造芯神话破灭,马斯克向英伟达投诚
一场内部的技术风暴,正悄无声息地席卷特斯拉。
那个曾被马斯克寄予厚望的Dojo超级计算机项目,在耗资超过十亿美元后,被其创造者亲手画上了句点。
在AI技术浪潮下,即便是行业颠覆者也必须向规模经济和技术生态低头。企业的边界和核心竞争力正在被重新定义。
当单点的技术突破,让位于平台化的全面对抗,专注自身最擅长的领域、与产业链巨头合作,或许是更务实的选择。
“道场”的废弃
今年8月,平静的科技圈被一颗重磅炸弹所打破。特斯拉Dojo超算团队突然解散,项目正式关停。
Dojo,这个取自日本武术、意为“道场”的名字,曾承载着马斯克对完全自动驾驶(FSD)的全部野心。
时间拉回到2019年,马斯克首次提到Dojo的概念,其目标只有一个:打造一台专门用来处理和训练自动驾驶模型的性能猛兽。它的心脏,是特斯拉完全自研的D1芯片。
在特斯拉首届AIDay上,Dojo项目首次向世界揭开神秘面纱。
当时的特斯拉AI部门负责人称,这台超级计算机将赋能FSD神经网络,从而能够在大规模上训练,并自动化处理各种长尾场景,比如应对路边的孩童或被风吹动的塑料袋。
然而,这场声势浩大的技术远征,最终却未能抵达彼岸。
取而代之的,是一份流向行业巨头的巨额订单。
特斯拉计划斥资数十亿美元购买英伟达AI芯片。马斯克本人也公开确认,到2025年底,公司拥有的英伟达旗舰H100芯片数量将从3.5万块增加到8.5万块。
从全栈自研的孤注一掷,到豪掷千金的买买买。
这180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呈现:被马斯克奉为圭臬的成功法则,为何在Dojo这里失灵了?
AI芯片的“叹息之墙”
要看懂特斯拉这次的放弃,就必须先理解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,痴迷于掌控核心技术的整个链条,从原材料到最终产品,以此来最大化地优化成本和创新速度。
在特斯拉过往的历史中,这一法则屡试不爽。
当所有传统车企都依赖第三方充电设施时,马斯克斥巨资在全球铺设了特斯拉专属的超级充电网络,将其打造成了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,而是亲手打造了超级工厂,并全力推进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。
最成功的案例莫过于车载芯片。
当他认为英伟达提供的车载芯片无法满足FSD的算力需求时,便毫不犹豫地组建团队。在2019年的自动驾驶日上,特斯拉正式推出了算力惊人的自研FSD芯片,完成了对车载计算平台的垂直整合。
这些成功的先例,让马斯克有充分的理由相信,Dojo不过是这条成功路径上的又一次复制。然而,他似乎低估了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。它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。
一位分析师曾言:“特斯拉试图同时解决一个硬件问题和一个软件问题。他们不仅要制造出全新的芯片,还要为它编写一个全新的软件堆栈。这是一个极其困难的挑战。”
据科技工程学会媒体报道,到2024年,特斯拉已在Dojo项目上花费超过10亿美元,但其性能表现并未与投入成正比,也未能按时达到马斯克设定的性能目标。报道直言:“Dojo从未真正兑现它的炒作。”
当特斯拉还在为Dojo的稳定性苦苦挣扎时,它的对手英伟达,正以风驰电掣的速度向前飞奔。
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。
当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时,一场全球性的AI军备竞赛已然成型。
坚持自研Dojo,就像在所有人都使用高速公路的时代,坚持要自己修一条全新的铁路。纵然理想宏大,但远水解不了近渴。
平台生态时代的来临
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。
英伟达的护城河不是硬件,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。
这几乎是不可能的任务。
英国一家备受瞩目的AI芯片独角兽公司Graphcore,曾被视为英伟达杀手,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。这次投降,并非自身能力不行,而是行业规律使然。
放弃Dojo,对特斯拉来说并非一次纯粹的失败。国外某科技媒体的评论文章提供了一个全新的视角:“Dojo的关停对英伟达是胜利,但对特斯拉也可能同样是胜利。”
这篇文章认为,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,将全部的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。与其追求无所不包的垂直整合,不如将有限的资源投入到最能体现自身优势的领域中。
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的故事还在继续。
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想要的剧本,但它可能是那个能让特斯拉最快抵达终点的剧本。
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