2025年8月10日，特斯拉内部正式宣布解散Dojo超级计算机项目团队，这一决定标志着这家电动汽车巨头结束了长达七年的自动驾驶芯片自研之路。这个曾被埃隆·马斯克寄予厚望的项目，累计投入超过10亿美元，如今却以团队解散、核心成员离职创业的结局谢幕。

Dojo项目的兴衰历程

Dojo项目始于2018年，是特斯拉在自动驾驶领域的战略性布局。2021年AI日上，特斯拉高调发布自主研发的D1芯片，并计划构建ExaPod计算集群。到2023年，特斯拉宣称单集群算力达1.1EFLOPS，可支持每天1000万英里虚拟路测数据的训练。然而，辉煌背后隐藏着致命问题——定制化架构与主流云服务的兼容性差，实际算力利用率不足30%，远低于行业平均水平。

战略转向的深层原因

据内部数据显示，2024年第四季度特斯拉已悄悄将70%训练任务回迁至AWS与谷歌云平台。封闭式技术路线成为项目失败的核心诱因：全栈自研模式导致研发成本居高不下，年度运营费用达2.3亿美元却仅贡献15%的自动驾驶模型迭代算力。与此同时，英伟达通过开放生态吸引20余家车企合作，形成规模效应。面对现实差距，特斯拉选择增加对英伟达、AMD等外部合作伙伴的依赖，并与三星签署165亿美元的AI6推理芯片生产协议。

核心团队创业与行业影响

伴随项目解散，前Dojo负责人Ganesh Venkataramanan带领11名核心成员创立DensityAI，并获红杉资本1.2亿美元A轮融资。这家初创公司完全摒弃特斯拉模式，基于英伟达H100与AMD MI300构建混合计算集群，其AutoTrain平台已与Rivian等车企达成测试协议。Dojo团队的"反戈一击"，或将加速自动驾驶算力市场的格局重塑。

特斯拉此次战略调整，既是对"闭门造车"式技术路线的否定，也预示着AI竞赛进入生态协同新阶段。马斯克放下硬件执念专注AI应用的决策，或许将为特斯拉在自动驾驶终极竞争中赢得新的可能性。