Tesla Hentikan Proyek Dojo: Akhir Era Superkomputer AI Internal
Teknologi
Kecerdasan Buatan
02 Sep 2025
232 dibaca
2 menit

Rangkuman 15 Detik
Proyek Dojo ditutup karena dianggap tidak lagi relevan dan digantikan oleh Cortex.
Tesla mengalihkan fokus dari pengembangan chip internal ke kemitraan dengan perusahaan lain untuk pengembangan chip AI.
Elon Musk tetap optimis tentang potensi AI dan teknologi mobil otonom di masa depan meskipun menghadapi tantangan dan penutupan proyek.
Tesla dan Elon Musk telah lama mengumumkan Dojo sebagai superkomputer revolusioner yang akan menjadi kunci utama untuk mengembangkan teknologi Full Self-Driving (FSD) dan robotaxi Tesla. Dojo dirancang untuk melatih jaringan neural Tesla menggunakan chip khusus D1 yang diproduksi secara internal, dengan tujuan mengurangi ketergantungan terhadap GPU mahal dari Nvidia dan mempercepat kemajuan AI mereka.
Namun setelah enam tahun pengembangan, berbagai tantangan teknis, dan kendala pengadaan hardware terutama GPU Nvidia, Tesla memutuskan untuk membubarkan tim Dojo dan menghentikan proyek tersebut pada Agustus 2025. Keputusan ini muncul setelah perjanjian besar dengan Samsung senilai 16,5 miliar dolar untuk memasok chip AI6 generasi berikutnya yang diyakini lebih efisien.
Tesla juga mengalihkan fokusnya ke proyek baru bernama Cortex yang menggunakan GPU Nvidia dan AMD, yang telah aktif dan membantu mengembangkan versi terbaru dari sistem FSD. Pergeseran ini menandakan perubahan strategi Tesla dari pengembangan hardware internal yang sangat mahal dan berisiko ke pendekatan dengan mitra chip besar yang lebih praktis dan scalable.
Tantangan utama Dojo termasuk kesulitan mencapai skala yang dijanjikan, kehilangan staf penting, serta hambatan teknis dalam mengubah perangkat lunak AI yang umumnya kompatibel hanya dengan GPU Nvidia. Meski Dojo dianggap sebagai aset strategis, kenyataannya biaya dan kompleksitas membuatnya tidak layak dipertahankan terutama saat penawaran chip dari pihak ketiga mulai semakin kompetitif.
Keputusan mengakhiri Dojo memberi pelajaran penting bahwa dalam pengembangan AI, kolaborasi dengan perusahaan chip terkemuka mungkin lebih pragmatis daripada mencoba menduplikasi dan menguasai seluruh stack perangkat keras secara internal. Ini juga menunjukkan bahwa Tesla tetap serius menggenjot teknologi AI mereka, tapi dengan cara yang lebih realistis dan fokus pada kegunaan jangka panjang.
Analisis Ahli
Anand Raghunathan
Lebih banyak data tidak selalu berarti model AI menjadi lebih baik, ada batasan ekonomi dan batasan kualitas data yang dapat dipakai untuk melatih jaringan neural secara efektif.
