俗话说得好，欲练神功，必先自宫。

为了应付接下来的车企混战，马斯克提刀就往自己身上砍？

就在几天前，彭博社报道了一则消息，说特斯拉突然叫停了研发六年的芯片项目Dojo，这是连命根子都不要了啊。

不仅工作全部白干，而且整个研发团队也直接作鸟兽散。

项目负责人彼得·班农原地辞职，还有约20名工程师也早已提桶跑路，投奔一家名为DensityAI的初创公司去了。

巧的是，这家公司的老板正是在2021年首次发布Dojo芯片的前特斯拉总监，加内什·文卡塔拉马南。

可以说，特斯拉裁员裁出了一家公司。。。

而于此同时，留在特斯拉的，就只剩一地鸡毛。

甚至有消息说，连Dojo的专利都不在特斯拉自己手上，以后想再继续干也没有机会了。

呃，这确实有点出人意料。

毕竟Dojo这玩意儿刚出来的时候，大家都还寄予了厚望。

众所周知，特斯拉智驾的特点是纯视觉算法，这个方案虽然上限很高，但下限也很低，关键就看算法的能力，而因为端到端架构，你要迭代算法，靠的就只有没日没夜的训练。

特斯拉开启Dojo项目的初衷，就是奔着训练来的，如果它做成了，就能让特斯拉FSD直接封神。

要知道，过去给智驾做训练的GPU，并不是为深度学习训练而设计的，而这个Dojo通过分布式2D架构，解决了高带宽和低延迟的问题，并且通过存算一体的设计，让训练的能效也更高。

这么一来，相比市场上主流的英伟达A100，Dojo在相同成本下的性能可以达到它的4倍。这对特斯拉来说，不仅能更好的训练智驾，还能打破英伟达在芯片上的垄断，让特斯拉成为真正的人工智能企业。

所以对于这个Dojo，老马认为它是“实现完全自动驾驶的关键”，摩根士丹利也预测，Dojo将会给特斯拉带来5000亿美元的市值增长。

但结果呢？上个月还说Dojo2量产倒计时，现在说没就没，就有点搞人心态了啊。

很多人会觉得，是不是特斯拉开始走下坡路了？为了省钱，连自己最关键的芯片业务也要裁？

脖子哥认为，确实有一部分原因，如今的特斯拉，真不比当年。

咱们打开财报咱们就知道，今年Q1和Q2季度，特斯拉最关键的营收指标开始下滑，同比分别减少了9.23%和11.78%。

而在这背后的销量数据就更是雪崩，7月份，特斯拉全球齐跌，在英国同比暴跌60%，德国则下滑55.1%，甚至在基本盘的中国也达不到过去的热度。

但是吧，特斯拉还远远没到山穷水尽的地步。前几天，它还花了43亿美元买LG的磷酸铁锂电池，甚至还用165亿美元定了三星的芯片单子。

区区十几亿的Dojo，特斯拉完全还是投的起的。

那要问背后原因是啥，老马其实自个儿就发帖说了，这么做主要是因为“没有必要分散资源同时开发两种不同AI芯片”。

没错，目前特斯拉确实是有两条芯片研发路线。一条是它的HW系列（Hardware，真不是华为），用在特斯拉的汽车上，另一条就是这个Dojo，是用在智驾训练上。

过去这是完全不同的两条平行线，但这次的AI6（HW6.0）明显有点超预期了，显著提升了算力和带宽，不仅能做FSD的终端芯片，也可以用于智驾训练，Dojo存在的必要性就被打上了问号。

按老马的性格，肯定不会把钱和精力浪费在毫无意义的地方。

当然，还有一个原因就是，Dojo的研发进度确实不尽如人意。目前Dojo2还没量产，而Dojo1也因为性能缺陷，成本奇高，基本没啥市场竞争力。

所以和更成熟的HW芯片相比，老马毫无疑问砍掉了根本看不到前景的Dojo。

不过呢，你要说Dojo从一开始就是一个错误吗？我真觉得未必。

马斯克其实看得很透彻，他曾公开表态“我认为Dojo的前景渺茫。但值得一试，因为回报可能非常高。”

