Resumo do Dojo e sua Shutdown
Por anos, Elon Musk falou sobre a promessa do Dojo, o supercomputador de inteligência artificial que deveria ser a base das ambições da Tesla. Em julho de 2024, Musk mencionou que a equipe de IA da empresa “dobraria o foco” no Dojo antes do anúncio do robotaxi da Tesla, que ocorreu em outubro.
Após seis anos de expectativa, a Tesla decidiu no mês passado encerrar o Dojo e desmantelar a equipe responsável pelo supercomputador em agosto de 2025. Poucas semanas após a projeção de que o Dojo 2, a segunda superestrutura da Tesla, construída com os chips D2 próprios da empresa, alcançaria escala até 2026, Musk reverteu a decisão, classificando o projeto como “um beco sem saída evolutivo”.
Este artigo tinha a intenção inicial de explicar o que era o Dojo e como ele poderia ajudar a Tesla a alcançar a condução autônoma completa, robôs humanoides autônomos, autonomia em semicondutores, entre outros objetivos. Atualmente, torna-se mais apropriado pensar nele como um obituário de um projeto que convenceu muitos analistas e investidores de que a Tesla não era apenas uma montadora, mas uma empresa de inteligência artificial.
O Que Era Dojo?
O Dojo era um supercomputador projetado sob medida pela Tesla para treinar suas redes neurais de “Full Self-Driving” (FSD). O fortalecimento do Dojo estava alinhado com o objetivo da Tesla de alcançar a condução totalmente autônoma e trazer o robotaxi ao mercado. O FSD (supervisionado) é um sistema avançado de assistência ao motorista presente em centenas de milhares de veículos Tesla atualmente, realizando algumas tarefas de condução automatizada, mas ainda exigindo que um humano esteja atento ao volante. Este sistema é a base de uma tecnologia semelhante que alimenta o serviço limitado de robotaxi que a empresa lançou em Austin em junho, utilizando SUVs Model Y.
Contudo, mesmo com a essência do Dojo começando a se concretizar, a Tesla não atribuiu seus sucessos em direção autônoma — controversos, por sua natureza — ao supercomputador. Na verdade, tanto Musk quanto a Tesla pouco mencionaram o Dojo no último ano. Em agosto de 2024, a Tesla começou a promover o Cortex, o “novo supercluster de treinamento de IA em construção na sede da Tesla em Austin para resolver problemas de IA do mundo real”, que Musk afirmou que teria “armazenamento maciço para treinamento em vídeo do FSD e do Optimus”.
No relatório para acionistas do quarto trimestre de 2024, a Tesla compartilhou atualizações sobre o Cortex, mas não mencionou nada sobre o Dojo. Não está claro se o fechamento do Dojo afetará o Cortex.
Repercussão da Desarticulação do Dojo
A resposta ao desmantelamento do Dojo foi mista. Alguns veem isso como mais um exemplo de Musk fazendo promessas que não consegue cumprir, especialmente em um momento de queda nas vendas de veículos elétricos e um lançamento de robotaxi morno. Outros afirmam que o fechamento não foi um fracasso, mas uma mudança estratégica de um hardware autossuficiente e de alto risco para um caminho mais simplificado, que enfatiza parcerias para o desenvolvimento de chips.
A história do Dojo revela o que estava em jogo, onde o projeto falhou e o que seu fechamento sinaliza para o futuro da Tesla.
Recapitulação do Fechamento do Dojo
A Tesla desmantelou sua equipe Dojo e encerrou o projeto em meados de agosto de 2025. Peter Bannon, líder do Dojo, também deixou a empresa após a saída de cerca de 20 colaboradores que decidiram fundar sua própria empresa de chips de IA e infraestrutura chamada DensityAI. Analistas apontaram que a perda de talentos-chave pode rapidamente desviar um projeto, especialmente um projeto tecnológico interno altamente especializado.
