文 | NEXT 趨勢，作者 | 方遠，編輯 | 小雨
一場內(nèi)部的技術(shù)風暴，正悄無聲息地席卷特斯拉。
那個曾被馬斯克寄予厚望的 Dojo 超級計算機項目，在耗資超過十億美元后，被其創(chuàng)造者親手畫上了句點。
在 AI 技術(shù)浪潮下，即便是行業(yè)顛覆者也必須向規(guī)模經(jīng)濟和技術(shù)生態(tài)低頭。企業(yè)的邊界和核心競爭力正在被重新定義。
當單點的技術(shù)突破，讓位于平臺化的全面對抗，專注自身最擅長的領(lǐng)域、與產(chǎn)業(yè)鏈巨頭合作，或許是更務實的選擇。
" 道場 " 的廢棄
今年 8 月，平靜的科技圈被一顆重磅炸彈所打破。特斯拉 Dojo 超算團隊突然解散，項目正式關(guān)停。
Dojo，這個取自日本武術(shù)、意為 " 道場 " 的名字，曾承載著馬斯克對完全自動駕駛（FSD）的全部野心。
時間拉回到 2019 年，馬斯克首次提到 Dojo 的概念，其目標只有一個：打造一臺專門用來處理和訓練自動駕駛模型的性能猛獸。它的心臟，是特斯拉完全自研的 D1 芯片。
在特斯拉首屆 AI Day 上，Dojo 項目首次向世界揭開神秘面紗。
當時的特斯拉 AI 部門負責人稱，這臺超級計算機將賦能 FSD 神經(jīng)網(wǎng)絡，從而能夠在大規(guī)模上訓練，并自動化處理各種長尾場景，比如應對路邊的孩童或被風吹動的塑料袋。
取而代之的，是一份流向行業(yè)巨頭的巨額訂單。
特斯拉計劃斥資數(shù)十億美元購買英偉達 AI 芯片。馬斯克本人也公開確認，到 2025 年底，公司擁有的英偉達旗艦 H100 芯片數(shù)量將從 3.5 萬塊增加到 8.5 萬塊。
從全棧自研的孤注一擲，到豪擲千金的買買買。
這 180 度的轉(zhuǎn)變背后，不僅是一個項目的終結(jié)，更是一個深刻問題的呈現(xiàn)：被馬斯克奉為圭臬的成功法則，為何在 Dojo 這里失靈了？
AI 芯片的 " 嘆息之墻 "
要看懂特斯拉這次的放棄，就必須先理解馬斯克成功的底層邏輯——垂直整合。
這位深受 " 第一性原理 " 影響的科技狂人，癡迷于掌控核心技術(shù)的整個鏈條，從原材料到最終產(chǎn)品，以此來最大化地優(yōu)化成本和創(chuàng)新速度。
在特斯拉過往的歷史中，這一法則屢試不爽。
當所有傳統(tǒng)車企都依賴第三方充電設施時，馬斯克斥巨資在全球鋪設了特斯拉專屬的超級充電網(wǎng)絡，將其打造成了品牌最堅固的護城河之一。
當電池產(chǎn)能成為電動車的命脈時，他沒有滿足于向松下、LG 采購，而是親手打造了超級工廠，并全力推進 4680 大圓柱電池的自研，試圖將供應鏈的命門牢牢掌握在自己手中。
最成功的案例莫過于車載芯片。
當他認為英偉達提供的車載芯片無法滿足 FSD 的算力需求時，便毫不猶豫地組建團隊。在 2019 年的自動駕駛?cè)丈?，特斯拉正式推出了算力驚人的自研 FSD 芯片，完成了對車載計算平臺的垂直整合。
這些成功的先例，讓馬斯克有充分的理由相信，Dojo 不過是這條成功路徑上的又一次復制。然而，他似乎低估了 AI 訓練芯片這座 " 嘆息之墻 " 的高度和厚度。
據(jù)專業(yè)機構(gòu)分析，Dojo 的芯片架構(gòu)設計非常規(guī)且激進。它為了追求極致的算力和帶寬，拋棄了傳統(tǒng)的內(nèi)存設計，試圖將處理單元和高速緩存直接封裝在一起。這種理論上性能極高的設計，在現(xiàn)實中卻遭遇了散熱、功耗和系統(tǒng)穩(wěn)定性的巨大挑戰(zhàn)。
