马斯克吹嘘自研智驾芯片：史诗般的芯片

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来源 ： 内容 编译自 timesofindia 。

埃隆·马斯克透露了特斯拉即将推出的 AI5 和 AI6 芯片的新细节，声称它们可以为汽车乃至更广泛的 AI 计算性能树立新的标杆。

“今天刚刚和特斯拉 AI5 芯片设计团队进行了一次很棒的设计评审！这将会是一款史诗级的芯片，”马斯克在 X 上说道。“而接下来的 AI6 也有望成为迄今为止最好的 AI 芯片。”

马斯克解释说，特斯拉已经整合了其硅片路线图，从两种芯片架构减少到一种。“从两种芯片架构转变为一种，意味着我们所有的硅片人才都将专注于打造一款令人难以置信的芯片。现在回想起来，这简直是理所当然的。”他补充道。

今年夏初，特斯拉正式放弃其 Dojo 超级计算机平台，转而将所有芯片资源集中用于 AI5 和 AI6。马斯克表示，这些芯片将作为一种“融合架构”，为汽车和数据中心的推理以及模型训练提供支持。这位特斯拉首席执行官表示，对于参数数量低于约 2500 亿的模型而言，AI5 将成为“同类最佳的推理芯片”，提供无与伦比的成本效益和每瓦性能。AI6 将更上一层楼。

目前，特斯拉汽车使用由三星制造的定制系统级芯片 (SoC) AI4，作为其全自动驾驶（监督式）软件的核心。刚刚完成设计阶段的 AI5 将由台积电代工，首先在台湾，随后在其位于亚利桑那州的工厂生产。预计将于 2026 年底开始量产。

特斯拉已经为下一步计划做好了准备，与三星达成了一项价值 165 亿美元的巨额协议，将从 2026 年开始生产 AI6 芯片。这家韩国科技巨头正在准备其位于德克萨斯州泰勒的工厂，以满足特斯拉的需求，马斯克本人也计划亲自参观该工厂，以“加快进度”。

随着 AI5 设计的确定，特斯拉内部的硅片团队（主要位于德克萨斯州奥斯汀）正在推动可能成为人工智能驱动汽车及其他领域最重要的芯片平台之一的开发。

埃隆·马斯克的人工智能超级计算机的兴衰

多年来，埃隆·马斯克一直在谈论 Dojo 的前景，这台人工智能超级计算机被认为是特斯拉人工智能雄心的基石。它对马斯克来说非常重要，以至于他在 2024 年 7 月表示，在特斯拉 10 月份发布自动驾驶出租车之前，公司的人工智能团队将“加倍投入”Dojo 。

经过六年的炒作，特斯拉上个月决定关闭 Dojo，并在 2025 年 8 月解散超级计算机背后的团队。几周前，马斯克曾预测 Dojo 2（特斯拉的第二个超级集群，计划基于公司内部的 D2 芯片构建）将在 2026 年达到规模，但几周后，他改变了主意，宣称 Dojo 2 是“进化的死胡同”。

本文最初旨在解释 Dojo 是什么，以及它如何帮助特斯拉实现全自动驾驶、自主人形机器人、半导体自主等等。现在，你可以把它看作是一个项目的讣告，这个项目让众多分析师和投资者相信，特斯拉不仅仅是一家汽车制造商，更是一家人工智能公司。

Dojo 是特斯拉定制的超级计算机，旨在训练其“全自动驾驶”神经网络。

Dojo 的增强与特斯拉实现完全自动驾驶并将自动驾驶出租车推向市场的目标相辅相成。FSD（监督式）是特斯拉的高级驾驶辅助系统，目前已应用于数十万辆特斯拉汽车，可以执行部分自动驾驶任务，但仍需要驾驶员保持注意力集中。该系统也是特斯拉今年 6 月在奥斯汀推出的有限自动驾驶出租车服务（使用 Model Y SUV）的类似技术的基础。

即使 Dojo 的存在理由开始显现，特斯拉也未能将其自动驾驶的成功（尽管备受争议）归功于这台超级计算机。事实上，马斯克和特斯拉在过去一年里几乎没有提到过 Dojo。2024 年 8 月，特斯拉开始推广 Cortex，这是该公司“正在奥斯汀特斯拉总部建设的巨型全新 AI 训练超级集群，旨在解决现实世界的 AI 问题”，马斯克曾表示，Cortex将拥有“用于 FSD 和 Optimus 视频训练的海量存储空间”。

在特斯拉2024年第四季度的股东大会上，该公司分享了Cortex的最新动态，但未提及Dojo。目前尚不清楚特斯拉关闭Dojo是否会影响Cortex。

Dojo 解散后，外界反应不一。一些人认为，这是马斯克在电动汽车销量下滑、自动驾驶出租车推广乏力的背景下做出无法兑现承诺的又一例证。另一些人则认为，Dojo 的解散并非失败，而是一次战略转型，从高风险、自力更生的硬件转向依赖合作伙伴进行芯片开发的精简路线。

