特斯拉AI芯片战略定位 - 公司聚焦AI芯片，将其从“硬件支撑”提升为决定产品能力上限的核心要素 [1][12] - 公司披露了从AI5到AI9的多代产品路线图，并计划将芯片设计周期压缩至9个月一代 [1][12] - 此举体现了公司在重要战略领域投入关键资源的一贯作风 [1][12] 车端芯片演进与性能目标 - 车端芯片目标是为FSD提供更高算力与更大内存，并为未来更复杂的端到端大模型留出冗余 [3][13] - HW4/AI4芯片采用约7nm制程，算力约216TOPS，支持FSD V12端到端推理，但不足以支撑完全自动驾驶和具身智能的长期目标 [3][13] - AI5将同时采用三星2nm和台积电3nm先进节点，目标实现50倍性能提升，这综合了原始算力约10倍提升、运行内存容量提升至AI4的9倍等多重因素 [3][13] - 推测AI5单颗芯片的有效推理能力可能突破2000TOPS级别 [3][13] 跨业务协同与平台扩展 - AI5将同时服务于FSD和Optimus人形机器人两大核心业务，汽车与机器人将共享统一的算法体系和“感知-决策-执行”技术栈 [4][14] - 公司通过芯片与算法复用，实现智能车与机器人的底层架构协同进化 [4][14] - AI6的定位扩展到“训推一体”，旨在同时支持端侧推理和云端训练 [4][14] - 公司芯片路线从“汽车专用”走向“跨场景通用AI算力平台” [4][14] Dojo项目演变与太空算力布局 - Dojo最初是为自动驾驶训练定制的算力基础设施，首代D1芯片基于7nm工艺 [5][15] - 公司曾解散Dojo团队，但随后重启并将其重新命名为AI7，用途从地面数据中心扩展到太空算力 [4][14] - AI6和AI7被设想为能支持端侧推理、数据中心训练甚至适应太空环境的通用AI算力芯片 [5][15] - 太空算力成为AI7重要场景，依托与SpaceX的协同，利用太空在延迟、覆盖和基础设施成本上的潜在优势构建“太空数据中心” [6][16] - 太空算力需应对辐射、散热和能耗等极端环境挑战，对芯片可靠性、功耗控制和系统架构要求更高 [7][17] 快速迭代策略与工程化方案 - 公司计划将芯片设计周期缩短至9个月一代，以匹配AI算法的快速演进，解决传统汽车平台3-5年生命周期导致的算力升级滞后问题 [7][17] - 公司提出工程化补救方案，通过数据分块处理等技术，延长老款AI3芯片的“可用寿命”，以平衡用户规模与产品生命周期 [7][17] 路线图总结 - 公司AI芯片路线图算力增长激进，从AI4到AI5目标50倍性能提升，远超行业平均节奏 [11][21] - 应用场景从车端推理不断扩展至机器人、数据中心和太空算力 [11][21] - 迭代周期大幅压缩，试图以9个月一代的速度匹配AI模型的快速演进 [11][21]

公司战略与项目重启 - 特斯拉将重启此前被搁置的超级计算机项目Dojo 3 该项目距离2025年8月被全面叫停已过去五个月 标志着公司芯片战略的重大转向 [1] - 重启决定基于AI5芯片设计进展顺利的现状 [1] - 公司同时发布招聘启事 邀请工程师加入研发世界上产量最高芯片的项目 并要求应征者简述其解决过的关键技术难题 [1] 项目核心使命与愿景 - Dojo 3的核心使命不再局限于地球上的自动驾驶模型训练 而是正式进军太空人工智能计算 [1] - 公司首席执行官埃隆·马斯克指出 AI7/Dojo3将用于太空人工智能计算 [1] - 马斯克认为 未来四到五年内 在轨道上运行大规模人工智能系统将比在地球上运行更具成本效益 主要得益于免费的太阳能和相对容易实现的冷却技术 [1]

特斯拉的AI芯片战略与开发节奏 - 公司计划大幅加快AI芯片开发周期，目标是每9个月发布一款新的人工智能处理器，从AI5到AI9 [1] - 公司当前硬件发布速度慢于AMD和英伟达，主要原因是汽车芯片需满足极高的冗余性和安全性认证要求，如ISO 26262标准 [1] - 实现9个月设计周期的现实路径是基于平台的增量迭代，复用核心架构、编程模型、内存层次结构等，而非全新设计 [2] 混合精度桥接技术：核心创新 - 公司开发了“混合精度桥”技术，通过数学转换，使低成本、低功耗的8位硬件能执行高精度的32位旋转位置编码运算，突破硬件限制 [4] - 该技术通过将对数转换和预计算的“速查表”结合，在8位硬件中传输数据而不丢失精度，解决了精度与性能的博弈问题 [5][6] - 使用通过霍纳方法优化的泰勒级数展开，在极短的时钟周期内，以32位精度将数据从对数状态恢复为实数角度 [7] 硬件效率优化技术 - 通过数据拼接技术，利用8位总线传输16位精度数据，将芯片上现有线路的带宽提升一倍，无需物理重新设计硬件 [8] - 芯片集成了原生稀疏加速技术，采用基于坐标的系统仅处理非零值，将AI5芯片的吞吐量提高一倍，同时显著降低能耗 [15] - 通过优化KV缓存，将位置的对数直接存储，减少了50%或更多的内存占用，使相同RAM容量下可存储的“历史记录”翻倍（最多12.8万个标记） [11] 提升AI系统性能与稳定性 - 混合精度管道通过保持高位置分辨率，解决了长上下文记忆中的位置漂移问题，使AI能准确记住30秒或更久前被遮挡的物体（如停车标志） [10] - 采用分页注意力机制，将内存分割成小“页面”动态分配，增加可同时追踪的物体数量，避免系统延迟 [11] - 设计“只读”安全锁和固定“注意力接收器”令牌，防止数据被意外覆盖或神经网络在长时间运行后崩溃，确保系统稳定 [12][13] 多模态感知与训练优化 - 混合精度桥接技术同样应用于音频处理，使系统能使用8位硬件处理巨大的声音动态范围，精准识别从微弱声响到刺耳警报的各种环境声音 [16] - 采用量化感知训练，在训练阶段模拟硬件的舍入误差和噪声，使神经网络预先适应8位限制，确保部署后的准确性 [17] 战略影响与未来愿景 - 该技术是下一代自动驾驶硬件路线图的数学前提，预计将解锁性能是现有硬件40倍的AI5芯片 [18] - 通过将32位数据压缩成8位数据包，有效带宽提高四倍，使芯片能充分利用计算阵列，并支持“半光罩”设计以提高制造良率 [18] - 大幅降低计算功耗，将Optimus机器人的计算功率预算从500W以上削减到100W以下，使其能在8小时工作班次中稳定运行而不过热 [18][19] - 技术确保了公司的战略独立性，使其摆脱英伟达CUDA生态系统的束缚，并可采用双代工厂策略降低供应链风险 [20] - 低功耗架构为将世界级AI模型移植到智能家居、智能手机等边缘设备铺平道路，实现边缘高效计算而无需依赖云服务器 [20]

公司产品路线图 - 公司首席执行官马斯克与芯片工程团队审核了智能辅助驾驶芯片AI5的进度，并表示“非常棒” [1] - 在AI5之后，AI6和AI7芯片也将紧随其后推出 [1] - AI8芯片的惊艳程度将超出想象 [1] 芯片性能参数 - AI5芯片的算力高达2000-2500 TOPS，功耗为150-200W [3] - AI5芯片的功耗仅比HW4高出约20%，但性能最高能强出40倍 [3]