O fechamento ocorreu algumas semanas após a Tesla assinar um contrato de US$ 16,5 bilhões para obter seus chips de próxima geração AI6 da Samsung. O chip AI6 é a aposta da Tesla em um design que pode escalar desde o fornecimento de potência ao FSD e aos robôs humanoides Optimus até o treinamento de IA de alto desempenho em data centers.
“Uma vez que ficou claro que todos os caminhos convergiam para o AI6, eu precisei fechar o Dojo e tomar algumas decisões difíceis em relação ao pessoal, já que o Dojo 2 se tornou um beco sem saída evolutivo”, afirmou Musk em uma postagem na plataforma X, que ele possui. “O Dojo 3 possui, de certa forma, um grande número de sistemas AI6 [chips em um só] em uma única placa.”
História do Dojo na Tesla
Musk sempre insistiu que a Tesla não é apenas uma montadora, nem mesmo um fornecedor de painéis solares e sistemas de armazenamento de energia. Em vez disso, ele se apresenta como uma empresa de inteligência artificial, que conseguiria decifrar o código para carros autônomos ao imitar a percepção humana.
A maioria das outras empresas que desenvolvem tecnologia de veículos autônomos utiliza uma combinação de sensores para perceber o mundo, como lidar, radar e câmeras, além de mapas de alta definição para localizar o veículo. A Tesla acredita que pode alcançar a condução totalmente autônoma apenas com câmeras para capturar dados visuais, utilizando redes neurais avançadas para processar esses dados e tomar decisões rápidas sobre como o carro deve se comportar.
O objetivo é que o software de IA treinado no Dojo seja eventualmente disponibilizado aos clientes da Tesla por meio de atualizações over-the-air. A escala do FSD também significa que a Tesla conseguiu acumular milhões de milhas de filmagens de vídeo que utilizam para treinar o FSD. A ideia é que quanto mais dados a Tesla conseguir coletar, mais próxima estará de realmente alcançar a autocondução completa.
Entretanto, especialistas da indústria afirmam que pode haver um limite para a abordagem de força bruta de simplesmente adicionar mais dados a um modelo e esperar que ele se torne mais inteligente. “Em primeiro lugar, existe uma restrição econômica, e logo se tornará caro demais fazer isso”, disse Anand Raghunathan, professor de engenharia elétrica e computação da Purdue University no Vale do Silício, ao TechCrunch. Além disso, ele afirmou: “Algumas pessoas acreditam que, de fato, podemos acabar sem dados significativos para treinar os modelos. Mais dados não significam necessariamente mais informações, então isso depende de se os dados possuem informações úteis para criar um modelo melhor, e se o processo de treinamento consegue realmente destilar essa informação em um modelo aprimorado.”
Apesar dessas dúvidas, a tendência de coletar mais dados parece estar presente a curto prazo. E mais dados significam mais poder computacional necessário para armazenar e processar tudo isso para treinar os modelos de IA da Tesla, onde o Dojo, o supercomputador, era crucial.
O Que é um Supercomputador?
O Dojo era o sistema de supercomputador da Tesla projetado para funcionar como um campo de treinamento para IA, especificamente para o FSD. O nome se refere ao espaço onde artes marciais são praticadas.
Um supercomputador é composto por milhares de computadores menores chamados nós. Cada um desses nós possui sua própria CPU (unidade central de processamento) e GPU (unidade de processamento gráfico). A primeira lida com a gestão geral do nó, enquanto a segunda realiza tarefas complexas, como dividir atividades em várias partes e processá-las simultaneamente.
As GPUs são essenciais para operações de aprendizado de máquina como as que alimentam o treinamento do FSD em simulação. Elas também alimentam grandes modelos de linguagem, razão pela qual a ascensão da IA generativa tornou a Nvidia a empresa mais valiosa do mundo.
Mesmo a Tesla adquire GPUs da Nvidia para treinar sua IA.
Por Que a Tesla Precisava de um Supercomputador?
