在科技产业，摩尔定律曾如同一座灯塔，指引着半导体行业快速前行。然而，在ai硬件需求大爆发的当下，马斯克决意带着捅破天的野心，把英伟达、amd这些巨擘挑落下马。 近期，马斯克端出了自家的算力“全家桶”：从设计完工的ai5，到训推一体的ai6，再到瞄准太空算力的ai7，甚至那个曾被外界认为已经“凉凉”的dojo超级计算机项目也将被重启。 一边向行业放大招的同时，马斯克同步“直聘”ai芯片工程师，他的目标是要9个月发一款新芯片，掀翻现有市场的迭代速度，并且还准备自建晶圆厂，从源头掌控硅基命脉。 因为，在“钢铁侠”马斯克的生态版图背后，各业务线对芯片产能的渴求，使得ai芯片供应链的交付能力与技术迭代速度成为制约其扩张的关键因素。 将这些信号拼凑在一起，一个涵盖自动驾驶、机器人、卫星通信及脑机接口的庞大技术生态正在浮出水面。那个曾经颠覆汽车、火箭行业的男人，这次准备改写整个agi时代的版图了。 1月19日，马斯克发帖放大招，宣布最新自研的芯片ai5设计已基本完成，准备打通智能车和机器人。而下一代“ai6”芯片也开始研发，定位训推一体，机器人和数据中心都能用。马斯克还表示，特斯拉未来还将推出ai7，ai8，ai9等芯片，目标是在9个月之内完成设计周期。 目前设计已经基本完成的ai5，也就是此前传闻中的hw5.0，是这场变革的先锋。特斯拉曾预测，ai5的性能有望比ai4高50倍，马斯克表示，这将是一款非常强大的芯片，单颗soc性能大致相当于英伟达hopper级别，双芯配置则接近blackwell级别，但成本极低，功耗也显著更低。 在马斯克的棋局中，ai5的意义远不止于智驾，他强调ai5不仅会上车，还可以拿给机器人擎天柱用，特斯拉的智能车和机器人未来将共享同一套fsd算法和硬件。 随着特斯拉人形机器人optimus的快速进化，马斯克急需一款能够同时兼容汽车高速移动场景与机器人复杂肢体控制场景的通用计算核心。 ai5的出现，意味着特斯拉正在消除汽车与机器人之间的硬件隔阂，试图用同一套“大脑”来驱动轮子和双腿，这将极大地摊薄研发成本，并加速数据在不同形态终端之间的复用。 如果说ai5还在传统逻辑内做加法，那么ai6则是试图颠覆行业的底层架构。马斯克将其定义为“训推一体”的芯片，这对现有ai基础设施的宣战。 在当下的ai产业分工中，用于数据中心模型训练的芯片（如英伟达h100）与用于终端推理的芯片（如车载fsd芯片）是截然不同的两个物种，它们拥有不同的精度要求、内存带宽设计和功耗限制。 然而，后续ai6试图打破这堵墙，这意味着同一块硅片，既可以安装在行驶的汽车中处理瞬时的路况，也可以成千上万块地堆叠在数据中心里，夜以继日地训练最新的神经网络模型。 一旦实现，特斯拉将彻底打通端侧与云侧的算力屏障，每一辆停在车库里的特斯拉汽车，在闲置时都可能成为超级计算机的一个节点，这种分布式算力的想象空间是惊人的。 而更为遥远的ai7，则赤裸裸地展示了马斯克跨越星际的野心。这款芯片被明确指向“太空算力”，它将不再局限于地球表面的温和环境，而是要应对宇宙射线的高辐射和太空真空的散热挑战。 ai7的目标客户是spacex的星舰和星链。在马斯克的终极构想中，未来的智能不应只存在于光纤连接的数据中心，而应通过卫星网络覆盖全球乃至火星。ai7将成为这张天基互联网的神经元，实现天地互联的分布式计算，为人类成为跨行星物种提供算力基座。 至于dojo项目，此前曾因性能不达标和核心人员离职而被传暂停，如今的高调重启，说明马斯克已经意识到，仅仅拥有芯片设计能力还不够，必须拥有与之匹配的训练集群架构。 dojo被视为特斯拉ai雄心的基石，有望在处理自动驾驶视频数据、优化神经网络模型方面带来显著性能提升。摩根士丹利曾估算，若dojo全面投入使用，可能为特斯拉带来数十亿美元的潜在估值提升。 在传统汽车行业，芯片的迭代周期通常长达三到五年，即便是消费电子界的霸主苹果，也遵循着一年一更的节奏。马斯克提出的“9个月一代”迭代周期，听起来不仅疯狂，甚至有些违反半导体工程的物理规律。 首要的原因在于算法对硬件的吞噬速度已经失控。特斯拉目前的fsd完全自动驾驶技术已经全面转向端到端神经网络架构。这是一种完全不同于过去规则代码的技术路线，它更像是一个黑盒，通过喂养海量的视频数据来涌现出智能。 这种架构下，模型参数量每增加一个数量级，智能的表现力就会发生质的飞跃。目前的现状是，特斯拉的软件团队在算法上的迭代速度远远超过了硬件的摩尔定律。如果继续沿用三年一代的硬件节奏，那么特斯拉最先进的算法模型将在长达两年的时间里被旧芯片的算力天花板死死卡住。 其次，这是抢占具身智能时间窗口的唯一路径。马斯克多次断言，人形机器人optimus将成为特斯拉未来市值的万亿级支撑，其价值将远远超过汽车业务。 不同于汽车主要在二维平面运动，机器人需要在三维空间中进行极其复杂的平衡、抓取和交互操作，其对实时算力、低延迟以及能耗比的要求比汽车苛刻得多。