缩减Dojo项目，核心人才流向DensityAI，特斯拉AI战略迎来大调整？_老虎社区_美港股上老虎

缩减Dojo项目，核心人才流向DensityAI，特斯拉AI战略迎来大调整？

华尔街见闻2025-08-12

特斯拉内部的AI版图正经历一场剧烈震动，其一度备受瞩目的Dojo超级计算机项目似乎正走向终结。 8月12日，据追风交易台消息，摩根士丹利分析师团队最新研报指出，特斯拉解散Dojo超级计算机团队，并非简单的项目收缩，而是一次主动的、以提升资本效率为核心的AI战略重心调整。这可能是一次以降本增效为目的的务实调整，市场普遍认为其占用了大量的资本支出和运营支出。同时，这标志着特斯拉从高成本的自研硬件模式...

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流水8635
·2025-08-12
可能现有的能力已经满足训练任务了，不需要过多投入
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Bannon也即将离职。特斯拉首席执行官马斯克已亲自下令终止该项目，未来公司计划增加对英伟达、超威半导体等外部技术伙伴的依赖。<strong>与此同时，大约20名Dojo团队的前员工已加入一家名为DensityAI的初创公司</strong>，这一系列连锁反应引发了市场对特斯拉未来AI战略走向的广泛关注和猜测。</p>\n<p>Dojo项目最初的目标是打造一台专用的超级计算机，用以处理特斯拉汽车收集的海量视频数据，从而训练其全自动驾驶（FSD）和Optimus机器人背后的机器学习模型。</p>\n<h2>降本增效</h2>\n<p>摩根士丹利认为，削减Dojo项目是一次以降本增效为核心的战略调整。尽管特斯拉从未披露Dojo的具体开销，但报告相信该项目占用了大量的资本和运营支出。</p>\n<p>报告特别提到，特斯拉在第二季度的财报中就指出，运营支出的增加是由AI项目和德州超级工厂的AI训练规模扩大所驱动。公司此前给出的指引是，2025财年的资本支出将超过<strong>90亿美元，主要由“AI相关的资本支出”构成。</strong></p>\n<p>因此，砍掉Dojo项目将直接有助于控制这笔庞大的开支。</p>\n<p><img src=\"https://wpimg-wscn.awtmt.com/afd4923b-ddfe-40e9-90a8-81d9d8faade6.png\"/></p>\n<p><span>Dojo芯片 视频截图</span></p>\n<h2>DensityAI聚集关键人才</h2>\n<p>伴随Dojo项目收缩的，是核心人才的流失。报告强调，一个名为DensityAI的AI计算初创公司正在吸纳Dojo的核心人才。</p>\n<p>这家公司由特斯拉前AI负责人Ganesh Venkataramanan领导，目前仍处于“隐身模式”。据报道，已有大约20名Dojo项目的前成员加入了DensityAI，甚至特斯拉前投资者关系主管Martin Viecha也名列其中。</p>\n<p>该公司旨在构建用于训练机器人和物理世界AI代理的计算基础设施，并有未经证实的消息称其正在进行<strong>“数亿美元”的融资</strong>。</p>\n<h2>战略重塑：强化xAI协同，聚焦机器人与边缘推理</h2>\n<p>分析师观察到，马斯克旗下另一家公司xAI在AI“大脑”开发方面正承担更多责任。xAI利用社交媒体平台X的数据以及特斯拉的部分真实世界视觉数据进行模型训练。</p>\n<p>Dojo项目的缩减可能为特斯拉与xAI之间更深层次的合作铺平道路。</p>\n<p>同时，特斯拉的战略重点似乎正转向其庞大的车辆网络，将其视为一个“大规模分布式推理云”。</p>\n<p>在Optimus人形机器人即将商业化的前夕，预计特斯拉会将更多增量资本支出和研发资源投入到降低机器人物料清单（BOM）成本和提升可制造性上，同时继续增强其边缘（车辆端）数据收集和推理能力。</p>\n<p><img src=\"https://wpimg-wscn.awtmt.com/41c986f2-dcc6-4aef-9a41-175abe0a0565.png\"/></p>\n<p><span>马斯克 视频截图</span></p>\n<h2><strong>外部算力环境成熟，自研芯片紧迫性下降</strong></h2>\n<p>做出这一调整的外部环境也已发生变化。大约两年前，马斯克曾多次就GPU资源短缺问题公开发声。</p>\n<p>而如今，尽管特斯拉仍然是英伟达的重要客户，但如今GPU资源的短缺情况已不像两年前那么严重，这也为特斯拉的战略调整提供了外部条件。</p>\n<p>从技术投资回报的角度看，放弃Dojo也是合理的。摩根士丹利的美国半导体分析师Joe Moore指出：</p>\n<blockquote>\n<p><strong>随着英伟达每年的研发投入超过150亿美元，其投资范围已扩展到机架连接、软件和服务，其他公司想要打造一款在主流工作负载上超越英伟达的专用集成电路（ASIC）将变得越来越困难。