A abordagem orientada a visão da Tesla foi a principal razão pela qual a empresa necessitava de um supercomputador. As redes neurais por trás do FSD são treinadas com vastas quantidades de dados de condução para reconhecer e classificar objetos ao redor do veículo e, em seguida, tomar decisões de condução. Isso significa que, quando o FSD está ativado, as redes neurais precisam coletar e processar dados visuais continuamente em velocidades que correspondem à capacidade de reconhecimento em profundidade e velocidade de um humano.
Em outras palavras, a Tesla pretende criar um duplicado digital do córtex visual humano e da função cerebral.
Para alcançar esse objetivo, a Tesla precisa armazenar e processar todos os dados de vídeo coletados de seus carros ao redor do mundo e executar milhões de simulações para treinar seu modelo com esses dados.
A Tesla confiou principalmente na Nvidia para fornecer seu computador de treinamento Dojo atual, mas não queria centralizar tudo em um único fornecedor, especialmente porque os chips da Nvidia são caros. A empresa esperava desenvolver algo melhor que aumentasse a largura de banda e reduzisse as latências. Por isso, a divisão de IA da montadora decidiu criar seu próprio programa de hardware personalizado que visava treinar modelos de IA mais eficientemente do que os sistemas tradicionais.
No cerne desse programa, estavam os chips D1 da Tesla, que a empresa afirmou serem otimizados para cargas de trabalho de IA.
Mais Sobre Esses Chips
A Tesla, assim como a Apple, acredita que hardware e software devem ser projetados para trabalhar juntos. É por isso que a Tesla estava trabalhando para se afastar do hardware padrão de GPU e projetar seus próprios chips para alimentar o Dojo.
A empresa apresentou seu chip D1, um quadrado de silício do tamanho da palma da mão, no AI Day em 2021. O chip D1 entrou em produção em julho de 2023.
A Taiwan Semiconductor Manufacturing Company (TSMC) fabricou os chips utilizando nós de semicondutores de 7 nanômetros. De acordo com a Tesla, o D1 possui 50 bilhões de transistores e um grande tamanho de die de 645 milímetros quadrados, o que significa que promete ser extremamente poderoso e eficiente, capaz de lidar rapidamente com tarefas complexas.
Entretanto, o D1 não era tão poderoso quanto o chip A100 da Nvidia.
A Tesla estava trabalhando em um chip D2 de próxima geração que visa solucionar gargalos no fluxo de informações. Em vez de conectar os chips individuais, o D2 colocaria todo o tile Dojo em um único wafer de silício.
A Tesla nunca confirmou quantos chips D1 encomendou ou recebeu, nem forneceu um cronograma sobre quanto tempo levaria para que os supercomputadores Dojo estivessem em funcionamento com os chips D1.
O Que o Dojo Significou para a Tesla?
A esperança da Tesla era que, assumindo o controle de sua própria produção de chips, um dia pudesse rapidamente adicionar grandes quantidades de poder computacional aos programas de treinamento de IA a um baixo custo.
Isso também significava não depender mais dos chips da Nvidia no futuro, que estão se tornando cada vez mais caros e difíceis de se garantir. Agora, a Tesla está apostando em parcerias — com Nvidia, AMD e Samsung, que desenvolverá seu próximo chip AI6.
Durante a chamada de resultados do segundo trimestre de 2024, Musk mencionou que a demanda por hardware da Nvidia estava "tão alta que é muitas vezes difícil conseguir as GPUs". Ele expressou "uma preocupação considerável sobre a real capacidade de obter GPUs de forma constante quando precisamos, e isso, portanto, exige que colocássemos muito mais esforços no Dojo para garantir que temos a capacidade de treinamento necessária."
O Dojo foi uma aposta arriscada, uma que Musk reiterou várias vezes, afirmando que a Tesla poderia não ter sucesso.
A longo prazo, a Tesla considerou a ideia de criar um novo modelo de negócios baseado em sua divisão de IA, com Musk até mencionando durante uma chamada de resultados do Q2 de 2024 que via “um caminho para ser competitivo com a Nvidia com o Dojo.” Embora o D1 estivesse mais adaptado para rotulagem e treinamento de visão computacional da Tesla — útil para o FSD e o treinamento do Optimus — ele não seria útil para muito mais. Versões futuras precisariam ser mais adaptadas para treinamento de IA de propósito geral, disse Musk.
