马斯克：搞不定AI5，特斯拉就完了

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                （来源：网易科技）
作者 |肖恩
2 I/ }6 v* O. K编辑 |德新

7 D) K. Y1 N$ n! U  t( J1 |+ E& s% EAI5不是一颗芯片
尽管马斯克在公开场合称之为「AI5 Chip」，但在特斯拉的工程定义里，它是 HW 5.0 —— 第五代车载计算平台。
2024 年 6 月，马斯克在 X 宣布 HW 5.0 改名为 AI5，沿用至今。时间来到 2025 年 11 月的股东大会上，马斯克说：“AI5 之后，不会再有下一代车载芯片了。”
! Q! S$ ?% ]$ `; q  R9 J3 i' ?8 J! ^7 R无人驾驶、人形机器人(17.560, -0.10, -0.57%)、数据中心，全压这一个平台。他的原话是“Solving AI5 was existential to Tesla”——关乎存亡。
% _* T) l9 J$ m0 n" q! Q- J换句话说：搞不定，特斯拉就完了。
一、一头怪兽
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2025 年 6 月，一份疑似来自三星供应链的文档在韩国科技社区流出，列出了 AI5 的核心参数：

如果这些数字是真的，AI5 的性能逼近英伟达 H100。H100 卖 3 万美元，功耗 700 瓦，给数据中心用的。车载芯片做到这个水平？有点离谱。
) r) i* V2 c1 n特斯拉官方没有回应。马斯克自己在播客里开了口："This is a beast. 这是一头怪兽。"
Q3 财报会，他给出了更多细节：
2026 年 1 月，马斯克在 X 上直接对标英伟达：
“单芯片大致是 Hopper 级别，双芯片是 Blackwell 级别，但成本极低，功耗也低得多。”
  R$ w5 K7 L) x( h; X7 o3 Z2 IHopper 推理算力约 4000 TOPS，功耗 700 瓦，而 Blackwell 算力翻倍到 9000 TOPS，功耗破千瓦。
泄露的数字，被一步步坐实了。马斯克吹过的牛很多，这次似乎有点靠谱。
' h! _/ N& Z+ u% ?0 J+ y1 s4 `算力涨了 8 倍，推理性能却涨了 40 倍——中间差的 5 倍从哪来？答案是架构优化。
马斯克举了一个例子：神经网络里有个操作叫 SoftMax，用来算概率分布。在 HW4 上要跑 40 个步骤模拟；AI5 硬件原生支持，几步就搞定。一个操作省了三十几步，乘以网络里几百万次调用，5 倍的差距来自于这里。
更激进的是做减法。AI5 直接砍掉了 GPU 和图像处理器（ISP）。
+ g9 G$ }% m% o& w: ]先说 ISP。摄像头传感器输出 12-bit 原始数据，4096 级亮度。特斯拉以前的做法是先用 ISP 处理成“好看的图像”再喂给神经网络——去噪、调色、压缩，信息会有损失。
7 Y, R7 ]5 x, }7 Y2 m7 y现在 FSD 绕过 ISP，从原始光子数据输入直接输出控制信号，信息更多，延迟更低。马斯克的原话是“我们不在乎图片好不好看，我们只要数据。”
再说 GPU。智驾芯片里的 GPU 通常干两件事：跑神经网络，渲染屏幕上的车道线和周围车辆。特斯拉把渲染扔给了座舱的 AMD Ryzen，FSD 芯片只干一件事：跑端到端神经网络。GPU 成了多余的面积，砍掉。
2 `- [2 G. O* p/ ^; @7 N- b砍完之后，芯片面积缩到光刻机单次曝光的一半——马斯克管这叫「半个光罩」。面积小，成本就低，良率就高，发热就少。省下来的晶体管预算？全砸推理单元。
9 Q7 ]4 l' i& y9 M% `" J3 `内存也在升级。HW3 用 LPDDR4，手机同款，带宽 70 GB/s。HW4 首次用了显卡内存 GDDR6，带宽拉到 384 GB/s。
- n# n, |! [( {7 M3 X& N' O' Q泄露显示 AI5 带宽达到 1.9 TB/s。如果属实，大概率用的是 HBM3——H100 同款的高带宽内存，把好几层 DRAM 堆叠焊在芯片上。车载平台用 HBM，行业第一个。
5 T% z  V( V2 @8 D马斯克的话中还透露了一个细节：AI5 会有单芯片和双芯片两个版本。
! t- f6 t/ C8 A7 R% _. e二、十倍参数的代价
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2025 年 6 月，马斯克透露特斯拉在测试一个 4 倍参数的新模型。两个月后他改口了：跳过 4 倍，直接上 10 倍。
