你有没有想过，曾经被吹得天翻地覆的“自研芯片”工程，到底走到了哪一步？当马斯克一纸宣布，解散了自家的Dojo超级计算机团队，这个问题似乎在每个人脑海里突然变得越发清晰。
我查了下相关资料，心里顿时有点底气。2019年，马斯克第一次提出要打造属于特斯拉的“核心芯片”，目标很明确——用自家的D1芯片，解决自动驾驶数据处理的瓶颈。那阵子，他语气很激动，说要以此加速FSD的进化，让特斯拉在自动驾驶领域甩开一大截。宣传片里也是满屏的程序代码和炫酷的机房画面，让人误以为自己站在了AI的最前沿。
然而，光有梦想不行，现实很快就拧了自己一把。内部消息爆料，D1芯片开发得太复杂，软件硬件配合不上，算力利用率远低于预期。更糟糕的是，关键人才纷纷跳槽。据说负责人很快带着技术和档案溜走，连测试样品都堆在办公室，像没人要的废铁。这些细节让我忍不住发问：难道特斯拉真一开始就没考虑到技术成熟度的节奏控制？还是只是盲目追逐自研的“使命感”？
你知道，英伟达的芯片哪家不晓得？作为人工智能的“标配”，H100芯片除了价格贵点，效率确实甩开同行几条街。今年，特斯拉一口气还订了五万块，堆满内华达的超级计算机集群。电费每月就要花上百万，换一句话说，马斯克是在用钱“打广告”，也是在用钱“拼速度”。我纳闷，这么花钱，图个啥？难道只是不想被人说“还在自己造芯片，真是折腾了”。
但问题也不只是钱的问题。放弃自研，转而依赖英伟达，表示特斯拉在这场“技术争夺战”中，选择了“投靠强者”。英伟达的H100，不仅在训练大模型时效率出众，也在处理视频、自动驾驶算法上占尽优势。三星的订单让AI6芯片明年就能量产，这代表自动驾驶芯片的“快车”在加速。可如果一直用“别人的芯片”，会不会在将来变成一种“被依附的格局”？自动驾驶的核心还在于数据的速度和效率，谁能提供更快的“发动机”，就更有优势。
我也在想，这样的转变是不是暗示着特斯拉的“自研”策略正在发生变化？毕竟，马斯克一直喜欢“全栈自研”的说法。他曾经宣称，没有自家设计的芯片，自动驾驶便“半只脚踩在了泥坑里”。可是，现在看起来，他更像是在用市场上的成熟基础技术，降低制造风险。把黑锅甩给“自研芯片”失败，也算是为自己开脱。
这不禁让我想到苹果的芯片之路——从最初的模仿和试水，经过十几年慢慢积累，才走到今天的“晶片殿堂”。反观特斯拉，追求一年出爆款，似乎没有那么悠闲。这动辄几百亿美元的投入，折腾出来的到底是不是能满足自动驾驶的要求？还是说，半路被“外援”拽了一把，才发现自己根本难以匹配行业巨头的脚步？
有人说，这无非是一场“合理的“妥协”。毕竟，比起逆天的芯片技术，实用才是王道。用成熟的英伟达技术，能让特斯拉更快地推出新车，改善自动驾驶的体验。实际上，这也符合很多企业合理的布局思路：短期内，用现成的硬件，来获得市场的立足点。把省下的钱，用于升级或降价，或许也是更实际的考虑。
但我也想到，转向外部供应商，意味着一旦英伟达的芯片供应出现变数，特斯拉的自动驾驶很可能陷入被动。不依赖自研意味着“受控性”变差，一旦断供或价格上涨，后果就很明显。到那时，自动驾驶的“核心能力”是不是会变成一张依赖别人的“牌照”？这是值得每个行业内观察者深思的问题。
我还在想，整个科技行业，从“全栈自主”到“合作共赢”，这中间似乎一直在摇摆。这两年，像苹果、华为都在踩着平衡木，一边追求技术自主，一边又大规模用供应链的成熟技术。特斯拉这个变局，也许正折射出：在追逐创新的同时，合理取舍才能让公司走得更稳。
看着公司把原本贼死的Supercomputer拆得几乎只剩个“装饰品”，我心里其实有点复杂。有人或许觉得马斯克“虚张声势”不靠谱，也有人觉得他在用一场产品和成本的“折中”游戏在谋求更好的未来。至于真相怎样，只能等到明年那块“自动驾驶芯片”正式量产，看到实际效果再说。
在这场变革中，我更关心的其实是，谁能在技术和战略平衡中找到那个“点”。不是每个公司都能像苹果那样，十几年慢磨出来的“内核”给自己带来优势。特斯拉暂时用上了市场上成熟的技术，或许只是一场“短兵相接”的必要策略。
最终，这一片显得如此真实却又充满变数的人间舞台，能不能如愿变成更加稳定的“战场”？好奇心驱使我继续观察。毕竟，技术的天空，从来没有永远的领跑者。
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