O problema que a Tesla pode ter enfrentado é que quase todo o software de IA existente foi escrito para funcionar com GPUs. Utilizar chips Dojo para treinar modelos de IA de propósito geral exigiria uma reescrita do software.
Isso, a menos que a Tesla alugasse seu poder computacional, de maneira semelhante a como a AWS e a Azure alugam capacidades de computação em nuvem — uma ideia que animou analistas. Um relatório de setembro de 2023 do Morgan Stanley previu que o Dojo poderia adicionar US$ 500 bilhões ao valor de mercado da Tesla ao desbloquear novas fontes de receita na forma de robotaxis e serviços de software.
Em resumo, os chips Dojo eram uma apólice de seguro para a montadora, mas uma que poderia ter dado frutos.
Avanços do Dojo na Tesla
Musk frequentemente fornecia relatórios de progresso, mas muitos de seus objetivos para o Dojo nunca foram atingidos.
Por exemplo, em junho de 2023, Musk sugeriu que o Dojo havia estado online e realizando tarefas úteis por alguns meses. Aproximadamente ao mesmo tempo, a Tesla afirmou esperar que o Dojo fosse um dos cinco supercomputadores mais poderosos até fevereiro de 2024 e planejavam que o poder computacional total alcançasse 100 exaFLOPS em outubro de 2024, o que exigiria cerca de 276 mil D1, ou aproximadamente 320.500 GPUs A100 da Nvidia.
A Tesla nunca ofereceu uma atualização ou qualquer informação que sugira que atingiu essas metas.
A empresa e Musk fizeram várias outras promessas financeiras relacionadas ao Dojo. Por exemplo, a Tesla se comprometeu em janeiro de 2024 a gastar US$ 500 milhões para construir um supercomputador Dojo em sua gigafábrica em Buffalo, Nova York, e já tinha gasto US$ 314 milhões desse total, de acordo com um relatório de 2024.
Logo após a chamada de resultados do segundo trimestre de 2024, Musk postou fotos do Dojo 1 na plataforma X, dizendo que teria “aproximadamente 8 mil H100 equivalentes de treinamento online até o final do ano. Não colossal, mas não trivial também.”
Apesar de toda essa atividade — especialmente de Musk na plataforma X e durante as chamadas de resultados — a menção ao Dojo abruptamente terminou em agosto de 2024. E as conversas mudaram para o Cortex.
Durante a chamada de resultados do quarto trimestre de 2024, a Tesla informou que havia completado a implantação do Cortex, “um cluster de treinamento de aproximadamente 50 mil H100s na Gigafábrica Texas” e que o Cortex ajudou a viabilizar a versão 13 do FSD supervisionado.
No segundo trimestre de 2025, a Tesla observou que “expandiu o poder computacional de treinamento de IA com mais 16 mil GPUs H200 na Gigafábrica Texas, totalizando 67 mil equivalentes a H100”. Durante essa mesma chamada de resultados, Musk mencionou que esperava ter um segundo cluster Dojo operando “em escala” até 2026. A partir daí, ele também insinuou sobre possíveis redundâncias.
“Pensando sobre o Dojo 3 e o chip de inferência AI6, parece intuïtivamente que queremos tentar encontrar uma convergência lá, onde seria basicamente o mesmo chip”, disse Musk.
Algumas semanas depois, ele reverteu a decisão e desmantelou a equipe Dojo.
A TechCrunch confirmou no final de agosto de 2025 que a Tesla ainda planeja destinar US$ 500 milhões para um supercomputador em Buffalo — apenas não será o Dojo.
Este artigo foi publicado originalmente em 3 de agosto de 2024. O texto foi atualizado pela última vez em 2 de setembro de 2025, com novas informações sobre a decisão da Tesla de fechar o Dojo.
