算机训练全自动驾驶神经网络 以实现从辅助驾驶到完全自动驾驶的跨越 [2] 计算平台发展历程 - 2019年首次提及Dojo超级计算机 专为神经网络和自动驾驶汽车设计定制芯片 [4] - 2021年正式发布Dojo 采用3000片D1芯片与英伟达GPU共同构建AI集群 [9] - 2022年展示Dojo进展 完成首个机柜安装 进行2.2兆瓦负载测试 计划建设7个Exapod集群 [10] - 2023年启动Dojo生产 计划至2024年投入超10亿美元 处理每日1600亿帧视频数据 [13] - 2024年宣布投资5亿美元在布法罗建设Dojo超级计算机 [14] 技术架构演进 - 开发D2下一代训练瓦片 将整个Dojo瓦片集成到单个硅晶圆上 已进入生产阶段 [14] - 德克萨斯超级工厂扩建部分将容纳5万片H100芯片用于FSD训练 [15] - 2024年AI相关支出约100亿美元 其中内部支出占一半 英伟达硬件占训练超集群建设成本三分之二 [15] 计算能力规划 - 2023年预测到2024年2月计算能力进入全球前五 2024年10月达到100 exaflops [12] - 2024年6月AI训练能力约4万片H100等效GPU 预计年底达到9万片等效能力 [16] - Dojo 1预计2024年底具备约8000片H100等效训练能力 [16] 战略重心转移 - 2024年8月推出Cortex超级计算集群 采用约5万片H100英伟达GPU [18] - Cortex助力FSD V13版本实现安全性和舒适性重大提升 数据量增加4.2倍 [19] - 累计AI相关资本支出约50亿美元 包括基础设施投入 [20] 项目终止与团队调整 - 2025年8月解散Dojo团队并关闭项目 团队负责人Peter Bannon离职 [23] - 近20名Dojo员工离职创办DensityAI公司 专注于AI芯片和软硬件开发 [22] - 资源集中到AI6芯片开发 该芯片设计可扩展用于FSD、Optimus人形机器人和高性能AI训练 [23] 未来技术路线 - Dojo 2预计2026年达到规模运营 等效10万片H100计算能力 [21] - 与三星签署165亿美元协议获取下一代AI6芯片 [22] - AI5约18个月后进入大规模生产 现有车辆硬件可能不支持下一代AI模型 [17]

项目终止决策 - 特斯拉于2025年8月中旬终止Dojo超级计算机项目并解散团队 项目负责人Peter Bannon离职 另有约20名员工离职创办AI芯片公司DensityAI [10] - 终止决定源于与三星达成的165亿美元AI6芯片供应协议 马斯克称Dojo 2已成为"进化死胡同" 技术路线已收敛至AI6芯片 [11][12] - 公司仍将按原计划向纽约布法罗超级工厂投入5亿美元建设超级计算机 但不再采用Dojo架构 [39][44] 技术架构与性能 - Dojo基于特斯拉自研D1芯片 采用台积电7纳米工艺 单芯片包含500亿晶体管 芯片尺寸为645平方毫米 [27] - 项目原定目标为2024年10月实现100 exaflops算力 相当于27.6万块D1芯片或32.05万块英伟达A100 GPU 但未达预期 [38] - 特斯拉转向Cortex超级集群 2024年第四季度部署约5万块H100 GPU 2025年第二季度新增1.6万块H200 GPU 总算力达6.7万块H100等效 [41][42] 战略定位演变 - Dojo最初被定位为特斯拉实现全自动驾驶、人形机器人和半导体自主的核心基础设施 旨在降低对英伟达GPU的依赖 [3][23][31] - 项目终止标志公司从高风险自主硬件开发转向合作伙伴模式 与英伟达、AMD和三星建立芯片供应关系 [8][31] - 摩根斯坦利曾预测Dojo可通过机器人出租车和软件服务开辟新收入来源 潜在增加5000亿美元市值 [35] 技术挑战与局限 - D1芯片专为计算机视觉训练优化 但性能弱于英伟达A100芯片 且缺乏通用AI训练的软件生态支持 [27][34] - 行业专家指出纯数据驱动方法存在经济性限制 数据质量而非数量才是模型优化的关键 [16][17] - 特斯拉视觉方案依赖全球车队采集的视频数据 需持续处理海量数据以实现人类水平的视觉识别能力 [21][22] 项目历史与投入 - D1芯片于2021年AI日发布 2023年7月进入量产阶段 下一代D2芯片计划采用晶圆级集成技术但未实现 [26][28] - 截至2024年报告显示 公司已为布法罗超级计算机项目投入3.14亿美元 总预算为5亿美元 [39] - 马斯克曾在2024年表示Dojo将在年底达到8千块H100等效算力 但2024年8月起项目宣传全面转向Cortex [40]

特斯拉Dojo超级计算机团队解散 - 特斯拉解散Dojo超级计算机团队 停止开发自动驾驶技术专用芯片 [1] - Dojo项目负责人Peter Bannon离职 剩余成员将转岗至数据中心和其他计算项目 [1] - 约20名前Dojo团队成员离职创办AI芯片公司DensityAI 专注机器人、AI代理和汽车应用的数据中心解决方案 [2] 战略转向与外部合作 - 特斯拉放弃自研芯片战略 转向依赖英伟达GPU及AMD计算芯片、三星芯片制造等外部合作伙伴 [8] - 公司与三星签署165亿美元协议 生产AI6推理芯片 该芯片设计可同时支持FSD、Optimus人形机器人和数据中心高性能AI训练 [8][9] - 马斯克暗示Dojo与AI6芯片存在功能重叠 寻求技术整合 [9] 历史背景与市场影响 - Dojo项目自2019年启动 曾被马斯克称为特斯拉AI野心基石 目标通过处理海量视频数据实现完全自动驾驶 [4] - 2023年摩根斯坦利预测Dojo或为公司带来5000亿美元市值增长 主要来自机器人出租车和软件服务新收入流 [5] - 2024年8月起公司转向推广Cortex AI训练超级集群 Dojo项目逐渐淡出 [7] 高层变动与激励机制 - 特斯拉董事会提出290亿美元薪酬方案 旨在留住马斯克并推动公司AI发展 避免其精力过度分散至xAI等其他企业 [10] - 前Dojo负责人Ganesh Venkataramanan参与创办DensityAI 该公司即将结束隐身模式 [2] 技术细节与产品演进 - Dojo项目包含超级计算机和自研芯片两部分 2021年AI Day发布D1芯片 原计划与英伟达GPU协同工作 [7] - 公司曾研发第二代D2芯片以解决信息流瓶颈 但最终未商业化 [7]