【美股焦點】Dojo 喊停、德州放行！特斯拉 AI 戰略轉向引爆市場熱議

・ 2025 年 08 月 11 日

圖/Shutterstock

技術收斂與市場擴張，特斯拉戰略明顯轉向

特斯拉（TSLA）近日解散了 Dojo 超級電腦團隊，結束這項原先被視為其 AI 技術核心的訓練平台。與此同時，旗下 Robotaxi 獲得德州核發的營運許可，象徵其正式邁向規模商業化的里程碑。消息公布後，市場焦點迅速轉向，開始重新評估特斯拉在 AI 生態中的發展路徑。

轉向押注推論，Dojo 落幕背後是技術與資源的取捨

Dojo 原是特斯拉打造技術護城河的核心計畫，目標是透過自研晶片與超級運算架構，處理來自全球車隊的巨量視覺數據，以進行全自動駕駛（FSD）演算法訓練，並降低對輝達（NVDA）與超微（AMD）晶片的依賴，明確展現公司在 AI 自主化的野心。過去幾年，各大機構曾看好 Dojo 能使特斯拉擺脫供應鏈限制，並將資料中心發展為具算力租賃能力的業務，有望為特斯拉帶來近 5,000 億美元的價值。然而，自啟動以來，計畫長期受施工延宕與供應瓶頸拖累，進度遠落後於馬斯克的原定規劃。因此，隨著外部晶片性能提升、替代性愈發明顯，加上負責人班農（Peter Bannon）離職、團隊約 20 名核心成員跳槽至 DensityAI 後，這場長達五年的投入正式畫下句點。

在終止 Dojo 之後，特斯拉將把研發資源集中於 AI5 與 AI6 晶片（可參考【美股焦點】特斯拉攜三星打造超級晶片，搶攻千億美元AI市場！）。與專注於「訓練」的 Dojo 不同，這些晶片將針對「推論」場景進行強化，並以 FSD 與人形機器人 Optimus 作為核心應用方向。綜合來看，此舉有助加快下游應用的商業化節奏，並提高研發資本的回報率。然而，也同時意味著特斯拉在訓練端的能力將繼續依賴外部供應，導致與 AI 應用對手間的差異化優勢被削弱，且失去了市場期望其打入資料中心與雲端 AI 市場的長期機會。

德州許可開啟商業化，Robotaxi 進入實戰驗證

Robotaxi 的營運許可（TNC）由德州許可與監管部門（TDLR）核發，有效期至 2026 年 8 月 6 日，授予特斯拉在該州合法營運的資格。這是繼德州奧斯汀試營運後，特斯拉首次在美國取得完整的商業化運行許可，象徵其自駕業務正式從測試階段邁入商業化運營。值得注意的是，許可文件並未強制要求車輛配備安全監控員，這使特斯拉有機會嘗試更純粹的無人駕駛模式，不僅可降低人工成本，也能在無人介入的情況下驗證系統的穩定性與安全性。

德州的核心價值在於其幅員遼闊、路況多樣，涵蓋城市街道、高速公路與郊區道路，能為 FSD 在不同環境下的數據收集提供理想條件。此外，長期運行也能作為性能的實地驗證，有望透過穩定的安全記錄強化監管信任，成為未來向其他州申請許可的重要籌碼。

然而，部分市場壓力仍不可忽視：

技術安全層面：Alphabet（GOOGL）旗下的 Waymo 已在美國多座城市建立成熟的 Robotaxi 服務，並也正在德州地區進行擴張，其技術成熟度與安全記錄被視為當前自駕行業的標竿，將對相對落後的競爭者形成直接壓力。
平台用戶層面：Uber（UBER）與 Lyft（LYFT）憑藉龐大的用戶基礎與平台網絡，具備快速複製 Robotaxi 模式的能力，若與自駕技術供應商的相互合作，能在短時間內完成車隊部署並侵蝕特斯拉的市場份額。
場域拓張層面：德州屬於美國自駕營運監管中較寬鬆的地區，不僅核發速度快，且未強制要求安全監控員上車。但特斯拉未來若想進軍審查程序更繁複的市場（如紐約、芝加哥），推進速度與合規成本都可能面臨較高挑戰。

總體而言，德州營運許可的取得為特斯拉 Robotaxi 的規模化打下了地基，並提供了寶貴的實地驗證機會。然而，面對技術成熟的 Waymo 以及擁有龐大平台的 Uber 與 Lyft，特斯拉必須同時在技術、安全記錄與營運效率上快速發展，才能在未來的競爭中搶奪領先地位。這場競賽不僅是自駕技術的較量，更是平台生態與市場滲透速度的全面對決。