众所周知，特斯拉在2021年一场名为「AI Day」的活动上，推出了名为“Dojo”的超级计算机，其功能不仅可以处理海量的视频数据，也可以为特斯拉Autopilot、全自动驾驶系统（FSD）以及人形机器人Optimus提供算力支持，而特斯拉开发这套超级计算机系统的目的，就是为了摆脱“英伟达”等芯片厂的束缚，以迎接“人工智能时代”以及“智能汽车时代”的到来。
那么时隔3年，特斯拉的自研算力芯片及相关硬件的技术水平究竟如何呢？一句话总结就是，一言难尽。
首先Dojo超级计算机系统的核心部件是D1芯片，这是一款采用台积电7纳米工艺打造的高性能芯片，集成了500亿晶体管，其内部集成了一个处理器核心、一个高带宽内存、一个高速互连器以及高速缓存，其峰值算力为362TFL。
特斯拉在一个训练模块中集成了25颗D1芯片，让特斯拉的训练模块峰值算力达到了9PFLOPS，带宽为900GB/s。然后10个训练模块又继续组合成一个算力为900 PFLOPS，带宽90TB/s的系统托盘，并配以相对应的供电冷却联网系统，这个东西被官方称为ExaPOD集群。在经过了一系列的“堆料”操作后，特斯拉就得到了这个由3000颗D1芯片组成的Dojo超级计算机，而在此之前，特斯拉数据中心使用的算力芯片是来自英伟达的A100。
根据特斯拉方面的计划，他们本来打算在2023年财年生产4~5万颗D1芯片，逐步替换掉英伟达的算力芯片，其首个ExaPOD也在去年7月投入了运营。显然特斯拉自研芯片的目的就是为了降低算力芯片的采购成本，此外自研芯片在兼容性和系统匹配度方面，也有着天然的优势，但显然他们低估了造算力芯片这件事的难度。
在2023年特斯拉第二季度的电话会议中，马斯克突然表示，自研芯片，毫无必要，他说：“如果英伟达能够给我们足够的GPU，也许我们就不需要Dojo，但他们无法满足我们的需求。”一向痴迷于技术创新的马斯克之所以会说这样的话，无非就是他们的自研芯片无法满足需求。
去年11月， Dojo超算项目的负责人、特斯拉自动驾驶硬件高级总监「加内什·文卡塔拉马南」突然被解雇，这也标志着特斯拉相关算力芯片开发项目陷入僵局，尽管前苹果高管彼得·班农成为了该项目的接班人，但目前没有任何迹象表明，第二代Dojo系统的表现好于英伟达的产品，毕竟从性能来说，特斯拉的算力芯片比英伟达同级别产品至少落后四年，即便同等算力，特斯拉的芯片也发热更大，功耗更高。
而更糟的是，在今年3月20日，英伟达推出了下一代算力系统「Blackwell B200」，包含
B100、B200 和 Grace-Blackwell 超级芯片 (GB200)。英伟达方面表示，这套系统与 H100 相比，其成本和能耗最大可减少25倍。
如果真是这样，咱们实在想不出，特斯拉自研芯片有啥存在价值了，正如马斯克自己所说，他们确实已经没必要自己造芯片了，毕竟有那精力，还不如投到产品开发上，要知道，特斯拉已经好几年没出过新车型了。