"约 6 周后会有一个重大更新，参数量是原来的 10 倍。"
/ r; y' \- {8 `6 L8 ?10 月，FSD v14 如期推送。
6 s/ Q' B9 V; g5 v2 `6 F! W参数量涨 10 倍，算力、内存、带宽全得跟上。
先说算力。
参数涨 10 倍，计算量也涨 10 倍。但 FSD 不是云端慢慢算的语言模型—— 8 个摄像头、每秒 36 帧、360 度视野，必须在几十毫秒内给出判断。算力不够，要么丢帧，要么延迟，要么降精度。
) l  p( y) C! x* O6 \# C3 GHW4 的算力约 300 TOPS。v14 通过激进优化勉强跑起来了，但已经是极限。想跑更大的模型？想加入推理能力让车"思考"而不只是"反应"？算力不够。
7 J. c! W0 o* D: i9 z$ h( ]5 V推理能力是下一代 FSD 的核心升级。马斯克在 Q3 财报会上说，v14.3 会让车"有知觉"。以前的 FSD 是条件反射：红灯停，绿灯走。现在要做因果推理：前面那辆车减速可能要右转，右边有行人在犹豫，综合判断我应该变道降速。
这种“思考”不是一次计算就能完成的。多步推演，评估多个可能性，模拟未来几秒的场景。每多想一步，算力消耗就翻倍。
1 G/ Q* s6 O6 [, L7 }1 bAI5 的推理性能是 HW4 的 40 倍。不是 8 倍、不是 10 倍，是 40 倍。多出来的部分，就是留给「思考」的。
再说内存和带宽。
神经网络的每个参数都要占内存。量化后，每 1 亿参数大约吃掉 100MB。v14 完整模型需要约 12.5GB。HW4 有 16GB，已经接近模型运行的下限。而 HW3 只有 8GB，只能跑精简版。
* @9 z, o' z! Z, C) M" ?内存不只是装模型，还要装"记忆"—— 8 秒前那辆车在哪、行人往哪走、信号灯变了几次。特斯拉 AI 负责人 Ashok 说过，车载内存是限制上下文长度的主要瓶颈。想让车记得更久？先要把内存堆上去。
4 W3 M# F) P' n" o144GB，是 HW4 的 9 倍。够装更大的模型，还有余量留给更长的时间记忆。
光有内存还不够，还得喂得快。
) h9 T/ B) a# R; L9 U9 t9 g神经网络推理时，每个参数都要从内存读到计算单元。模型跑一遍，参数读一遍。v14 模型约 12.5GB，每秒跑 30 次推理，每秒要读 375GB 数据。HW4 带宽 384 GB/s。刚好够。但也只是刚好。
3 |9 n, ^2 H1 X8 x* _模型再大 10 倍呢？每秒 3.75TB。HW4 的带宽无法支撑这样的规模。AI5 的 1.9 TB/s 带宽，就是为这个准备的。
. ]! e, K- X! O# M马斯克说，安全的无人驾驶需要 100 亿英里的训练数据。"现实世界的复杂性有超长的尾巴。"更大的模型才能装下这些长尾。
+ C7 \5 m" c' {4 ]回头看 AI5：40 倍推理性能，9 倍内存，5 倍带宽。全是余量。
HW4 勉强撑住了 v14。AI5 是给下一个十倍准备的。
三、165亿美元的赌注
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5 u& c6 g8 |( f3 ~2025 年 8 月，三星和特斯拉签了一份 165 亿美元的代工合同。这是三星德州 Taylor 厂拿到的最大订单，也是特斯拉有史以来最大的芯片采购。
AI5 的制造策略在半导体行业几乎没有先例：同一颗芯片同时交给三星和台积电。
* @- J5 \# B+ Z( k0 a' s# o8 a三星在德州 Taylor，用 3nm GAA 工艺；台积电在亚利桑那，用 3nm N3E 节点。马斯克公开说三星德州的设备比台积电亚利桑那「略微先进」。这话在半导体圈引起争议——台积电一直是先进制程的老大。
两家会生产“略有不同”的 AI5。工艺不同，但软件必须在两个版本上表现一致。
( ^3 a& U8 C' Z+ q$ e$ ]8 {6 L4 {双代工是为了产能，FSD、Robotaxi、Optimus 全部压在 AI5 上。不能把鸡蛋放一个篮子里。
2026 年 1 月，三星 Taylor 厂开始测试 EUV 光刻设备——这是生产 3nm 芯片的关键一步。特斯拉确认了 AI5 的时间表：2026 年底少量产出，2027 年大规模量产。
3 }, p6 J) p; `; a: }. a4 i8 l但时间线也很“马斯克”。2025 年 7 月马斯克说设计“已经完成”，半年后改口“几乎完成”。熟悉的配方。直接的结果是 2026 年 6 月投产的 Cybercab 首发只能用 HW4。特斯拉最重要的新车，赶不上最重要的新芯片。
