Tesla 内部人说：我们不做算力租赁

这次内容会比平时长一些：

1. 特斯拉正在自建算力，只为我们自己投资回报率最高的用例服务。

特斯拉位于得州超级工厂的 Cortex 1 和 Cortex 2 集群已投入生产，总功率远超 200 MW，公开目标是到 2026 年底建成约 400 MW 的超级智能（SI）训练算力。

请记住，这些产能主要用于训练车辆自动驾驶/FSD 和 Optimus 模型。我们正在庞大的车队上运行 FSD。

与 SpaceX/xAI 的区别在于优先级。xAI 是一家纯 AI 实验室，需要海量通用训练算力来开发前沿模型（还能把多余产能卖给 Anthropic 等客户）。

对特斯拉来说，同样的资金最有价值的用途，是我们专有的汽车和机器人真实世界数据飞轮。把大量产能分流给外部客户，会拖慢正是这些产品——而它们才是特斯拉如今估值溢价的支撑。

2. 商用 GPU 算力是一门残酷的生意，特斯拉没必要进场。

GPU 快速折旧和产能闲置的风险是真实存在的（马斯克曾提到过建到一半的数据中心和闲置芯片）。

英伟达掌控着芯片层；超大规模云厂商和专业 neocloud 已经主导了租赁市场。特斯拉在 AI 基础设施栈中真正的竞争优势是能源，而不是训练芯片。

它已经向 Colossus 的建设项目售出了数亿到约 10 亿美元的 Megapack。这是更高毛利、更有护城河的业务，也能发挥特斯拉已有的规模化能力。

出售原始算力会让特斯拉直接与英伟达、AWS、CoreWeave 等竞争，进入一个资本密集、快速折旧、且它没有结构性优势的行业。

3. Dojo 的经历是一个警示故事。

2025 年，在马斯克称 Dojo 2 的设计是“进化死胡同”、且大部分团队离职后，特斯拉关停了 Dojo。

公司彻底转向英伟达搭建训练集群，同时把自研芯片（AI5/AI6 及后续版本）聚焦于车辆和机器人的推理。

为了成为商用算力卖家而重新大规模进入定制训练硬件领域，只会重蹈覆辙。不过，所有这些芯片技术并没有白费，现在正用于 Terafab 试点项目。

4. SpaceX 的速度是真实的，但它解决的是不同的问题。

Colossus 1 和 2 令人印象深刻，SpaceX 的建设/执行文化对纯数据中心建设来说是真正的优势。

特斯拉的建设团队是为汽车和能源产品工厂优化的，而不是为多吉瓦级的纯 AI 园区。

SpaceX/xAI 还能把多余产能当作收入来源；而特斯拉的等量多余产能，更适合用来加速 FSD 和 Optimus 软件。

5. 关于“建出来再卖给 SpaceX”。

特斯拉已经是这些集群的电力供应商。更合理的路径（如果有的话）是像 Megapod 这样的模块化硬件，而不是作为纯算力卖家正面竞争。

即便如此，SpaceX 目前仍是全球最快的大型数据中心建设者。特斯拉稀缺的资本和工程带宽，更应该花在专业领域上。