特斯拉在人工智能战略上迎来重大转向——从强调内部全栈自研，走向与算力供应商高度协作 。
据外媒8月7日报道 ，特斯拉已决定解散其内部的Dojo超级计算机团队 。这一团队原本负责构建特斯拉自研的高性能计算平台 ，用于训练自动驾驶系统和人工智能模型。
相关专业人才也正在流失。消息人士透露，Dojo团队负责人Peter Bannon将离开公司 。此外，约20名核心成员已加入新成立的一家AI初创公司DensityAI ，该公司由Dojo前负责人Ganesh Venkataramanan等人创立 。其余特斯拉员工将被调配至特斯拉的其他数据中心或计算相关项目。
特斯拉CEO埃隆·马斯克在旗下社交媒体平台X上发文回应说 ，“对特斯拉而言，分散资源兵分两路去研发两款截然不同的AI芯片毫无意义 。特斯拉AI5 、AI6以及后续芯片在训练和推理方面都十分出色 。应将所有精力都集中在这方面。”
随后他补充说 ，“在超级计算机集群中 ，将多个AI5或AI6芯片集成到一块主板上（无论是用于推理还是训练）是合理的，这只是为了将网络布线的复杂性和成本降低几个数量级 。我觉得这可以称为Dojo 3 。 ”
Dojo项目曾被视为特斯拉AI战略的核心之一 ，旨在通过自主研发的芯片和系统加速自动驾驶软件的训练 ，从而减少对外部供应商的依赖。
自2019年以来，马斯克多次公开表示 ，Dojo将成为特斯拉AI雄心的基石 ，也是其实现完全自动驾驶目标的基石，因为它能够“处理真正海量的视频数据 ” 。
然而 ，据路透社报道 ，特斯拉近年来在芯片采购和算力资源方面逐渐加大对外部合作伙伴的依赖，包括英伟达 、超微半导体（AMD）以及三星电子等 。这些公司为特斯拉提供了先进的GPU以及AI芯片和制造能力，使其在无需承担全部研发和硬件建设成本的情况下 ，也能保持高水平的AI训练能力。
外媒分析认为 ，解散Dojo团队的背后，既有战略调整的考量 ，也与成本和效率相关 。建设和维护内部超级计算平台是一项高成本、长周期的工程 ，而特斯拉在自动驾驶、机器人和能源等多个前沿领域均有巨额投入，削减自研硬件的比重有助于释放资金和人力 ，以加快商业化落地的进程 。
同时 ，核心人才的流失也是重要原因之一。Peter Bannon自2015年起负责特斯拉芯片项目，主导了多代自动驾驶芯片设计 ，其离开被视为Dojo项目动力减弱的信号。
从技术角度看 ，也有分析认为，这一决定可能会削弱特斯拉在某些AI领域的自主研发能力 。Dojo项目原本被寄予厚望 ，有望在处理自动驾驶视频数据 、优化神经网络模型方面带来显著性能提升 。摩根士丹利在此前的研究报告中曾估算 ，Dojo若全面投入使用，可能为特斯拉带来数十亿美元的潜在估值提升。
对供应链而言，这一调整则将进一步巩固英伟达 、AMD和三星在特斯拉AI基础设施建设中的地位 ，甚至可能推动这些厂商在自动驾驶和人工智能训练芯片市场的份额扩大 。
就在上个月 ，特斯拉刚刚宣布与三星签署了一项价值165亿美元的协议，以为其生产AI6芯片 。
目前 ，特斯拉方面尚未对外公布更多细节。外界普遍关注 ，这一调整是否会影响其自动驾驶系统和人形机器人项目的长期进展 。
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