; Y/ H7 e8 _1 D# Q( n为了填这个坑，特斯拉悄悄推出了 HW4.5。
/ T; u' J; g2 n# A$ r: T2026 年 1 月，部分 Fremont 工厂生产的 Model Y 开始搭载这个过渡版本，零件目录里标价 2300 美元。最大的变化是从双芯片升级到三芯片。长期研究特斯拉固件的黑客 Green 爆料说，特斯拉的代码里很早就有三芯片设计的引用，这不是临时起意。
: j" l! l2 a& @9 `; @. u/ \/ W2 F为什么要三颗？
最大的原因可能是算力，现在 FSD 的模型越来越大，HW4.0 经过大量优化后也只能勉强跑起来，在 AI5 到来之前模型还要迭代，因此需要一个算力稍大的平台过渡；另一个原因可能是为了冗余，三芯片可以实现投票决策，比双芯片更可靠。具体怎么用，还要等硬件上车后才知道。
165 亿只是开始。马斯克在财报会上说：
"把供应商最乐观的产能预测加起来也不够。我们必须建一座 TeraFab——一个非常大的工厂，把逻辑芯片、内存和封装全放在一起。"
  P5 H& S2 \2 H3 Y% }% L特斯拉已经开始行动。SpaceX 在德州建先进封装设施，2025 年 9 月交付设备，目标 2026 年 Q3 有限生产，2027 年 Q1 全面量产。封装是芯片制造的最后一环，先拿下这一环，再建晶圆厂。
TeraFab 的目标：月产 10 万片晶圆起步，最终 100 万片——台积电全球月产约 142 万片。马斯克的愿景是每年产出 1000 亿到 2000 亿颗芯片。
这个数字远超现有半导体行业的产能经验。黄仁勋直接泼冷水："建先进制程芯片厂非常非常难。台积电干这个干了一辈子。"
; I" R; v( k7 K老黄说的是实话。但 SpaceX 造火箭的时候，波音也这么说过。特斯拉 2026 年资本支出 200 亿美元，马斯克的态度很明确：
"我们的目标是让 AI5 芯片过量供应。如果芯片太多，放到数据中心里就行。"
5 R0 ]: R: k6 `四、Dojo之死

2 u9 T2 k/ K! }; ]1 ]  _- S" W  Z特斯拉的数据中心原本有自己的芯片。故事要从 2016 年说起。
那年，传奇芯片架构师 Jim Keller 加入特斯拉。他的履历写满行业里程碑：AMD K8、Apple A4/A5、AMD Zen。他说服马斯克自己造芯片，别再依赖英伟达和 Mobileye。马斯克给了他一个任务：18 个月，造出车载自动驾驶芯片。
Keller 带来了老搭档 Pete Bannon，两人在 Apple 一起做过 A4 到 A9。Bannon 1984 年就开始造芯片了。
4 L$ U1 k0 q% U18 个月后，HW3 问世。任务完成，Keller 离开了。Bannon 留了下来，接手了一个更大的项目：Dojo。
2019 年马斯克第一次公开提这个名字——一台超强的训练计算机，专门处理车队收集的海量视频。核心是自研芯片 D1，台积电 7nm，500 亿晶体管。架构激进到什么程度？砍掉了虚拟内存和缓存一致性协议。
25 颗 D1 封装成一块训练模块，3000 颗组成 ExaPOD，算力 1.1 ExaFLOPS。超级计算机级别。
. L: I* Z0 ^1 ^" H' N9 `2021 年 AI Day，特斯拉展示了第一块完成的训练模块，当场跑了一个神经网络。台下掌声雷动。马斯克说："明年应该能投入运营。"
8 j  K4 s8 O$ b/ I" w5 S"明年"没有来。Dojo 在架构层面激进，但工程复杂度被明显低估。
$ I7 R( E0 d7 u! u# \/ ID1 没有外接内存，早期利用率只有 4%——芯片大部分时间在等数据。2022 年在圣何塞测试，功耗刚过 2 兆瓦，变电站跳闸了。据说市政府都打来了电话。
- Q! p  B+ t" V# F  |6 ]6 h2024 年马斯克态度变了，说 Dojo 是"值得尝试的豪赌，但不是高概率成功的事"。同年特斯拉部署了 50000 块英伟达 H100，全面转向。
2025 年 7 月财报会还在聊 Dojo 2。两周后，彭博社报道项目关停。Bannon 离职，带走了约 20 名核心工程师，创办了一家叫 DensityAI 的公司。客户可能是特斯拉的对手。
8 月马斯克正式确认关停 Dojo 2 项目：
- o( ]0 L$ Z( M+ ^% K9 W8 n"一旦所有路径都收敛到 AI6，Dojo 2 就成了进化死胡同。同时开发两套不同的芯片架构没有意义。"
