2025-09-06 07:07:18 7,291次浏览

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 Dojo 2 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(HW 6.0)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 Dojo 2 还没量产,而 Dojo 1 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 Model S 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 AI DAY 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 1.1 EFLOP 。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 Dojo 1.5、Dojo 2 和 Dojo 3 ,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 Dojo 2 上。相比 Dojo 1,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 Dojo 2 的 D2 芯片算力,从之前的 362 TFLOPS 提升到了 3.62 PFLOPS,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 H200 GPU 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,Dojo 2 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 Dojo 3 ?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 Dojo 3 。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。

六年全白干!马斯克为何狠心砍掉自研芯片:一场失败的豪赌
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