马斯克揭秘特斯拉AI芯片演进蓝图：从AI5到太空算力的跨时空布局

未来的AI芯片将如何进化？观察行业领头羊特斯拉的最新布局即可窥见端倪。

埃隆·马斯克近期集中披露了特斯拉未来三代芯片的宏大蓝图：

AI5：设计已基本收官，旨在打通智能车与人形机器人的底层架构。

AI6：主打“训推一体”化，兼顾终端机器人推理与云端数据中心训练。

AI7：剑指“太空算力”新赛道，开启极速的9个月迭代周期。

与此同时，马斯克此前宣布中止的Dojo项目也已确认重启。由于业务版图持续扩张导致人才紧缺，马斯克甚至罕见地在社交平台上开启“老板直聘”模式。

马斯克在线揽才，密集剧透三代芯片技术栈

根据披露，特斯拉AI5芯片的设计已步入尾声。作为HW（Hardware）智驾硬件系列的延续，AI5将接棒目前主流的HW4/AI4，成为下一代车载辅助驾驶的核心。

关于性能跨越式提升的原因，主要在于先进制程的应用。据悉，AI5将由三星和台积电共同代工，涵盖2nm与3nm两种版本。得益于先进制程，特斯拉预测AI5的综合性能有望达到AI4的50倍，预计明年实现大规模量产。

“50倍”是综合性能的跨越，细化到参数层级，AI5的运行内存是前代的9倍，原始算力则提升了10倍。

更庞大的运存是为了支撑更高的计算需求，仅从算力参数看，AI5的表现已堪称恐怖。

回顾AI4，虽然官方未公布具体数据，但根据业内大神“Green”在2023年的拆解分析，AI4采用7nm工艺，算力约在216TOPS左右。

依此推算，AI5的单颗芯片算力可能突破2000TOPS，几乎是英伟达“芯皇”Thor-X的两倍。未来随着高算力芯片上车，特斯拉FSD的模型参数规模将迎来爆发式增长。

此外，马斯克强调AI5将实现车端与机器人的共用。特斯拉Optimus机器人将与智能汽车共享FSD算法与硬件底座，这意味着自动驾驶玩家在具身智能时代已占据先机。

而AI6则是专为Optimus设计的“训推一体”芯片。它不仅能支持机器人的本地实时推理，还能应用于云端数据中心进行模型迭代训练。

众所周知，特斯拉曾开发Dojo D1芯片专攻云端训练，与车载HW系列并行。但在去年8月，马斯克曾以“优化资源配置”为由解散了Dojo团队。

如今马斯克战略调头，正式宣布：

特斯拉将全面重启Dojo3项目。

这种转变背后的深层动因是什么？

Dojo3重启：目标锁定星辰大海

简单复盘Dojo的发展史：D1芯片于2021年发布，采用7nm工艺，原本计划构建庞大的Dojo超算中心。当时摩根士丹利曾极度看好其为特斯拉贡献数千亿美元的市值，但在Dojo 2发布前夕项目一度搁置。

现在重启Dojo3，一方面是因为AI5研发顺利带动了底层架构的突破；另一方面则是其核心使命发生了转变——Dojo3（即AI7）将转型为太空算力芯片。

太空算力是AI芯片与航天技术的最新交集，也是目前硅谷巨头竞逐的焦点。

2025年11月，英伟达投资的Starcloud已尝试将H100送入太空；谷歌也宣布将在2027年部署空间TPU。马斯克背靠SpaceX，自然不会落后。未来，太空数据中心将利用近地轨道优势，提供更低延迟的全球数据传输并节省地面土地资源。

当然，太空环境对芯片的散热能力和抗辐射性能提出了严苛挑战，这正是Dojo3转型AI7后的研发重心。

马斯克通过整合太空运力与太空算力，正在构建一个前所未有的科技闭环。

更令行业震撼的是迭代速度。马斯克表示，未来的AI8、AI9将目标锁定在9个月一代。这种极致的研发节奏将倒逼整个汽车行业缩短产品周期，芯片与车辆的换代将高度绑定。

那么，对于算力落后的旧款车型，是否意味着彻底被先进算法抛弃？

老车主福音：通过算法工程“变废为宝”

特斯拉最新的一项专利为旧硬件注入了新希望。该方案通过“数据分块”工程，让仅支持8位低精度的老旧芯片也能模拟计算16位高精度数据。这意味着像AI3这样的老款芯片，未来也有机会运行更先进的AI模型。

虽然这是一种“空间换精度”的折中方案，会增加能耗和处理延迟，且无法改变摄像头硬件的分辨率，体验上自然无法与AI5相比。但这种“取舍的艺术”为庞大的存量老车主提供了技术升级的可能性，也为业内处理软硬协同问题提供了新思路。