马斯克预判，未来三到五年将是人形机器人技术爆发和标准制定的关键窗口期，就像智能手机初期的混战一样。 如果特斯拉不能在这一时期通过极速的硬件迭代确立绝对的技术代差，一旦竞争对手追平，先发优势将荡然无存。九个月一代的狂奔，本质上是为了在行业爆发前夜，筑起一道用算力堆砌的高墙。 虽然特斯拉目前是英伟达的大客户，但马斯克深知，在ai淘金热中，卖铲子的英伟达掌握着绝对的定价权和分配权。随着特斯拉车队规模向千万级迈进，机器人产量向亿级规划，如果核心算力完全依赖外部采购，高昂的硬件成本将吃掉所有的商业利润。 更重要的是，将企业的命脉交由黄仁勋分配，这不符合马斯克“第一性原理”中对安全感的需求。通过九个月一代的快速迭代，特斯拉试图用专用的asic芯片在特定任务的效率上跑赢通用的gpu，从而掌握定价权。 剧透芯片路线图只是个开始，这位集齐了通用人工智能、自动驾驶、具身智能、商业航天和脑机接口等所有前沿风口的科技巨头，提出了新构想：建一座自有的2纳米“terafab”（万亿级晶圆厂）。 在他看来，台积电和三星虽然被视为行业的双寡头，拥有如印钞机般的盈利能力，但在产能扩张的响应速度上却显得迟缓。 然而，马斯克正在重新审视这一分工。疫情期间的全球“缺芯”危机给汽车行业留下的创伤至今未愈，那段不得不停工待料的日子让马斯克刻骨铭心。 因此，这座规划月产10万片起步、最终目标月产100万片的terafab应运而生，它是xai、tesla、optimus、spacex及neuralink五大业务线在2025年末至2026年初集体爆发后，对全球半导体产能发起的挑战。 在业内人士看来，如果是自研芯片加上深度绑定的制造能力，甚至是自有的生产线，特斯拉将掌握供应链的主权，不再受制于代工厂的排期和产能分配。 更深层次的账本在于成本与能效的极致压榨。比亚迪在功率半导体上的成功已经证明，idm（设计制造一体化）模式虽然资产极重，但一旦规模上量，其成本优势是毁灭性的。 当未来特斯拉需要为几百万辆车、几千万个机器人乃至几万颗卫星提供芯片时，这不仅是采购成本的问题，更是能效优化的问题。 有芯片产业人士指出，通用的制造工艺往往为了照顾所有客户而做出妥协，而自造芯片允许特斯拉从晶体管排列的原子级别开始优化，剔除所有不必要的电路，只保留对运行fsd和optimus神经网络最有效的部分。 透过这些眼花缭乱的技术名词和激进的时间表，我们看到，马斯克所构建的严密咬合的ai生态闭环。在这个闭环中，每一个环节都为下一个环节提供养料，互为因果。 在这个生态系统的最前端，是数百万辆行驶在世界各地的特斯拉汽车，它们像巨大的触角，每时每刻都在采集真实世界的物理数据。这些数据是训练ai最宝贵的燃料。与此同时，即将量产的optimus机器人将把数据采集的范围从道路延伸到家庭、工厂等更复杂的室内场景，极大地丰富了数据的维度。 这些海量的数据被源源不断地输送到云端，那里有重启后的dojo超级计算机和堆叠成山的ai6芯片严阵以待。它们日夜不停地吞噬数据，训练出更强大的端到端神经网络模型。而这些模型又会被通过ota技术瞬间分发回汽车和机器人身上，让它们变得更聪明。 而在这一切之上，是ai7芯片加持的starlink卫星网络。它不仅解决了地面基站覆盖不到的通信盲区问题，更重要的是，它正在构建一张天基算力网。未来，当一辆特斯拉汽车行驶在荒漠，或者一个optimus机器人在偏远矿区作业时，它们可以实时调用太空中的算力支援，不再受限于本地芯片的性能瓶颈。 在这个宏大的构想中，芯片就是流淌在这个生态系统中的血液，而“九个月一代”的迭代速度，就是维持这个庞大机体的心跳频率。 马斯克非常清楚，人工智能的竞争归根结底是算力的竞争，但更本质的是“算力进化速度”的竞争。谁能以最快的速度将沙子变成算力，谁能以最低的成本将电力转化为智能，谁就能定义未来的规则。 当然，马斯克的这一系列激进举措充满了巨大的风险，自建晶圆厂更是半导体行业的“吞金兽”，数百亿美元的投入可能在数年内都听不到回响。此外，放弃通用的英伟达生态，转而构建封闭的dojo软硬件体系，一旦技术路线走偏，特斯拉将面临巨大的沉没成本和时间损失。 然而，回顾特斯拉的发展史，从力排众议坚持纯视觉方案，到甚至拆除雷达，马斯克从来都是在争议和豪赌中前行。他不仅是在造车，也不仅是在造机器人，他正在试图通过对物理底层算力的极致掌控，培育出一种具备自我进化能力的“硅基生命”形态。 对于全球科技行业而言，特斯拉的这次算力狂飙既是一声警钟，也是一声冲锋号。它宣告了ai硬件的战争已经从单纯的“拼参数”，升级到了“拼迭代速度”和“拼生态闭环”的全新维度。在这场战争中，跟不上节奏的玩家，或许连留在牌桌上的资格都没有。 马斯克正在用一种近乎偏执的方式证明：在通往通用人工智能（agi）的道路上，唯有掌握算力主权的人，才能握住开启未来的钥匙。
