在科技界的平靜水面下，一場關于技術路線的暗流涌動正在特斯拉內部上演。特斯拉的Dojo超級計算機項目，這個曾承載著創始人馬斯克對完全自動駕駛（FSD）宏偉愿景的項目，如今卻已悄然落幕。

回溯至2019年，馬斯克首次提出Dojo的概念，意在打造一臺專為自動駕駛數據處理和模型訓練而生的超級計算機。其核心，是特斯拉自研的D1芯片。在特斯拉AI日的首次亮相中，Dojo被寄予厚望，被視為將推動FSD神經網絡在大規模數據上實現自動化訓練，從而應對各種復雜場景。

然而，這項看似前景無限的技術遠征，最終卻未能如愿以償。今年8月，特斯拉Dojo超算團隊宣布解散，項目正式終止。取而代之的是，特斯拉計劃斥巨資采購英偉達的AI芯片，到2025年底，其擁有的英偉達旗艦H100芯片數量將從3.5萬塊激增至8.5萬塊。

這一轉變，不僅標志著Dojo項目的終結，更引發了對馬斯克技術哲學的深刻反思。一直以來，馬斯克堅持垂直整合的理念，致力于掌控從原材料到最終產品的完整技術鏈條。在特斯拉的歷史中，這一策略屢建奇功，如打造專屬的超級充電網絡、自研4680大圓柱電池以及推出算力驚人的FSD芯片。

然而，在Dojo項目上，馬斯克似乎遇到了前所未有的挑戰。Dojo的芯片架構設計激進且非常規，追求極致的算力和帶寬，卻在實際應用中遭遇了散熱、功耗和系統穩定性的難題。據報道，特斯拉在Dojo項目上已投入超過10億美元，但性能表現并未達到預期，也未按時達成設定的目標。

與此同時，英偉達以其強大的硬件和成熟的CUDA軟件生態，迅速占據了AI領域的領先地位。CUDA平臺經過近二十年的積累，已成為AI開發領域的標準，全球數百萬AI開發者都習慣于在此平臺上工作。任何試圖繞開CUDA的新AI芯片，都面臨著巨大的市場挑戰。

特斯拉Dojo所面臨的困境，正是這一行業規律的體現。放棄Dojo，對特斯拉而言，或許并非純粹的失敗。相反，它標志著特斯拉對AI競爭認知的深化。特斯拉意識到，在人工智能的下半場，競爭已不再是單點技術的突破，而是平臺化、生態化的全面較量。因此，將算力基礎設施外包給最專業的玩家，讓頂尖工程師專注于神經網絡算法、數據處理和模型優化，成為更為務實的選擇。

這一轉變，看似是理想主義的退讓，實則是對現實的深刻洞察。Dojo的故事雖然結束，但特斯拉在自動駕駛領域的征程仍在繼續。只不過，其背后的算力支撐，將更多地依賴于英偉達的解決方案。

這一調整，或許并非馬斯克最初所設想的路徑，但它卻可能是特斯拉在當前行業格局下，實現自動駕駛愿景的最快途徑。