一位分析師曾言：" 特斯拉試圖同時解決一個硬件問題和一個軟件問題。他們不僅要制造出全新的芯片，還要為它編寫一個全新的軟件堆棧。這是一個極其困難的挑戰(zhàn)。"
據(jù)科技工程學會媒體報道，到 2024 年，特斯拉已在 Dojo 項目上花費超過 10 億美元，但其性能表現(xiàn)并未與投入成正比，也未能按時達到馬斯克設定的性能目標。報道直言："Dojo 從未真正兌現(xiàn)它的炒作。"
當特斯拉還在為 Dojo 的穩(wěn)定性苦苦掙扎時，它的對手英偉達，正以風馳電掣的速度向前飛奔。
從 H100 到最新的 Blackwell 平臺，英偉達不僅提供性能強大的芯片，更重要的是，它提供的是一整套解決方案，背后是其經(jīng)營了近二十年的無形壁壘—— CUDA 軟件生態(tài)。
當全球幾乎所有大型科技公司都將自己的 AI 未來押注在英偉達的平臺上時，一場全球性的 AI 軍備競賽已然成型。
堅持自研 Dojo，就像在所有人都使用高速公路的時代，堅持要自己修一條全新的鐵路?？v然理想宏大，但遠水解不了近渴。
平臺生態(tài)時代的來臨
特斯拉的放棄并非孤例，而是 AI 時代平臺生態(tài)戰(zhàn)爭下的必然結(jié)果。
英偉達的護城河不是硬件，而是建立在硬件之上的軟件。
CUDA，這個英偉達推出的并行計算平臺和編程模型，經(jīng)過近二十年的積累，已經(jīng)成為 AI 開發(fā)領(lǐng)域的 Windows 操作系統(tǒng)。
全球數(shù)百萬的 AI 開發(fā)者，都已經(jīng)習慣于在這個平臺上進行工作。任何一款新的 AI 芯片想要繞開 CUDA，都無異于說服開發(fā)者們放棄熟悉的 Windows，而去學習一套全新的操作系統(tǒng)。
這幾乎是不可能的任務。
英國一家備受矚目的 AI 芯片獨角獸公司 Graphcore，曾被視為英偉達殺手，融資超過 7 億美元，其芯片設計也備受贊譽。但最終，由于始終無法構(gòu)建起能與 CUDA 抗衡的軟件生態(tài)，在耗盡資金后，黯然走向被出售的命運。
Graphcore 的失敗，清晰地揭示了這場戰(zhàn)爭的殘酷真相。特斯拉 Dojo 所面對的，是同樣的困境。這次投降，并非自身能力不行，而是行業(yè)規(guī)律使然。
放棄 Dojo，對特斯拉來說并非一次純粹的失敗。國外某科技媒體的評論文章提供了一個全新的視角："Dojo 的關(guān)停對英偉達是勝利，但對特斯拉也可能同樣是勝利。"
這篇文章認為，將算力基礎(chǔ)設施外包給最專業(yè)的玩家，可以讓特斯拉的頂尖工程師們從復雜的底層硬件維護中解放出來，將全部的精力聚焦于他們最擅長的領(lǐng)域：神經(jīng)網(wǎng)絡算法、數(shù)據(jù)處理和模型優(yōu)化。
這標志著，特斯拉對 AI 競爭的認知，進入了一個新的層次。它終于意識到，在人工智能的下半場，競爭已不再是某個單點技術(shù)的突破，而是平臺化、生態(tài)化的全面對抗。與其追求無所不包的垂直整合，不如將有限的資源投入到最能體現(xiàn)自身優(yōu)勢的領(lǐng)域中。
馬斯克的這次放棄，看似是理想主義的退卻，實則是現(xiàn)實主義的勝利。
Dojo 的故事結(jié)束了，但特斯拉 FSD 的故事還在繼續(xù)。
只不過，從今往后，它的算力底座上，將刻著英偉達的名字。
這或許不是馬斯克最初想要的劇本，但它可能是那個能讓特斯拉最快抵達終點的劇本。
