文章核心观点 - 马斯克领导的特斯拉正通过激进的芯片自研与制造战略，构建一个涵盖智能汽车、人形机器人、卫星通信等业务的闭环AI生态系统，旨在掌握算力主权并定义AGI时代的竞争规则 [2][19][20] 特斯拉自研芯片路线图与性能 - 最新自研芯片AI5设计已基本完成，性能预计比前代AI4高50倍，单颗SoC性能相当于英伟达Hopper级别，双芯配置接近Blackwell级别，但成本和功耗显著更低 [3] - 下一代AI6芯片定位为“训推一体”，旨在打破数据中心训练与终端推理的硬件隔阂 [3][7] - 规划中的AI7芯片瞄准“太空算力”，旨在应对宇宙高辐射和真空散热挑战，服务于SpaceX的星舰和星链 [7][8] - 公司目标将芯片设计周期缩短至9个月，并预计最终芯片产量将超过其他所有人工智能芯片的总和 [2][3] “车机同脑”战略与硬件通用化 - AI5芯片是实现“车机同脑”战略的关键节点，将同时用于特斯拉智能汽车和人形机器人Optimus，共享FSD算法和硬件 [4][5][6] - 通过同一套“大脑”驱动不同形态终端，旨在摊薄研发成本并加速数据复用 [6] - 人形机器人Optimus对实时算力、低延迟及能耗比的要求比汽车更为苛刻，是公司未来市值的重要支撑 [11] 构建算力生态闭环的驱动力 - 端到端神经网络架构下，算法迭代速度远超硬件摩尔定律，公司无法接受软件等待硬件的情况 [10] - 公司预计未来每年AI芯片需求量在“1亿至2000亿颗”，快速迭代是为抢占具身智能的关键时间窗口并建立技术代差 [10][11] - 旨在摆脱对外部算力（如英伟达GPU）的依赖，掌握定价权与供应链安全，避免高昂采购成本侵蚀利润 [12] 垂直整合与自建晶圆厂计划 - 公司计划自建名为“TeraFab”的2纳米晶圆厂，规划月产能起步10万片，最终目标达100万片 [13][16] - 自建晶圆厂旨在掌握供应链主权，摆脱对台积电、三星等代工厂产能和排期的依赖 [14][17] - 采用IDM（设计制造一体化）模式可从原子级别优化芯片能效，对于未来海量汽车、机器人和卫星的芯片需求，在成本和能效上具备潜在毁灭性优势 [17] Dojo项目重启与生态协同 - 此前传闻暂停的Dojo超级计算机项目已高调重启，被视为公司AI雄心的基石，用于处理自动驾驶视频数据和优化神经网络模型 [8] - 摩根士丹利曾估算，若Dojo全面投入使用，可能为公司带来数十亿美元的潜在估值提升 [8] - 生态系统形成闭环：车辆和机器人采集数据，Dojo和AI6芯片在云端训练模型，再通过OTA更新终端，星链卫星网络（未来由AI7芯片支持）提供天基算力与通信支持 [18]