Hoàng Khang
Writer
Dự án siêu máy tính Dojo đầy tham vọng của Tesla, vốn được CEO Elon Musk ca ngợi là chìa khóa để đạt được khả năng tự lái hoàn toàn, đã chính thức bị "khai tử". Sau nhiều năm quảng bá, gã khổng lồ xe điện đã lặng lẽ chuyển sang xây dựng một siêu máy tính mới, lần này dựa trên sức mạnh GPU của Nvidia, một sự thay đổi chiến lược lớn cho thấy những thách thức khổng lồ ngay cả với những công ty táo bạo nhất.
Được giới thiệu lần đầu vào năm 2019, Dojo là một phần trong tầm nhìn của Elon Musk nhằm biến Tesla thành một công ty AI hàng đầu. Thay vì phụ thuộc vào các nhà cung cấp bên ngoài như Nvidia, Tesla đã đặt cược vào việc tự thiết kế và chế tạo con chip D1 và siêu máy tính của riêng mình, tin rằng sự tích hợp theo chiều dọc này sẽ mang lại một lợi thế vượt trội.
Tuy nhiên, sau nhiều năm với những lời hứa hẹn và các buổi trình diễn ấn tượng tại các sự kiện AI Day, dự án Dojo đã không thể trở thành hiện thực. Vào tháng 8, gần 20 người trong nhóm Dojo, bao gồm cả trưởng nhóm, đã nghỉ việc để thành lập một startup riêng.
Đỉnh điểm là vào ngày 10 tháng 8, chính Elon Musk đã phải thừa nhận trên mạng xã hội X rằng ông đã phải "đóng cửa Dojo", gọi dự án Dojo 2 là một "ngõ cụt của sự tiến hóa".
Sự sụp đổ của Dojo được cho là đến từ nhiều nguyên nhân. Thứ nhất là những thách thức khổng lồ về mặt kỹ thuật và sự ra đi của hàng loạt các nhân tài chủ chốt trong lĩnh vực thiết kế chip trong nhiều năm.
Thứ hai, việc Tesla cố gắng xây dựng một hệ sinh thái phần cứng và phần mềm của riêng mình đã vấp phải một thực tế phũ phàng: gần như toàn bộ thế giới AI hiện nay đều được xây dựng để hoạt động trên nền tảng GPU và hệ sinh thái phần mềm CUDA của Nvidia. Việc sử dụng chip Dojo sẽ đòi hỏi phải viết lại phần mềm, một thách thức không nhỏ.
Cuối cùng, một số chuyên gia cho rằng, chính triết lý cốt lõi của Tesla về việc chỉ cần "nhồi nhét" thêm dữ liệu vào một mô hình là nó sẽ trở nên thông minh hơn cũng có những hạn chế. "Nhiều dữ liệu hơn không nhất thiết đồng nghĩa với nhiều thông tin hơn," Giáo sư Anand Raghunathan của Đại học Purdue giải thích.
Việc Tesla từ bỏ Dojo để chuyển sang xây dựng siêu máy tính Cortex mới, sử dụng GPU của Nvidia, không chỉ là sự thất bại của một dự án. Nó còn là một sự thay đổi lớn trong "công thức chiến thắng" về tự chủ phần cứng mà Elon Musk đã ca ngợi trong nhiều năm.
Một số người xem đây là một ví dụ nữa cho thấy Musk đang đưa ra những lời hứa mà ông không thể thực hiện được. Những người khác lại cho rằng đây là một quyết định kinh doanh hợp lý, chuyển từ một lộ trình rủi ro cao sang một phương án thực tế hơn.
Dù thế nào đi nữa, câu chuyện của Dojo là một lời nhắc nhở đanh thép về sức mạnh gần như không thể lay chuyển của hệ sinh thái Nvidia, và cho thấy rằng ngay cả Elon Musk đôi khi cũng phải thừa nhận thất bại và lựa chọn một con đường thực dụng hơn.
Từ lời hứa "siêu mạnh mẽ" đến "ngõ cụt tiến hóa"
Được giới thiệu lần đầu vào năm 2019, Dojo là một phần trong tầm nhìn của Elon Musk nhằm biến Tesla thành một công ty AI hàng đầu. Thay vì phụ thuộc vào các nhà cung cấp bên ngoài như Nvidia, Tesla đã đặt cược vào việc tự thiết kế và chế tạo con chip D1 và siêu máy tính của riêng mình, tin rằng sự tích hợp theo chiều dọc này sẽ mang lại một lợi thế vượt trội.
Tuy nhiên, sau nhiều năm với những lời hứa hẹn và các buổi trình diễn ấn tượng tại các sự kiện AI Day, dự án Dojo đã không thể trở thành hiện thực. Vào tháng 8, gần 20 người trong nhóm Dojo, bao gồm cả trưởng nhóm, đã nghỉ việc để thành lập một startup riêng.
Đỉnh điểm là vào ngày 10 tháng 8, chính Elon Musk đã phải thừa nhận trên mạng xã hội X rằng ông đã phải "đóng cửa Dojo", gọi dự án Dojo 2 là một "ngõ cụt của sự tiến hóa".
Vì sao canh bạc Dojo thất bại?
Sự sụp đổ của Dojo được cho là đến từ nhiều nguyên nhân. Thứ nhất là những thách thức khổng lồ về mặt kỹ thuật và sự ra đi của hàng loạt các nhân tài chủ chốt trong lĩnh vực thiết kế chip trong nhiều năm.
Thứ hai, việc Tesla cố gắng xây dựng một hệ sinh thái phần cứng và phần mềm của riêng mình đã vấp phải một thực tế phũ phàng: gần như toàn bộ thế giới AI hiện nay đều được xây dựng để hoạt động trên nền tảng GPU và hệ sinh thái phần mềm CUDA của Nvidia. Việc sử dụng chip Dojo sẽ đòi hỏi phải viết lại phần mềm, một thách thức không nhỏ.
Cuối cùng, một số chuyên gia cho rằng, chính triết lý cốt lõi của Tesla về việc chỉ cần "nhồi nhét" thêm dữ liệu vào một mô hình là nó sẽ trở nên thông minh hơn cũng có những hạn chế. "Nhiều dữ liệu hơn không nhất thiết đồng nghĩa với nhiều thông tin hơn," Giáo sư Anand Raghunathan của Đại học Purdue giải thích.
Một sự thay đổi trong "công thức chiến thắng"
Việc Tesla từ bỏ Dojo để chuyển sang xây dựng siêu máy tính Cortex mới, sử dụng GPU của Nvidia, không chỉ là sự thất bại của một dự án. Nó còn là một sự thay đổi lớn trong "công thức chiến thắng" về tự chủ phần cứng mà Elon Musk đã ca ngợi trong nhiều năm.
Một số người xem đây là một ví dụ nữa cho thấy Musk đang đưa ra những lời hứa mà ông không thể thực hiện được. Những người khác lại cho rằng đây là một quyết định kinh doanh hợp lý, chuyển từ một lộ trình rủi ro cao sang một phương án thực tế hơn.
Dù thế nào đi nữa, câu chuyện của Dojo là một lời nhắc nhở đanh thép về sức mạnh gần như không thể lay chuyển của hệ sinh thái Nvidia, và cho thấy rằng ngay cả Elon Musk đôi khi cũng phải thừa nhận thất bại và lựa chọn một con đường thực dụng hơn.
