2025年8月，特斯拉正式宣布解散其AI超级计算机“Dojo”项目团队，标志着这一曾被视为公司技术转型核心的计划彻底终止。作为特斯拉自主研发的超级计算平台，Dojo旨在通过自研芯片“D1/D2”构建不依赖英伟达GPU的AI训练体系，为自动驾驶和机器人技术提供底层支持。然而，项目在推进数年后因技术瓶颈、生态劣势及战略调整被迫叫停，引发行业对特斯拉技术路线与商业定位的深度讨论。
Dojo项目的核心逻辑是打破对外部芯片供应商的依赖。特斯拉曾计划通过Dojo实现“纯视觉自动驾驶”的技术突破，即利用海量行驶数据训练出模拟人类视觉的AI模型，进而支撑自动驾驶出租车（Robotaxi）和类人机器人Optimus的商业化。马斯克甚至在2024年公开表示，第二代Dojo将于2026年实现商业化，成为特斯拉从汽车制造商向AI企业转型的关键里程碑。但现实是，Dojo的芯片性能始终无法追上英伟达H100、H200等通用GPU的迭代速度，且主流AI软件生态均围绕GPU优化，导致Dojo在成本、效率和兼容性上全面落后。
技术层面的挫败并非Dojo终结的唯一原因。项目解散后，部分核心团队成员创立了初创公司“DensityAI”，带走了大量技术积累和行业经验。这一人才流失直接削弱了特斯拉在AI基础设施领域的竞争力，也暴露出高风险技术项目对关键人才的过度依赖。更值得关注的是，马斯克的决策风格在此次调整中体现得淋漓尽致：从2024年仍强调Dojo的重要性，到2025年迅速转向与三星合作开发AI6芯片，特斯拉的技术战略在一年内完成了从“自主研发”到“生态合作”的彻底转型。
尽管Dojo项目终止，特斯拉的AI野心并未收缩。目前，公司正通过与英伟达、AMD、三星等企业的合作，推进基于AI6芯片的超级计算机“Cortex”扩容。全自动驾驶（FSD）最新版本的训练工作已由Cortex接管，显示出特斯拉在技术路径上的务实转向。然而，Dojo的失败仍引发了关于特斯拉身份的争议：作为一家电动汽车销量增速放缓、自动驾驶服务推进有限的企业，其“AI企业”的定位是否还能支撑市场信心？
行业分析指出，Dojo的终结暴露了自研芯片与超级计算机战略的高风险性。在AI半导体行业快速迭代的背景下，特斯拉的资源投入和生态系统建设难以与英伟达等巨头抗衡。此次调整虽被视为战略收缩，但也为特斯拉提供了重新聚焦核心竞争力的机会。未来，特斯拉能否在AI领域找到更高效的突破口，或将决定其从汽车制造商向科技公司转型的成败。
