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特斯拉Dojo梦碎，马斯克缘何转向英伟达？
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拓荒牛
11小时前
![](https://img2.tuohuangzu.com/uninf/images/202510/2025100806063163237.png"></p><p>然而，这场雄心勃勃的技术远征，最终未能如愿以偿。取而代之的是，特斯拉向行业巨头抛出巨额订单，计划斥资数十亿美元购买英伟达ai芯片。马斯克本人也公开证实，到2025年底，公司将拥有的英伟达旗舰h100芯片数量将从3.5万块增加至8.5万块。</p><p>从全栈自研的坚定信念，到豪掷千金的采购策略，这一百八十度的转变背后，不仅是一个项目的终结，更是一个深刻问题的暴露：马斯克奉为圭臬的成功法则，为何在dojo项目上遭遇挫折？</p><p>要理解特斯拉的这次放弃，必须先洞察马斯克成功的底层逻辑——垂直整合。这位深受“第一性原理”影响的科技狂人，热衷于掌控核心技术的整个链条，从原材料到最终产品，以此最大化优化成本和创新速度。</p><p>在特斯拉的历史上，这一法则屡建奇功。当所有传统车企依赖第三方充电设施时，马斯克斥巨资在全球范围内铺设特斯拉专属超级充电网络，将其打造为品牌最坚固的护城河之一。当电池产能成为电动车的命脉时，他没有满足于向松下、lg采购，而是亲手打造超级工厂，全力推进4680大圆柱电池的自研，试图将供应链的命门牢牢掌握在自己手中。</p><p>最成功的案例莫过于车载芯片。当马斯克认为英伟达提供的车载芯片无法满足fsd的算力需求时，他毫不犹豫地组建团队，在2019年的自动驾驶日上，特斯拉正式推出算力惊人的自研fsd芯片，完成了对车载计算平台的垂直整合。</p><p>然而，在dojo项目上，马斯克似乎低估了ai训练芯片这座“叹息之墙”的高度和厚度。据专业机构分析，dojo的芯片架构设计非常规且激进，为了追求极致的算力和带宽，抛弃了传统的内存设计，试图将处理单元和高速缓存直接封装在一起。这种理论上性能极高的设计，在现实中却遭遇了散热、功耗和系统稳定性的巨大挑战。</p><p>与此同时，特斯拉的对手英伟达正以惊人的速度前进。从h100到最新的blackwell平台，英伟达不仅提供性能强大的芯片，更重要的是，它提供的是一整套解决方案，背后是其经营了近二十年的无形壁垒——cuda软件生态。全球几乎所有大型科技公司都将自己的ai未来押注在英伟达的平台上，一场全球性的ai军备竞赛已然成型。</p><p>特斯拉的放弃并非孤例，而是ai时代平台生态战争下的必然结果。英伟达的护城河并非硬件，而是建立在硬件之上的软件。cuda，这个英伟达推出的并行计算平台和编程模型，经过近二十年的积累，已经成为ai开发领域的windows操作系统。全球数百万的ai开发者都已经习惯于在这个平台上进行工作，任何一款新的ai芯片想要绕开cuda，都无异于说服开发者们放弃熟悉的windows，而去学习一套全新的操作系统。</p><p>英国一家备受瞩目的ai芯片独角兽公司graphcore，曾被视为英伟达的有力竞争者，融资超过7亿美元，其芯片设计也备受赞誉。但最终，由于始终无法构建起能与cuda抗衡的软件生态，在耗尽资金后，黯然走向被出售的命运。graphcore的失败，清晰地揭示了这场战争的残酷真相，特斯拉dojo所面对的，是同样的困境。</p><p>放弃dojo，对特斯拉而言，并非纯粹的失败。有观点认为，将算力基础设施外包给最专业的玩家，可以让特斯拉的顶尖工程师们从复杂的底层硬件维护中解放出来，将全部精力聚焦于他们最擅长的领域：神经网络算法、数据处理和模型优化。这标志着特斯拉对ai竞争的认知进入了一个新的层次，它终于意识到，在人工智能的下半场，竞争已不再是某个单点技术的突破，而是平台化、生态化的全面对抗。</p><p>马斯克的这次放弃，看似是理想主义的退却，实则是现实主义的胜利。dojo的故事结束了，但特斯拉fsd的故事仍在继续。只不过，从今往后，它的算力底座上，将刻着英伟达的名字。这或许不是马斯克最初设想的剧本，但它可能是让特斯拉最快抵达终点的剧本。</p>)
