По словам Маска, причиной закрытия проекта стала смена технологического фокуса. «Когда стало ясно, что все пути ведут к AI6, мне пришлось закрыть Dojo и принять ряд сложных кадровых решений, поскольку Dojo 2 стал эволюционным тупиком», — написал он. Глава Tesla допустил, что условный «Dojo 3» может существовать в виде платы с большим количеством чипов AI6.
Первый суперкомпьютер Dojo использовал комбинацию графических процессоров Nvidia и чипов D1 собственного производства Tesla. Следующий этап, «Dojo 2», должен был работать на чипе D2 второго поколения. Однако теперь Tesla делает ставку на чипы AI5 и AI6, производимые TSMC и Samsung.
Чип AI5 ориентирован на работу с системой помощи водителю FSD, а AI6 предназначен как для бортовой обработки данных, включая беспилотное вождение и автономные функции роботов, так и для масштабного обучения нейросетей. Маск отметил, что объединение задач вывода и обучения на одной архитектуре позволит снизить сложность и стоимость кластеров. «Tesla не видит смысла в разделении ресурсов и масштабировании двух совершенно разных ИИ-чипов», — написал он.
Маск с 2019 года называл Dojo ключевым элементом миссии Tesla по достижению полной автономности и созданию гуманоидных роботов, однако в августе 2024-го перестал говорить о проекте, переключив внимание на новый суперкомпьютерный кластер Cortex, который якобы строится в Остине. При этом остаётся неизвестным, ведётся ли работа над Cortex и какова судьба центра Dojo в Буффало, куда Tesla вложила $500 млн.
В то же время в отчёте Bloomberg на прошлой неделе утверждалось, что программа Dojo была свернута после того, как 20 сотрудников ушли в новый стартап DensityAI. Среди них мог быть и архитектор чипов Питер Бэннон. По этой версии, отток кадров подорвал проект, и закрытие стало вынужденным шагом.
Эта версия не подтверждена официально, но она ставит под сомнение заявление Маска, что причиной стало исключительно техническое превосходство AI6. Критики отмечают, что объединение чипов для обучения и вывода может быть не оптимальным решением, так как эти задачи требуют разной архитектуры и параметров производительности.