Dojo 的故事揭示了该项目面临的风险、失败之处以及其关闭对特斯拉的未来意味着什么。

Dojo 关闭回顾

特斯拉解散了其 Dojo 团队，并于 2025 年 8 月中旬关闭了该项目。Dojo 负责人彼得·班农 (Peter Bannon) 也离开了公司，此前约有 20 名员工离开，创办了自己的人工智能芯片和基础设施公司 DensityAI。

分析人士指出，失去关键人才可能会迅速导致项目脱轨，尤其是高度专业化的内部技术项目。

就在几周前，特斯拉与三星签署了一项价值165 亿美元的协议，为其下一代 AI6 芯片提供技术支持。AI6 芯片是特斯拉押注的一款芯片设计，其应用范围从为 FSD 和特斯拉的 Optimus 人形机器人提供动力，到为数据中心提供高性能 AI 训练。

马斯克在他拥有的社交媒体平台 X 上发帖称： “一旦明确所有路径都将汇聚到 AI6，我就不得不关闭 Dojo，并做出一些艰难的人事选择，因为 Dojo 2 现在已是一条进化的死胡同。可以说，Dojo 3 会以在一块主板上集成大量 AI6（片上系统）的形式继续存在下去。”

马斯克坚称，特斯拉不仅仅是一家汽车制造商，甚至不仅仅是一家太阳能电池板和储能系统的供应商。相反，他把特斯拉定位为一家人工智能公司，一家通过模仿人类感知破解自动驾驶汽车密码的公司。

大多数其他自动驾驶汽车技术公司依靠多种传感器（例如激光雷达、雷达和摄像头）来感知世界，并利用高清地图来定位车辆。特斯拉认为，仅依靠摄像头捕捉视觉数据，然后使用先进的神经网络处理这些数据，并快速决定汽车的行为方式，就能实现完全自动驾驶。

特斯拉的宣传是，经过 Dojo 训练的 AI 软件最终将通过无线更新的方式推送给客户。FSD 的规模也意味着特斯拉能够收集数百万英里的视频片段，用于训练 FSD。特斯拉收集的数据越多，就越接近真正实现完全自动驾驶。

然而，一些行业专家表示，向模型输入更多数据并期望其变得更智能的蛮力方法可能存在局限性。

“首先，存在经济约束，而且很快就会变得过于昂贵，”普渡大学硅谷电气与计算机工程教授阿南德·拉古纳坦 (Anand Raghunathan) 告诉 TechCrunch。此外，他还表示：“有些人声称，我们可能真的会用尽用于训练模型的有意义的数据。更多数据并不一定意味着更多信息，所以这取决于这些数据是否包含有助于创建更好模型的信息，以及训练过程是否能够真正将这些信息提炼成更好的模型。”

拉古纳坦表示，尽管存在这些疑虑，但至少在短期内，数据增长的趋势似乎会持续下去。而更多的数据意味着需要更多的计算能力来存储和处理所有数据，以训练特斯拉的人工智能模型。这就是超级计算机 Dojo 的用武之地。

Dojo 是特斯拉的超级计算机系统，旨在作为人工智能（尤其是 FSD）的训练场地。其名称源于练习武术的空间。

超级计算机由数千台小型计算机（称为节点）组成。每个节点都有自己的 CPU（中央处理器）和 GPU（图形处理器）。前者负责节点的整体管理，后者负责执行复杂的任务，例如将任务拆分成多个部分并同时处理。

GPU 对于机器学习操作至关重要，例如支持模拟 FSD 训练的操作。它们还支持大型语言模型，这也是生成式 AI 的兴起使 Nvidia 成为全球市值最高公司的原因。

甚至特斯拉也购买 Nvidia GPU 来训练其人工智能。

特斯拉为什么需要一台超级计算机？

特斯拉的纯视觉方法是其需要超级计算机的主要原因。FSD 背后的神经网络经过大量驾驶数据的训练，能够识别和分类车辆周围的物体，然后做出驾驶决策。这意味着，当 FSD 启动时，神经网络必须以与人类深度和速度识别能力相匹配的速度持续收集和处理视觉数据。

换句话说，特斯拉的意思是创造人类视觉皮层和大脑功能的数字复制品。

为了实现这一目标，特斯拉需要存储和处理从其全球汽车收集的所有视频数据，并运行数百万次模拟来根据数据训练其模型。

特斯拉目前主要依赖英伟达为其 Dojo 训练计算机提供支持，但它并不想孤注一掷——尤其是因为英伟达芯片价格昂贵。特斯拉希望打造出更好的产品，提升带宽并降低延迟。因此，这家汽车制造商的人工智能部门决定开发自己的定制硬件程序，旨在比传统系统更高效地训练人工智能模型。

该计划的核心是特斯拉专有的 D1 芯片，该公司表示该芯片针对人工智能工作负载进行了优化。

特斯拉和苹果一样，认为硬件和软件应该设计得协同工作。正因如此，特斯拉才致力于摆脱标准 GPU 硬件，转而设计自己的芯片来驱动 Dojo。

特斯拉在 2021 年人工智能日发布了 D1 芯片，这是一块手掌大小的硅片，预计于2023 年 7 月左右投入生产。

台湾半导体制造公司 (TSMC) 采用 7 纳米半导体节点制造了这款芯片。据特斯拉称，D1 拥有 500 亿个晶体管，芯片面积高达 645 平方毫米。这一切都表明，D1 性能强大、效率高，能够快速处理复杂任务。

