时隔不到半年，马斯克重启Dojo 3超级计算机项目，以降低对英伟达GPU芯片的依赖。

1月19日，特斯拉CEO马斯克（Elon Musk）在社交平台上宣布，全新非GPU架构的AI5芯片设计已完成，公司将重启超级计算机项目Dojo 3的开发工作。而下一代AI6芯片研发处于早期阶段，未来还将推出AI7、AI8、AI9……目标是将设计周期缩短至9个月。

他预测，这将是迄今全球产量最高的AI芯片。

这意味着，特斯拉Dojo 3的重启，绝非局限于自动驾驶单一领域，而是拓展至全场景 AI 推理与训练算力范畴。此举将补齐马斯克的AI算力生态布局，为其自动驾驶FSD软件、人形机器人Optimus、xAI集群及SpaceX太空算力等多元业务，提供强有力的底层算力支撑。

马斯克近期在一场长达三小时的深度播客访谈中大胆预言：通用人工智能（AGI）2026年便能实现。

那么，对于全球AI芯片市场来说，Dojo 3重启背后到底意味着什么？

Dojo项目自2021年特斯拉AI Day首次提出，主要定位是“面向机器学习训练的超级计算机”。

2021年特斯拉首届AI Day上，马斯克正式官宣Dojo，推出自研D1芯片，规划AI集群部署3000颗D1芯片。而早在2019年特斯拉自动驾驶日上，马斯克就首次预告Dojo超级计算机，称将推动特斯拉构建超100万辆联网自动驾驶汽车。

2022年，马斯克称，Dojo将降低对英伟达GPU的依赖，并计划完成集群设施。次年，特斯拉启动 Dojo 生产，计划投入超10亿美元。

尽管2025年7月马斯克称Dojo 2有望在2026年实现规模化，但随着Grok和xAI的重要性凸显，去年8月，外媒称Dojo团队被解散、负责人离职，马斯克叫停Dojo 2项目。

如今，马斯克押注架构重构与成本优化的Dojo 3超级计算机。

根据特斯拉战略规划，Dojo 3本质上是将512颗AI5或AI6芯片密集集成于单块主板，形成超级计算机集群，这种设计能将网络布线复杂性与硬件成本降低数个数量级，同时保留大规模并行计算能力。

其中，AI6芯片将采用2nm制程工艺，将成为全球首个2nm Dojo芯片。马斯克计划整合原Dojo架构优势，实现车辆、Optimus机器人与数据中心的AI生态适配。

在行业人士看来，马斯克重启 Dojo 3，是技术成熟、业务刚需、成本优化、战略反制与供应链协同等核心因素叠加的必然结果，本质在于马斯克需要构建特斯拉“算力-芯片-应用”生态闭环。

特别是马斯克加速研发的“非GPU”芯片——AI5，以及构建Dojo 3超级计算机集群，无疑会对英伟达的营收造成一定冲击。

马斯克曾在内部表示，英伟达凭借在 AI 芯片领域的先发优势和市场垄断形成了恐怖定价权，若按特斯拉自建超算集群10万张H100的规划规模计算，仅芯片采购成本就超过30亿美元，这一金额相当于SpaceX一年计划发射120枚猎鹰9号火箭的总成本，足以见得 GPU 采购成本高到离谱。而AI5 由三星代工，单芯性能对标英伟达 Hopper、双芯接近 Blackwell，AI6计划延续合作并推进2nm制程，特斯拉通过大额订单绑定三星等代工厂，提升议价权、降低量产成本，打破GPU垄断局面。

下一步，特斯拉将通过AI5/AI6芯片和Dojo 3集群，共同构建芯片-算力-应用闭环，不再依赖外部芯片供应商，从而将满足自动驾驶、机器人领域的芯片需求。

马斯克在1月18日官宣的推文中提及“研发世界最高产芯片”，似乎暗示AI5/AI6未来或向第三方开放。一旦特斯拉对外提供芯片或算力服务，将直接切入英伟达核心的数据中心 AI 芯片市场，迫使头部厂商加速降价或技术迭代。

今年1月15日，OpenAI宣布与可重构数据流架构AI芯片独角兽Cerebras签下一笔高达100亿美元（约合700亿元）的订单。未来三年，OpenAI计划部署750兆瓦的Cerebras晶圆级系统，建成后或将成为全球最大规模的AI计算平台。

就在刚刚过去的2025年12月，可重构数据流AI芯片公司Groq宣布，英伟达以超 200 亿美元获得Groq核心AI技术知识产权，Groq 创始人及核心团队加入英伟达。

再加上特斯拉重启“非GPU”Dojo芯片计划，都在传递一个信号：天下苦GPU之垄断久已，英伟达也知道自己到了必须改变的时刻！

长期以来，全球 AI 芯片市场由英伟达、AMD等企业主导，其中，英伟达GPU市占率高达80%以上，尤其在大模型训练、超级计算等高性能AI算力领域，AI行业形成了“路径依赖”。

然而，包括特斯拉 AI5、谷歌 TPU、Groq和SambaNova的可重构数据流芯片在内的“非 GPU”芯片，正集体崛起挑战这一格局。

很显然，英伟达 GPU 凭借生态优势长期主导 AI 训练，但高能耗、高成本、依赖先进制程的短板在大模型等场景日益凸显。但是，以Groq LPU、SambaNova 的可重构数据流架构，通过“软件定义硬件”，凭借强大的低功耗、高性能和高性价比，非GPU已经撕开了AI云端训练与推理市场。

这股“去GPU化”的芯片架构发展浪潮，也在影响着全球包括中国的芯片企业。

在韩国，可重构芯片企业Rebellions 已经成为韩国首家 AI 芯片独角兽企业（估值超过10亿美元），其当前估值大概率已达到15亿美元甚至更高。中国的可重构芯片头部企业清微智能刚刚完成超20亿元融资，据知情人士透露，其估值超120亿元应毫无悬念。特别是，清微智能因为其特有的可重构芯片架构以及成熟的规模商业化进展，成为北京市发布的“四大明星芯片企业”，与寒武纪、摩尔线程等千亿市值的上市企业齐名。

这种“专用架构+可重构+终端定制” 的组合拳，正让全球AI芯片格局“大洗牌”，使得全球算力市场从“无GPU不AI”，走向场景适配优先、性价比优先策略，而且倒逼英伟达加速技术迭代，让全球 AI 芯片格局从“一家独大”，迈入“多极平衡”的新阶段。

AMD CEO苏姿丰（Lisa Su）近期表示，预计到2030年，包括CPU、网络部件和AI芯片在内的全球数据中心服务器市场总规模将达到1万亿美元。