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一、Dojo的起源与初步设想（2019年）
2019年4月22日，在特斯拉的Autonomy Day上，特斯拉AI团队深入探讨Autopilot和Full Self – Driving及其背后的AI技术，并分享专为神经网络和自动驾驶汽车定制的芯片信息。埃隆·马斯克（Elon Musk）首次提及Dojo，称其是用于训练AI的超级计算机，还指出当时生产的所有特斯拉汽车已具备完全自动驾驶所需硬件，只需软件更新。
2019年全球自动驾驶领域快速发展，众多公司加大研发投入。例如谷歌旗下的Waymo持续推进自动驾驶技术研发，在路测里程等方面成果显著。特斯拉提出Dojo概念，旨在打造定制化超级计算机，为自动驾驶技术提供强大计算支持，以在竞争中占据优势。
二、Dojo的宣传推广与能力初现（2020年）
（一）2月2日：全球布局与能力展望
马斯克宣称，特斯拉很快将在全球拥有超一百万辆联网车辆，这些车辆配备实现完全自动驾驶所需的传感器和计算设备。他大力宣扬Dojo的能力，称其能处理海量视频训练数据，高效运行超空间阵列，后续将披露更多信息。
（二）8月14日：发布时间预估
马斯克重申特斯拉计划开发名为Dojo的神经网络训练计算机，用于处理海量视频数据，称之为“一头猛兽”，并预计Dojo第一个版本约一年后推出，即2021年8月左右。
（三）12月31日：安全标准与Dojo作用
马斯克提到，Dojo虽非实现自动驾驶的必需条件，但会使自动驾驶更好。他强调Autopilot不仅要比人类驾驶员更安全，最终需比人类驾驶员安全10倍以上。
2020年全球自动驾驶汽车市场规模持续增长。各大公司积极提升自动驾驶技术的安全性和可靠性标准，特斯拉对Dojo的定位和规划顺应这一趋势，通过强大计算能力提升自动驾驶技术安全性。
三、Dojo正式亮相与技术细节公布（2021年）
（一）8月19日：正式官宣与芯片发布
特斯拉在首届AI Day上正式宣布Dojo诞生，该活动旨在吸引工程师加入其AI团队。同时，特斯拉推出D1芯片，并表示将与英伟达的GPU一同为Dojo超级计算机提供动力，其AI集群将容纳3000个D1芯片。
（二）10月12日：技术白皮书发布
特斯拉发布Dojo Technology白皮书——“特斯拉可配置浮点格式与算法指南”，概述用于深度学习神经网络的新型二进制浮点算法技术标准，该算法可在软件、硬件或两者任意组合中实现。
2021年AI芯片市场竞争激烈，英伟达等公司在GPU领域领先。特斯拉推出D1芯片用于Dojo构建，展示其在AI计算硬件领域的自主研发能力，试图打破传统芯片供应商限制，为自身AI发展提供针对性硬件支持。
四、Dojo的进展与目标设定（2022年）
（一）8月12日：逐步推进计划
马斯克表示特斯拉将逐步引入Dojo，称明年无需购买过多增量GPU。
（二）9月30日：硬件测试与目标设定
在特斯拉第二届AI Day上，公司透露已安装首个Dojo机柜，并进行2.2兆瓦的负载测试，当时每天制造一块由25个D1芯片组成的模块。活动现场展示Dojo运行Stable Diffusion模型生成“火星上的Cybertruck”AI图像的过程。公司计划在2023年第一季度完成一个完整的Exapod集群，还计划在帕洛阿尔托总共建造七个Exapods。
2022年全球超级计算机领域不断发展，新技术和架构层出不穷。特斯拉在Dojo建设上稳步推进，其目标设定体现对自动驾驶技术计算需求的规划，也显示在超级计算机领域的野心，试图打造专属于自动驾驶训练的强大计算平台。
五、Dojo的潜力与挑战（2023年）
（一）4月19日：成本与服务潜力
马斯克在特斯拉第一季度财报会议上向投资者表示，Dojo“有潜力将训练成本降低一个数量级”，且“有可能成为一项可销售的服务，像亚马逊网络服务一样提供给其他公司”。同时，他指出Dojo是“风险较大的赌注”，但值得一试。
（二）6月21日：运行状态与计算能力预测
特斯拉AI X账号发布消息称，公司神经网络已应用于客户车辆，发布展示特斯拉当前和预计计算能力的时间线图表，将Dojo生产起始时间设为2023年7月，但未明确指D1芯片还是超级计算机本身。同一天，马斯克表示Dojo已在特斯拉数据中心上线运行任务。公司预计到2024年2月左右，特斯拉计算能力将跻身全球前五，到2024年10月达到100 exaflops。
（三）7月19日：生产启动与资金投入
特斯拉在第二季度财报中指出已开始Dojo生产。马斯克表示，特斯拉计划在2024年之前在Dojo上投入超10亿美元。
（四）9月6日：计算限制与解决方案
马斯克在X平台发文称，特斯拉受限于AI训练计算能力，英伟达和Dojo将解决此问题。他提到管理特斯拉汽车每天产生的约1600亿帧视频数据极其困难。
