馬斯克：搞不定AI5，特斯拉就完了

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02/10

文 | HiEV大蒜粒車研所，作者 | 肖恩，編輯 | 德新AI5不是一顆芯片儘管馬斯克在公開場合稱之為「AI5 Chip」，但在特斯拉的工程定義裏，它是 HW 5.0 —— 第五代車載計算平台。2024 年 6 月，馬斯克在 X 宣佈 HW 5.0 改名為 AI5，沿用至今。時間來到 2025 年 11 月的股東大會上，馬斯克說：「AI5 之後，不會再有下一代車載芯片了。」無人駕駛、人形機器人、...

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9000 TOPS，功耗破千瓦。泄露的數字，被一步步坐實了。馬斯克吹過的牛很多，這次似乎有點靠譜。算力漲了 8 倍，推理性能卻漲了 40 倍——中間差的 5 倍從哪來？答案是架構優化。馬斯克舉了一個例子：神經網絡裏有個操作叫 SoftMax，用來算概率分佈。在 HW4 上要跑 40 個步驟模擬；AI5 硬件原生支持，幾步就搞定。一個操作省了三十幾步，乘以網絡裏幾百萬次調用，5 倍的差距來自於這裏。更激進的是做減法。AI5 直接砍掉了 GPU 和圖像處理器（ISP）。先説 ISP。攝像頭傳感器輸出 12-bit 原始數據，4096 級亮度。特斯拉以前的做法是先用 ISP 處理成「好看的圖像」再餵給神經網絡——去噪、調色、壓縮，信息會有損失。現在 FSD 繞過 ISP，從原始光子數據輸入直接輸出控制信號，信息更多，延遲更低。馬斯克的原話是「我們不在乎圖片好不好看，我們只要數據。」再説 GPU。智駕芯片裏的 GPU 通常幹兩件事：跑神經網絡，渲染螢幕上的車道線和周圍車輛。特斯拉把渲染扔給了座艙的 AMD Ryzen，FSD 芯片只幹一件事：跑端到端神經網絡。GPU 成了多餘的面積，砍掉。砍完之後，芯片面積縮到光刻機單次曝光的一半——馬斯克管這叫「半個光罩」。面積小，成本就低，良率就高，發熱就少。省下來的晶體管預算？全砸推理單元。內存也在升級。HW3 用 LPDDR4，手機同款，帶寬 70 GB/s。HW4 首次用了顯卡內存 GDDR6，帶寬拉到 384 GB/s。泄露顯示 AI5 帶寬達到 1.9 TB/s。如果屬實，大概率用的是 HBM3——H100 同款的高帶寬內存，把好幾層 DRAM 堆疊焊在芯片上。車載平台用 HBM，行業第一個。馬斯克的話中還透露了一個細節：AI5 會有單芯片和雙芯片兩個版本。二、十倍參數的代價2025 年 6 月，馬斯克透露特斯拉在測試一個 4 倍參數的新模型。兩個月後他改口了：跳過 4 倍，直接上 10 倍。\"約 6 周後會有一個重大更新，參數量是原來的 10 倍。\"10 月，FSD v14 如期推送。參數量漲 10 倍，算力、內存、帶寬全得跟上。先説算力。參數漲 10 倍，計算量也漲 10 倍。但 FSD 不是雲端慢慢算的語言模型—— 8 個攝像頭、每秒 36 幀、360 度視野，必須在幾十毫秒內給出判斷。算力不夠，要麼丟幀，要麼延遲，要麼降精度。HW4 的算力約 300 TOPS。v14 通過激進優化勉強跑起來了，但已經是極限。想跑更大的模型？想加入推理能力讓車\"思考\"而不只是\"反應\"？算力不夠。推理能力是下一代 FSD 的核心升級。馬斯克在 Q3 財報會上説，v14.3 會讓車\"有知覺\"。以前的 FSD 是條件反射：紅燈停，綠燈走。現在要做因果推理：前面那輛車減速可能要右轉，右邊有行人在猶豫，綜合判斷我應該變道降速。這種「思考」不是一次計算就能完成的。多步推演，評估多個可能性，模擬未來幾秒的場景。每多想一步，算力消耗就翻倍。AI5 的推理性能是 HW4 的 40 倍。不是 8 倍、不是 10 倍，是 40 倍。多出來的部分，就是留給「思考」的。再説內存和帶寬。