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]

特斯拉AI芯片路线图 - 公司计划以9个月为周期快速迭代AI芯片，从AI5到AI9 [1][18] - AI5芯片设计基本完成，是车端下一代辅助驾驶芯片（HW系列延续），目标明年量产 [1][3] - AI5性能预计比AI4高50倍，其运行内存是AI4的9倍，原始算力提升10倍 [3][6] - AI5单颗算力很可能超过2000TOPS，是英伟达Thor-X芯片的2倍 [10] - AI6芯片设计为训推一体，将同时用于机器人端侧推理和云端数据中心训练 [1][10] - AI7（原Dojo3）芯片目标用于太空计算，是AI芯片与商业航天的交集 [1][15] 芯片技术细节与代工 - AI5芯片同时由三星和台积电代工，存在2纳米和3纳米两个制程版本 [3] - AI4芯片采用7纳米制程，推测算力为216TOPS [8] - AI5将打通智能车与机器人，共享同一套FSD算法和硬件 [1][10] 战略调整与业务协同 - 公司重启了此前中止的Dojo系列芯片项目，新版本命名为Dojo3/AI7 [1][11][12] - 重启Dojo3的原因包括AI5研发顺利以及芯片用途转向太空计算 [14][15] - 公司通过SpaceX计划IPO募资建设太空数据中心，布局太空算力 [16] - 太空算力赛道受关注，可节省土地资源并在某些情况下降低传输延时，英伟达、谷歌等巨头均已押注 [16] 行业影响与产品周期 - 公司芯片快速迭代（目标9个月一代）可能带动整个行业芯片更新加速，进而缩短车辆产品换代周期 [18] - 当前行业存在产品换代周期与芯片迭代不同步的问题，导致“一年三代”的尴尬局面 [19] - 芯片迭代周期未来将与车辆换代周期绑定，可能导致消费者购车后算力迅速落后 [19] 针对现有硬件的技术方案 - 公司公开一项新专利，通过“数据分块”与结果拼接的工程方法，让低精度（如8位）芯片能够计算高精度（如16位）数据 [20] - 该方案旨在让旧款芯片（如AI3）能够运行更先进的算法，为海量老车主提供使用新技术的可能 [21] - 该方案会增加能耗和延迟，且无法改变摄像头感知清晰度，体验上无法媲美新一代芯片，但提供了技术取舍的可行路径 [21]

公司产品路线图 - 公司AI5芯片设计已接近完成 [1] - 公司AI6芯片尚处于早期开发阶段 [1] - 公司未来产品规划包括AI7、AI8、AI9芯片 [1] 公司研发目标 - 公司设定的芯片设计周期目标为9个月 [1]

特斯拉AI芯片代工策略 - 特斯拉AI5芯片将由台积电和三星电子共同代工，分为两个版本制造[1] - 尽管两家代工厂工艺存在差异，公司致力于确保AI软件在不同版本芯片上实现完全一致的运行效果[3] - 后续的AI6芯片将继续采用台积电与三星双代工厂模式，而更远期的AI7芯片将更换代工厂，因设计更具挑战性[5] 特斯拉AI芯片产品路线图 - 公司计划于2026年获得AI5芯片样品并可能进行小批量生产，大规模量产预计在2027年启动[3] - AI6芯片目标性能较AI5提升约一倍，预计于2028年中期实现量产[5] - AI5芯片运算性能可达2000~2500 TOPS，为现款HW4芯片的5倍，支持更复杂的无监督FSD算法[5] 特斯拉AI芯片应用与优势 - AI5及后续芯片将主要应用于公司自动驾驶系统、Dojo超级计算平台以及AI模型训练等核心业务领域[5] - 该芯片为特斯拉自研设计，预期在算力、能效及成本方面相较现有方案有显著优化[5]

公司技术研发进展 - 特斯拉已完成AI5芯片的设计评审，并对未来表现充满信心[1] - AI6和AI7芯片的研发计划已在进行中，AI8芯片被寄予极高期待[1][3] - AI5芯片是下一代FSD芯片，运算性能达2000~2500 TOPS，是现款HW4芯片性能的5倍[5] - 特斯拉为AI5/HW5硬件套件配备升级版FSD摄像头，采用三星提供的"防天气镜头"，内置加热元件可在一分钟内融化冰雪，镜头涂层强度是现款Model Y摄像头的6倍[6] 公司供应链与合作 - AI5芯片由台积电采用3nm N3P工艺量产，三星作为备用代工厂[5] - 特斯拉将委托三星生产下一代AI6芯片，双方签署了一项价值165亿美元（约合1170.74亿元人民币）的协议[6] 公司战略方向 - 特斯拉致力于实现一种"通用的、纯AI的全自动驾驶解决方案"，该方案完全依赖于摄像头和特斯拉自主研发的AI芯片[6]