不过，D1 的功能不如 Nvidia 的 A100 芯片强大。

特斯拉一直在研发下一代 D2 芯片，旨在解决信息流瓶颈问题。D2 芯片不再将各个芯片连接起来，而是将整个 Dojo Tile 芯片集成到一块硅片上。

特斯拉从未确认其订购或收到了多少 D1 芯片。该公司也从未提供 Dojo 超级计算机在 D1 芯片上运行所需的时间表。

Dojo 对于特斯拉来说意味着什么？

特斯拉希望通过控制自己的芯片生产，有朝一日能够以低成本快速为人工智能训练程序增加大量计算能力。

这也意味着未来无需依赖英伟达的芯片，因为后者的价格越来越高，而且难以保障安全。现在，特斯拉正全力与英伟达、AMD 和三星建立合作伙伴关系，后者将负责其下一代 AI6 芯片的研发。

在特斯拉2024年第二季度财报电话会议上，马斯克表示，市场对英伟达硬件的需求“如此之高，以至于我们经常难以获得GPU”。他表示，“我们非常担心在需要GPU时能否真正获得稳定的供应，因此我认为我们需要在Dojo上投入更多精力，以确保我们拥有所需的训练能力。”

Dojo 是一次冒险的赌注，马斯克曾多次表示特斯拉可能不会成功。

从长远来看，特斯拉曾考虑基于其AI部门创建新的商业模式，马斯克甚至在2024年第二季度财报电话会议上表示，他看到了“一条通过Dojo与英伟达竞争的道路”。虽然D1更适合特斯拉的计算机视觉标记和训练——对FSD和Optimus的训练很有用——但它在其他方面可能没什么用处。马斯克表示，未来的版本必须更适合通用AI训练。

特斯拉可能面临的问题是，几乎所有的人工智能软件都是为配合 GPU 而编写的。使用 Dojo 芯片训练通用人工智能模型需要重写软件。

也就是说，除非特斯拉像 AWS 和 Azure 那样出租其计算能力——这个想法让分析师们兴奋不已。摩根士丹利在 2023 年 9 月发布的一份报告中预测，Dojo 可以通过以自动驾驶出租车和软件服务的形式释放新的收入来源，为特斯拉的市值 增加 5000 亿美元。

简而言之，Dojo 芯片是汽车制造商的一项保险政策，但它可能会带来红利。

Tesla Dojo 发展到了什么程度？

马斯克经常提供进度报告，但他为 Dojo 设定的许多目标都未能实现。

例如，马斯克在 2023 年 6 月表示，Dojo 已经上线几个月并运行了有用的任务。”大约在同一时间，特斯拉表示，预计到 2024 年 2 月，Dojo 将成为五大最强大的超级计算机之一，并计划在 2024 年 10 月实现总计算能力达到 100 exaflops，这将需要大约 276,000 个 D1，或大约 320,500 个 Nvidia A100 GPU。

特斯拉从未提供任何更新信息或表明其已实现这些目标的信息。

特斯拉和马斯克为 Dojo 做出了许多其他承诺，包括财务承诺。例如，特斯拉在 2024 年 1 月承诺斥资 5 亿美元在其位于纽约州布法罗的超级工厂建造一台 Dojo 超级计算机，根据 2024 年的一份报告，目前已投入 3.14 亿美元。

就在特斯拉 2024 年第二季度财报电话会议结束后，马斯克在 X 上发布了 Dojo 1 的照片，并表示“到年底，它将实现大约 8000 H100 的在线训练量。规模不大，但也不小。”

尽管马斯克在 X 和财报电话会议上做了所有这些努力，但关于 Dojo 的提及却在 2024 年 8 月突然停止。话题转向了 Cortex。

在公司 2024 年第四季度财报电话会议上，特斯拉表示已完成 Cortex 的部署，“位于德克萨斯州超级工厂的约 50k H100 训练集群”，并且 Cortex 帮助实现了监督 FSD 的 V13。

2025年第二季度，特斯拉指出，“在德克萨斯州超级工厂新增了16000块H200 GPU，以扩展其AI训练计算能力，使Cortex的H100 GPU总数达到67000块”。在同一财报电话会议上，马斯克表示，预计第二个Dojo集群将在2026年“大规模”运行。他还暗示了潜在的裁员。

马斯克表示：“考虑到 Dojo 3 和 AI6 推理芯片，直觉上，我们希望尝试在那里找到融合点，它们基本上是同一款芯片。”

几周后，他改变了主意并解散了 Dojo 团队。

TechCrunch 在 2025 年 8 月下旬证实，特斯拉仍计划在布法罗投资 5 亿美元建造一台超级计算机——只是不会是 Dojo。

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