特斯拉关停Dojo研发，AI5/AI6芯片成为新核心

Ofweek光电信息网2025-08-13

芝能智芯出品特斯拉正在对AI芯片和硬件的开发做了重新的安排，这家以硬件自研闻名的公司，关闭原有的Dojo超算研发部门，将核心算力资源集中到两款新一代自研芯片——AI5和AI6。不同于Dojo时代的“训练为王”，特斯拉的新策略是围绕这两款芯片，构建推理与训练一体化的分布式计算平台，并将推理集群置于FSD（完全自动驾驶）研发的中心位置。这背后是特斯拉对自动驾驶训练体系的根本调整——从依赖真实道路数据，...

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3”，但其本质已不再是单一的训练超算，而是一个推理驱动、可兼顾训练的分布式计算平台。AI5与AI6在设计理念上强调晶体管密度与数据通道带宽的平衡。单颗芯片拥有数百亿级晶体管，面积达645平方毫米，采用模块化封装，以降低热管理与电源分配的复杂度。在生产环节，三星有可能承接AI6的部分制造任务，而英特尔则被传将参与芯片封装，形成台积电—三星—英特尔三方协作模式。这一多元化供应链不仅有助于降低单一代工风险，也为特斯拉在产能和成本控制上提供更多主动权。与此同时，特斯拉并未放弃外部算力资源，而是继续使用英伟达GPU集群进行世界模型训练，并与内部AI5/AI6推理集群形成互补。英伟达在超大规模训练场景下依旧具备成熟的软件生态和性能优势，而特斯拉自研芯片则在特定推理任务中具备更高的能效比。这种混合架构为特斯拉的计算平台带来了兼容性与灵活性，既保持了技术的自主性，又利用了外部成熟资源的稳定性。Part 2合成数据驱动的FSD训练体系重构特斯拉战略调整的核心动因，并非单纯出于硬件设计的优化，而是与其FSD模型训练方法的根本变化密切相关。过去，FSD训练高度依赖从特斯拉车队收集的真实道路数据，这种方式虽然保证了数据的真实性与多样性，但在覆盖极端场景、长尾分布以及高危驾驶情境方面存在明显不足。此外，真实数据的采集与标注成本高昂，且迭代周期受制于现实条件。特斯拉正将训练数据集的重心转向由世界模型生成的合成数据。所谓世界模型，是在云端训练出的超大规模AI模型，它能够在虚拟环境中模拟道路、交通参与者及各种天气与光照条件。通过在该模型上进行推理，特斯拉可以快速生成数量庞大、分布多样且可控性极高的合成驾驶数据。这些合成数据再与一定比例的真实道路数据结合，用于训练新的FSD模型。这一策略带来的直接结果是，FSD模型训练中推理的比重显著提升。◎传统流程中，推理主要发生在车辆端，即模型已经训练完毕后用于实际驾驶决策；◎而现在，大量推理任务被前置到云端世界模型运行阶段，用于合成数据生成。这要求云端推理系统具备极高的带宽与低延迟能力，以支持成千上万场景的并行生成。在此背景下，由AI5/AI6芯片组成的推理集群（即Dojo 3）正好契合这一需求。在新的训练体系下，特斯拉的AI工作流大致分为三个层次：◎首先，使用英伟达GPU集群训练超大参数量的世界模型。该模型并不直接部署到车辆上，而是作为合成数据生成引擎。◎其次，通过AI5/AI6推理集群运行世界模型，在大规模并行运算中生成覆盖广泛场景的合成数据。这些数据可灵活调整参数，例如增加雨雪天气、夜间驾驶、特殊交通事件等长尾情景。◎ 最后，将合成数据与部分真实道路数据混合，训练出小参数量、可在车端部署的FSD模型，并在车队中进行快速迭代与反馈更新。采用合成数据的优势不仅在于效率与可控性，还在于安全性。许多现实中危险或难以重现的情景，可以在虚拟世界中无限次模拟，从而在不增加现实风险的前提下提升模型的应对能力。这种方法也逐渐成为AI领域的共识趋势，不仅特斯拉，近期一些大型模型如Grok 4、GPT-5也采用了类似的策略，将合成数据作为训练集的重要组成部分。小结特斯拉在硬件与数据策略上的同步转向，使其FSD研发模式形成了新的闭环：世界模型在GPU集群上训练，AI5/AI6推理集群批量生成合成数据，最终产出的轻量模型部署到数百万辆车上进行验证和优化。这样的架构既保留了英伟达GPU的成熟生态，又通过自研芯片掌握了关键环节的算力自主权。在整个行业都在探索自动驾驶与通用人工智能融合的今天，特斯拉的做法提供了一种参考路径——推理与训练不再泾渭分明，真实与合成数据不再对立，而是在硬件、算法与生产流程上高度耦合。这可能是下一阶段AI竞争的主流方向。","kind":"news","is_publish_news":true,"is_publish_highlight":false,"is_publish_live":false,"is_publish_wemedia":null,"editions":null,"column":"","sentiment":"-1","news_tag":"","news_rank":0,"isVideo":false,"video":null,"symbols":[],"gpt_button":0,"need_auth":false,"need_login_tip":false,"code":"91000000","status":"200"},"commentList":[],"isCommentEnd":true,"newsSizeData":{"likeSize":0,"commentSize":0,"repostSize":0,"favoriteSize":0,"likeStatus":false,"favoriteStatus":false},"APP":{"userAgent":"Mozilla/5.0 AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko; compatible; ClaudeBot/1.0; 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