马斯克对内动刀！超算团队整合，全力投向智驾芯片研发

车东西（公众号：chedongxi）
作者 ｜ 颐圣
编辑 ｜ 志豪

车东西8月15消息，据彭博社报道，特斯拉首席执行官埃隆·马斯克于近日宣布了特斯拉的AI组织架构调整。

此次调整中，原Dojo团队的芯片硬件工程人员并入由Aaron Rodgers领导的自动驾驶硬件部门，芯片软件团队则由Ashok Elluswamy负责，聚焦AI算法优化与软件集成。

▲彭博社报道特斯拉AI组织架构调整

这也是继Dojo项目终止后，马斯克在计算业务上最新的人事调整。

Dojo项目的终止并非突然之举，而是特斯拉AI战略调整的结果。

去年下半年，特斯拉在公开场合已很少提及Dojo，转而强调奥斯汀总部搭建的全新巨型计算机集群Cortex。

Cortex是特斯拉公司部署于得克萨斯州超级工厂的超级计算集群，主要用于FSD和Optimus的神经网络训练。

该集群于2024年8月正式命名，初期配备超过10万颗英伟达H100和H200芯片。

▲特斯拉Cortex 2.0算力中心建设现场

2025年5月，特斯拉启动Cortex 2.0算力中心建设，采用专门设计的计算架构提升自动驾驶算法训练效率，已部署超过5万块GPU。

可以看出，特斯拉此次将Dojo团队进行整合，最主要的目的还是整合资源、提升FSD与Optimus机器人技术的研发效率，并推动“训推一体”芯片战略的落地。

一、Dojo团队重组 部分成员跳槽

据报道，本次重组将原Dojo团队成员分配至三个主要方向：

在硬件方向，由特斯拉自动驾驶硬件总监Aaron Rodgers负责，他拥有丰富的芯片硬件经验，擅长SoC的物理设计和半导体优化。此次重组中，他接管了原Dojo团队的芯片设计、物理设计工程师，以及从事半导体工作的研究人员。

▲AI软件副总裁Ashok Elluswamy

在此前负责芯片软件的部分员工则由AI软件副总裁Ashok Elluswamy领导，Elluswamy是特斯拉AI软件副总裁，印度裔工程师，本科毕业于金奈工程学院，随后在美国卡内基梅隆大学获得机器人学硕士学位。

2014年，他作为首位工程师加入特斯拉自动驾驶团队，2024年他晋升为AI软件副总裁。

在固件与安全方向的部分员工则由Silvio Brugada负责，在David Lau卸任软件工程主管后，Brugada开始负责安全工程事务，并承担了更多职责。

此次重组中，他可能接收了原Dojo团队的固件开发人员，专注于自动驾驶系统与硬件的安全协议开发，包括传感器数据校验和系统冗余设计等。

此次调整强化了研发资源的集中度，提升了跨团队协作效率，但同时，也伴随一定的人才流失。

据公开报道，初创公司DensityAI吸纳了约20名特斯拉前资深工程师，该公司由前Dojo团队负责人Ganesh Venkataramanan等人创立。

整体来看，特斯拉通过本轮架构调整，将研发重点聚焦于性能与能效均衡的统一芯片体系，以支持自动驾驶与机器人业务的长期发展。

二、Dojo历时6年流产 特斯拉全力推动AI5/AI6

Dojo项目于2019年启动，初衷是开发面向自动驾驶和机器人领域高算力需求的专用芯片系统，目标包括处理大规模视频数据的自动标注与训练，从而降低对第三方供应商的依赖。

2021年，特斯拉在首届AI Day上发布D1芯片，采用台积电7nm工艺，集成逾500亿晶体管，核心面积645mm²，在BF16或CFP8数据格式下的算力可达362TFLOPS，功耗约400W。

▲D1芯片主要性能指标

但自2024年第三季度起，特斯拉在公开场合减少了对Dojo的提及，转而关注奥斯汀总部建设的大型计算集群Cortex。

在2025年第二季度财报会议上，马斯克提出，未来训练与推理芯片应在架构上融合，减少并行开发多套芯片的资源消耗。

这一表态预示公司将从全栈自研训练芯片路线，转向统一架构的“训推一体”芯片战略。

不难看出，Dojo项目调整的直接动因包括研发资源分散、功耗及散热设计复杂、高制造成本等技术与运营挑战。

相比之下，与三星合作开发的AI5/AI6芯片采用3nm工艺，在性能、能效与供应链安全性方面更具潜力。

马斯克选择将精力投入为端到端等AI应用优化的硬件也和其最近在FSD与Robotaxi上的快速推进有关。

▲特斯拉FSD长途演示

8月14日，特斯拉发布了一段FSD系统演示视频，展示了一辆特斯拉从旧金山湾区行驶至洛杉矶的全过程。该行程全长约580公里，耗时约7小时，期间驾驶过程中未进行人工接管。

视频显示，FSD系统在城市道路、高速公路和乡村道路等多种路况下运行，包括自动变道、超车、进出匝道、识别交通信号灯以及应对突发路况等功能。在车辆中途充电环节，由操作员人工完成充电操作。

此前，马斯克通过社交媒体表示，特斯拉计划于2025年9月推出FSD系统更新版本。据介绍，该版本在AI模型规模和视频压缩技术方面将有较大改进，模型参数规模预计扩大10倍。

而在Robotaxi项目方面，奥斯汀市是其主要测试区域之一，计划于2025年9月向公众开放相关服务。

据公开信息显示，特斯拉在奥斯汀周边开展的测试已超出现有地理围栏范围，覆盖从市区至约30至80公里外的区域。

▲在运行中的特斯拉Robotaxi（图源网络）

在加州湾区，特斯拉自2024年起进行Robotaxi测试，截至2025年8月，测试范围已包括Monterey和San Jose等地。特斯拉计划在2025年内获得加州全面运营许可，以支持在北美市场建立更大规模的自动驾驶出租车网络。

结语：特斯拉调整AI硬件研发

特斯拉的这一轮架构调整反映出其在AI硬件路线上的务实转向。

将硬件、软件、固件三大板块重新整合，不仅有助于特斯拉集中资源和技术力量，也为统一架构下的“训推一体”芯片研发创造了条件。

计算集群使用成熟的英伟达芯片，FSD等自定义需求高的领域则自研AI芯片，也反映出了特斯拉对AI硬件路线的全新思考。