</strong></p>\n</blockquote>\n<p>他认为，只有当工作负载与英伟达的重点（如通用生成式AI）截然不同时，自研芯片才有意义。此外，AMD可能在2026年提供机架规模的解决方案，为市场提供又一个可行的替代方案。</p>\n<p>~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~</p>\n<p>以上精彩内容来自追风交易台。</p>\n<p>更详细的解读，包括实时解读、一线研究等内容，请加入【追风交易台▪年度会员】</p>\n<p><img src=\"https://wpimg-wscn.awtmt.com/3c4a713c-7a38-4582-9850-d0eabaf0e7ad.png\"/></p></body></html>","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; charset=utf-8\" />\n<meta name=\"viewport\" content=\"width=device-width,initial-scale=1.0,minimum-scale=1.0,maximum-scale=1.0,user-scalable=no\"/>\n<meta name=\"format-detection\" content=\"telephone=no,email=no,address=no\" />\n<title>缩减Dojo项目，核心人才流向DensityAI，特斯拉AI战略迎来大调整？</title>\n<style 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视频截图\nDensityAI聚集关键人才\n伴随Dojo项目收缩的，是核心人才的流失。报告强调，一个名为DensityAI的AI计算初创公司正在吸纳Dojo的核心人才。\n这家公司由特斯拉前AI负责人Ganesh Venkataramanan领导，目前仍处于“隐身模式”。据报道，已有大约20名Dojo项目的前成员加入了DensityAI，甚至特斯拉前投资者关系主管Martin Viecha也名列其中。\n该公司旨在构建用于训练机器人和物理世界AI代理的计算基础设施，并有未经证实的消息称其正在进行“数亿美元”的融资。\n战略重塑：强化xAI协同，聚焦机器人与边缘推理\n分析师观察到，马斯克旗下另一家公司xAI在AI“大脑”开发方面正承担更多责任。xAI利用社交媒体平台X的数据以及特斯拉的部分真实世界视觉数据进行模型训练。\nDojo项目的缩减可能为特斯拉与xAI之间更深层次的合作铺平道路。\n同时，特斯拉的战略重点似乎正转向其庞大的车辆网络，将其视为一个“大规模分布式推理云”。\n在Optimus人形机器人即将商业化的前夕，预计特斯拉会将更多增量资本支出和研发资源投入到降低机器人物料清单（BOM）成本和提升可制造性上，同时继续增强其边缘（车辆端）数据收集和推理能力。\n\n马斯克 视频截图\n外部算力环境成熟，自研芯片紧迫性下降\n做出这一调整的外部环境也已发生变化。大约两年前，马斯克曾多次就GPU资源短缺问题公开发声。\n而如今，尽管特斯拉仍然是英伟达的重要客户，但如今GPU资源的短缺情况已不像两年前那么严重，这也为特斯拉的战略调整提供了外部条件。\n从技术投资回报的角度看，放弃Dojo也是合理的。摩根士丹利的美国半导体分析师Joe Moore指出：\n\n随着英伟达每年的研发投入超过150亿美元，其投资范围已扩展到机架连接、软件和服务，其他公司想要打造一款在主流工作负载上超越英伟达的专用集成电路（ASIC）将变得越来越困难。\n\n他认为，只有当工作负载与英伟达的重点（如通用生成式AI）截然不同时，自研芯片才有意义。此外，AMD可能在2026年提供机架规模的解决方案，为市场提供又一个可行的替代方案。\n~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~\n以上精彩内容来自追风交易台。\n更详细的解读，包括实时解读、一线研究等内容，请加入【追风交易台▪年度会员】","news_type":1,"symbols_score_info":{"TSYW.SI":0.6,"TSLA":1,"TSLL":1}},"isVote":1,"likeStatus":false,"favoriteStatus":false,"reportStatus":false,"tweetType":1,"langContent":"CN"}],"hasMoreComments":true,"newsSizeData":{"likeSize":0,"commentSize":1,"repostSize":1,"favoriteSize":0,"likeStatus":false,"favoriteStatus":false},"isCrawlerRequest":true}