2023年自动驾驶技术对计算能力需求呈指数级增长，特斯拉面临计算资源和数据管理双重挑战。Dojo在降低成本和拓展服务方面潜力备受关注，但要实现目标，还需克服诸多技术和资源难题。
六、Dojo的发展规划与相关波折（2024年）
（一）1月24日：高风险高回报项目
在特斯拉第四季度及全年财报电话会议上，马斯克再次承认Dojo是高风险、高回报项目。他表示，特斯拉采取“英伟达和Dojo双路径”，称“Dojo正在发挥作用”，“承担着训练任务”。同时，特斯拉扩大其规模，计划推出Dojo 1.5、Dojo 2、Dojo 3等后续版本。
（二）1月26日：建设投资与成本比较
特斯拉宣布计划投资5亿美元在布法罗建造一台Dojo超级计算机。随后，马斯克在X平台淡化此投资，称5亿美元虽数额巨大，但“仅相当于英伟达的10000个H100系统。特斯拉今年在英伟达硬件上的花费将超这一数额。目前，要在AI领域具备竞争力，每年投入至少需数十亿美元。”
（三）4月30日：下一代训练模块生产
据IEEE Spectrum报道，在台积电北美技术研讨会上，台积电表示Dojo的下一代训练模块——D2已在生产。D2将整个Dojo模块集成在单个硅片上，而非像之前连接25个芯片组成一个模块。
（四）5月20日：超级计算机集群建设规划
马斯克指出，德州超级工厂扩建部分的后部将建设“一个超密集、水冷式超级计算机集群”。
（五）6月4日：芯片调配风波
CNBC报道称，马斯克将数千个为特斯拉预留的英伟达芯片转移到了X和xAI。最初马斯克称该报道为假，随后在X平台发文解释，因德州超级工厂南部扩建工程仍在继续，特斯拉无合适地方安置并启用这些英伟达芯片，“否则只能闲置在仓库中”。他还提到，该扩建区域将“容纳50000个H100用于FSD训练”。此外，他透露：“在我所说的特斯拉今年将在AI相关支出的约100亿美元中，大约一半用于内部，主要是特斯拉设计的AI推理计算机和所有汽车中配备的传感器，以及Dojo。对于构建AI训练超级集群，英伟达硬件成本约占三分之二。我目前对特斯拉今年购买英伟达硬件的最佳估计是30亿至40亿美元。”
（六）7月1日：硬件升级需求
马斯克在X平台透露，当前特斯拉车辆可能不具备适配公司下一代AI模型的硬件。他表示，下一代AI参数数量预计增加约5倍，“如果不升级车辆推理计算机，很难实现这一目标”。
（七）7月23日：英伟达供应挑战
在特斯拉第二季度财报电话会议上，马斯克表示对英伟达硬件需求“极高，以至于常常难以获得GPU”。他认为，“因此，我们需要在Dojo上投入更多精力，以确保拥有所需训练能力。并且我们确实看到了Dojo与英伟达竞争的潜力。”特斯拉投资者资料中的一张图表预测，到2024年底，特斯拉AI训练能力将从6月的约40000个等效H100 GPU提升至约90000个等效H100 GPU。当天晚些时候，马斯克在X平台发文称，Dojo 1到年底将拥有“约8000个等效H100的在线训练能力”，并发布超级计算机照片，其外观与特斯拉的Cybertruck一样采用类似冰箱的不锈钢外壳。
（八）7月30日：AI5量产时间预估
马斯克在回复一篇声称要成立“特斯拉HW4/AI4车主俱乐部，以表达对AI5推出后被抛弃的不满”的帖子时表示，AI5距离大规模生产大约还有18个月。
（九）8月3日：Cortex亮相
马斯克在X平台发文称，他参观了“德州超级工厂的特斯拉超级计算集群（又名Cortex）”。他指出，该集群将由大约100000个英伟达H100/H200 GPU组成，并配备“用于FSD和Optimus视频训练的大容量存储”。
（十）8月26日：Cortex展示
马斯克在X平台发布一段Cortex的视频，并称之为“正在特斯拉奥斯汀总部建造的巨型新型AI训练超级集群，用于解决现实世界的AI问题”。
2024年，特斯拉在Dojo发展过程中面临技术升级、资金投入、硬件供应等多方面情况。同时，Cortex的出现为特斯拉的AI训练带来新布局和发展方向。
七、2025年的现状
2025年1月29日，特斯拉2024年第四季度及全年财报电话会议未提及Dojo。然而，位于奥斯汀超级工厂的特斯拉新型AI训练超级集群Cortex亮相。特斯拉在股东资料中指出，已完成Cortex部署，该集群由大约50000个英伟达H100 GPU组成。资料提到：“Cortex助力实现了FSD（Supervised）V13版本，由于数据量增加4.2倍、视频输入分辨率提高等改进，该版本在安全性和舒适性方面取得重大提升。”在电话会议中，首席财务官Vaibhav Taneja指出，特斯拉加速Cortex建设，以加快FSD V13推出。他表示，截至目前，包括基础设施在内的AI相关累计资本支出约为50亿美元。Vaibhav Taneja还称，预计2025年与AI相关的资本支出将保持平稳。