神經網絡的每個參數都要佔內存。量化後，每 1 億參數大約吃掉 100MB。v14 完整模型需要約 12.5GB。HW4 有 16GB，已經接近模型運行的下限。而 HW3 只有 8GB，只能跑精簡版。內存不只是裝模型，還要裝\"記憶\"—— 8 秒前那輛車在哪、行人往哪走、信號燈變了幾次。特斯拉 AI 負責人 Ashok 説過，車載內存是限制上下文長度的主要瓶頸。想讓車記得更久？先要把內存堆上去。144GB，是 HW4 的 9 倍。夠裝更大的模型，還有餘量留給更長的時間記憶。光有內存還不夠，還得喂得快。神經網絡推理時，每個參數都要從內存讀到計算單元。模型跑一遍，參數讀一遍。v14 模型約 12.5GB，每秒跑 30 次推理，每秒要讀 375GB 數據。HW4 帶寬 384 GB/s。剛好夠。但也只是剛好。模型再大 10 倍呢？每秒 3.75TB。HW4 的帶寬無法支撐這樣的規模。AI5 的 1.9 TB/s 帶寬，就是為這個準備的。馬斯克説，安全的無人駕駛需要 100 億英里的訓練數據。\"現實世界的複雜性有超長的尾巴。\"更大的模型才能裝下這些長尾。回頭看 AI5：40 倍推理性能，9 倍內存，5 倍帶寬。全是餘量。HW4 勉強撐住了 v14。AI5 是給下一個十倍準備的。三、165億美元的賭注2025 年 8 月，三星和特斯拉簽了一份 165 億美元的代工合同。這是三星德州 Taylor 廠拿到的最大訂單，也是特斯拉有史以來最大的芯片採購。AI5 的製造策略在半導體行業幾乎沒有先例：同一顆芯片同時交給三星和台積電。三星在德州 Taylor，用 3nm GAA 工藝；台積電在亞利桑那，用 3nm N3E 節點。馬斯克公開説三星德州的設備比台積電亞利桑那「略微先進」。這話在半導體圈引起爭議——台積電一直是先進製程的老大。兩家會生產「略有不同」的 AI5。工藝不同，但軟件必須在兩個版本上表現一致。雙代工是為了產能，FSD、Robotaxi、Optimus 全部壓在 AI5 上。不能把雞蛋放一個籃子裏。2026 年 1 月，三星 Taylor 廠開始測試 EUV 光刻設備——這是生產 3nm 芯片的關鍵一步。特斯拉確認了 AI5 的時間表：2026 年底少量產出，2027 年大規模量產。但時間線也很「馬斯克」。2025 年 7 月馬斯克説設計「已經完成」，半年後改口「幾乎完成」。熟悉的配方。直接的結果是 2026 年 6 月投產的 Cybercab 首發只能用 HW4。特斯拉最重要的新車，趕不上最重要的新芯片。為了填這個坑，特斯拉悄悄推出了 HW4.5。2026 年 1 月，部分 Fremont 工廠生產的 Model Y 開始搭載這個過渡版本，零件目錄裏標價 2300 美元。最大的變化是從雙芯片升級到三芯片。長期研究特斯拉固件的黑客 Green 爆料説，特斯拉的代碼裏很早就有三芯片設計的引用，這不是臨時起意。為什麼要三顆？最大的原因可能是算力，現在 FSD 的模型越來越大，HW4.0 經過大量優化後也只能勉強跑起來，在 AI5 到來之前模型還要迭代，因此需要一個算力稍大的平台過渡；另一個原因可能是為了冗餘，三芯片可以實現投票決策，比雙芯片更可靠。具體怎麼用，還要等硬件上車後才知道。165 億隻是開始。馬斯克在財報會上説：\"把供應商最樂觀的產能預測加起來也不夠。我們必須建一座 TeraFab——一個非常大的工廠，把邏輯芯片、內存和封裝全放在一起。\"特斯拉已經開始行動。SpaceX 在德州建先進封裝設施，2025 年 9 月交付設備，目標 2026 年 Q3 有限生產，2027 年 Q1 全面量產。封裝是芯片製造的最後一環，先拿下這一環，再建晶圓廠。TeraFab 的目標：月產 10 萬片晶圓起步，最終 100 萬片——台積電全球月產約 142 萬片。馬斯克的願景是每年產出 1000 億到 2000 億顆芯片。這個數字遠超現有半導體行業的產能經驗。黃仁勳直接潑冷水：\"建先進製程芯片廠非常非常難。