说白了，有点赌狗的意思。

但这场豪赌并不是没道理的，咱们得结合当时情境，从头开始说起。

最早，特斯拉只有HW芯片，而且1.0版本用的还是Mobileye的全套产品。

但问题是，当时的Mobileye只是一个黑盒，不允许特斯拉参与修改算法，也不能共享数据，甚至功能也偏向保守，和特斯拉的理念实在合不来。

最终由于2016年发生的ModelS智驾事故，让特斯拉下定决心分手，结局不欢而散。

我估计是因为这次和Mobileye的失败合作，让老马就看清了一件事：和别人合作永远做不了自己想做的事，自研才是唯一的出路。

所以在此之后，特斯拉先是自研智驾，芯片用英伟达过渡了几年以后，到2019年，HW3.0就开始走自研路线了。

之后的HW4.0、HW5.0，也就是现在说的AI4、AI5，其实也都是特斯拉做的框架设计、神经网络优化和系统集成，只是利用了三星和台积电的工艺进行生产。

总之在智驾芯片上，老马踢掉了老黄，很快尝到了自研芯片的甜头。

随后老马很快又把矛头转向智驾训练。不过，因为HW的分离式内存架构更适合推理，而非训练，老马必须另开炉灶。

于是在2019年，马斯克在特斯拉自动驾驶日上，提出用Dojo来训练自动驾驶。随后，在2021年的AIDAY上，特斯拉就实现了Dojo超算的核心——7nm的D1芯片（还是这个老哥）。

这里大伙儿可能比较迷糊，马斯克把Dojo称为超级计算机，那和这个D1芯片有啥关系呢？

咱们可以这么来理解，其实Dojo就是一个体系森严的算力盒子，从低到高分为内核、芯片、瓦片、模组、机柜和ExaPOD。

一块D1芯片，其实是由354个核心（CPU）组成，而25个D1芯片，则组成一个瓦片，6个瓦片就是一个模组，2个模组是1个机柜，10个机柜是1个ExaPOD训练集群，最终算力能达到1.1EFLOP。

总之呢，从D1芯片到最后的训练集群，其实并没有那么简单。

2021年特斯拉只是展示了D1芯片和瓦片，而后一年，才安装了首个机柜，当时的目标，是在2023年建成七台ExaPOD。

然而很快，到2023年马斯克才发现，Dojo并没有那么十全十美，反而有可能将训练成本提高十倍以上，成功的可能性并不高。

但此时，老马的赌性占据了上风，开始左脑互博右脑了。。。

随后特斯拉不仅继续砸重金去做Dojo，动则好几亿美元，而且还接连提出了Dojo1.5、Dojo2和Dojo3，要真正实现Dojo，几乎是个无底洞。

然而结果呢，老马斥巨资打造的Dojo超算，性能也只和英伟达H100系统相当，于是只能把希望寄托在了Dojo2上。

相比Dojo1，第二代Dojo采用了台积电最新的InFO-SoW晶圆级封装技术，尺寸更小，损耗更低，效率也更高。

不过嘛，结局依然不理想。

虽然Dojo2的D2芯片算力，从之前的362TFLOPS提升到了3.62PFLOPS，是D1的10倍，但因为过于强调视觉训练，实际在通用AI场景中，依然打不过英伟达的H200GPU集群。

并且，芯片虽然由台积电代工，但良品率并不高，初期只有37%，在成本上没有任何优势。

说白了，Dojo2还远不够成熟，想要打败英伟达，还有很多的细节需要打磨。但时间不等人，如今的AI6彻底击穿了Dojo的未来，难道还要指望Dojo3？

这钱还不如留着应对一下关税。老马当机立断放弃Dojo，再次想起了老黄这个备胎。。。

而后他解释到，如今的AI5和AI6，从某种意义上，就是Dojo3。

但是吧，这个AI6至少要到2027年量产，用的是三星的2nm（SF2）制程技术，良品率奇低，只有40%-50%，差不多做两片，扔一片。

虽然特斯拉给了三星165亿美元的巨款，但三星依然是赔钱在给特斯拉供货，所以这块饼究竟能做成生么样，现在咱们也只能看看罢了。

总而言之，Dojo这事儿就是马斯克的一场豪赌，只不过赌输了而已。

为了不深陷泥潭，马斯克选择投降输一半，把全部精力投到更有希望的“神功”上去。

但是话又说回来，Dojo这事对车企来说，真算不上什么反例。

因为自研，本来就是条困难但必须走的路。

撰文：TC

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