# i  L4 `/ W; T' QDojo 是专用训练芯片，AI5 是专用推理芯片。一个给数据中心训练模型，一个给车跑模型。但 AI6 变了：同样的架构既能推理，也能训练。
“既然一颗芯片能干两件事，为什么还要维护两条产品线？”
  n$ E% n7 Q# B# g2 d马斯克的新思路是：把多颗 AI6 放在一块板上组成集群，直接替代 Dojo 做训练。他说这套东西可以叫 Dojo 3。
多出来的 AI5 怎么办？特斯拉计划在数据中心部署 20,000 台，配合 2,000 块英伟达 H100。英伟达干重活，AI5 跑推理。过量供应的芯片不会浪费——至少马斯克是这么想的。
五、最后一代
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马斯克把 AI5 定义为“生死存亡”的问题。一个车载计算平台，至于吗？
& _- B( B3 K- U$ S至于。因为 AI5 要支撑的不只是车，还有 Robotaxi 和 Optimus。
! x' p8 q2 a+ d$ a" N; _/ Y这两个业务看起来不一样，一个是无人出租车，一个是人形机器人。但都是摄像头看世界、神经网络理解环境、实时决策——同一套算力需求。
2026 年 1 月，奥斯汀的 Robotaxi 开始真正无人驾驶，副驾不再坐安全员。规模很小，约 32 辆 Model Y，限定在地理围栏内。真正激进的是 Cybercab：没有方向盘，没有踏板，压根没打算让人开。2026 年 6 月计划投产。
Optimus 也在加速。2025 年 12 月，人形机器人户外慢跑的视频刷屏。一个月后马斯克宣布停产 Model S 和 Model X，腾出产线造机器人。他说："是时候给 S 和 X 一个光荣退役了。"
" Y, ]: @" y; O) \) _' w9 e2 J卖了十几年的经典车型停产，给机器人让路。这个决定放在任何其他车企都是疯了，但特斯拉不是普通车企。Optimus 产能目标：2025 年 1 万台，2026 年 5 万台，最终年产百万台，单台成本压到 2 万美元左右。
! i5 E3 A5 l, B- Y* w) uAI5 要同时供应这两条产品线。但从 AI6 开始，设计重心变了。
2 q  t! e6 S/ d  r6 L: @' i8 a% U马斯克说得很明确："AI6 是为 Optimus 和数据中心设计的。"车还会用 AI6，但不再是设计的出发点。
AI5 是特斯拉最后一代专门为汽车设计的计算平台。从 AI6 开始，汽车变成了机器人芯片的「副产品」。这句话放在五年前没人会信，但现在看起来是认真的。
再往后是 AI7。马斯克给了三个字：太空 AI。和 Starship 整合，在轨道上跑计算。
从 HW3 到 AI5，特斯拉的芯片是围着车转的。从 AI6 开始，车不再是主角。
六、尾声
/ F4 [+ o- T" a% x: N距离 2027 年 AI5 进入大规模量产只剩下一年时间，但这颗芯片的最终设计方案仍未完全定稿。
. ^! p# Y" }9 E& _) Y功耗是摆在最前面的问题。马斯克早期给出的预期是 700 – 800 瓦，随后又下调到约 250 瓦。即便按照后者计算，功耗仍比 HW4 高出约 50%。无论是用于整车，还是部署在 Optimus 上，这个能耗水平都太高了。
双代工策略进一步放大了工程复杂度。三星与台积电采用不同制程生产 AI5，硬件差异不可避免，而软件却必须保持完全一致。这类跨工艺一致性验证，是半导体工程中成本最高、风险也最大的环节之一。
资本压力同样清晰可见。165 亿美元的代工合同、TeraFab 建设投入以及约 200 亿美元的年度资本支出，均需由特斯拉独立承担。芯片制造是重资产生意，产线一旦落地，即便低负荷运转，也会持续消耗现金流。
0 x' i8 x* k/ ^- O' h1 P2 P真正的不确定性，仍在需求端。马斯克曾在 2019 年预测 2020 年将有 100 万辆 Robotaxi 上路，但六年后实际规模仍停留在几十辆。Optimus 方面，他在 2025 年提出 2026 年年产 5 万至 10 万台的目标，而目前的部署规模可能仍只有数百台。
芯片可以被造出来，但 Robotaxi 和 Optimus 能否按预期放量，仍有待验证。一旦规模未能兑现，“过量供应”就会转化为库存与折旧，数百亿美元级别的产能也将随之沉淀。
特斯拉已将 FSD、Robotaxi、人形机器人及部分数据中心需求，集中压在同一套计算平台之上。几百亿美元，一个平台，没有备用方案。
5 d* H" T5 v0 G, [AI5 的成败，最终不取决于参数高低，而取决于规模是否真正到来。
马斯克说这是存亡问题。他可能是对的。