台積電幹這個幹了一輩子。\"老黃説的是實話。但 SpaceX 造火箭的時候，波音也這麼説過。特斯拉 2026 年資本支出 200 億美元，馬斯克的態度很明確：\"我們的目標是讓 AI5 芯片過量供應。如果芯片太多，放到數據中心裏就行。\"四、Dojo之死特斯拉的數據中心原本有自己的芯片。故事要從 2016 年説起。那年，傳奇芯片架構師 Jim Keller 加入特斯拉。他的履歷寫滿行業里程碑：AMD K8、Apple A4/A5、AMD Zen。他説服馬斯克自己造芯片，別再依賴英偉達和 Mobileye。馬斯克給了他一個任務：18 個月，造出車載自動駕駛芯片。Keller 帶來了老搭檔 Pete Bannon，兩人在 Apple 一起做過 A4 到 A9。Bannon 1984 年就開始造芯片了。18 個月後，HW3 問世。任務完成，Keller 離開了。Bannon 留了下來，接手了一個更大的項目：Dojo。2019 年馬斯克第一次公開提這個名字——一台超強的訓練計算機，專門處理車隊收集的海量視頻。核心是自研芯片 D1，台積電 7nm，500 億晶體管。架構激進到什麼程度？砍掉了虛擬內存和緩存一致性協議。25 顆 D1 封裝成一塊訓練模塊，3000 顆組成 ExaPOD，算力 1.1 ExaFLOPS。超級計算機級別。2021 年 AI Day，特斯拉展示了第一塊完成的訓練模塊，當場跑了一個神經網絡。台下掌聲雷動。馬斯克説：\"明年應該能投入運營。\"\"明年\"沒有來。Dojo 在架構層面激進，但工程複雜度被明顯低估。D1 沒有外接內存，早期利用率只有 4%——芯片大部分時間在等數據。2022 年在聖何塞測試，功耗剛過 2 兆瓦，變電站跳閘了。據説市政府都打來了電話。2024 年馬斯克態度變了，説 Dojo 是\"值得嘗試的豪賭，但不是高概率成功的事\"。同年特斯拉部署了 50000 塊英偉達 H100，全面轉向。2025 年 7 月財報會還在聊 Dojo 2。兩周後，彭博社報道項目關停。Bannon 離職，帶走了約 20 名核心工程師，創辦了一家叫 DensityAI 的公司。客户可能是特斯拉的對手。8 月馬斯克正式確認關停 Dojo 2 項目：\"一旦所有路徑都收斂到 AI6，Dojo 2 就成了進化死衚衕。同時開發兩套不同的芯片架構沒有意義。\"Dojo 是專用訓練芯片，AI5 是專用推理芯片。一個給數據中心訓練模型，一個給車跑模型。但 AI6 變了：同樣的架構既能推理，也能訓練。「既然一顆芯片能幹兩件事，為什麼還要維護兩條產品線？」馬斯克的新思路是：把多顆 AI6 放在一塊板上組成集羣，直接替代 Dojo 做訓練。他説這套東西可以叫 Dojo 3。多出來的 AI5 怎麼辦？特斯拉計劃在數據中心部署 20,000 台，配合 2,000 塊英偉達 H100。英偉達乾重活，AI5 跑推理。過量供應的芯片不會浪費——至少馬斯克是這麼想的。五、最後一代馬斯克把 AI5 定義為「生死存亡」的問題。一個車載計算平台，至於嗎？至於。因為 AI5 要支撐的不只是車，還有 Robotaxi 和 Optimus。這兩個業務看起來不一樣，一個是無人出租車，一個是人形機器人。但都是攝像頭看世界、神經網絡理解環境、實時決策——同一套算力需求。2026 年 1 月，奧斯汀的 Robotaxi 開始真正無人駕駛，副駕不再坐安全員。規模很小，約 32 輛 Model Y，限定在地理圍欄內。真正激進的是 Cybercab：沒有方向盤，沒有踏板，壓根沒打算讓人開。2026 年 6 月計劃投產。Optimus 也在加速。2025 年 12 月，人形機器人户外慢跑的視頻刷屏。一個月後馬斯克宣佈停產 Model S 和 Model X，騰出產線造機器人。他説：\"是時候給 S 和 X 一個光榮退役了。\"賣了十幾年的經典車型停產，給機器人讓路。這個決定放在任何其他車企都是瘋了，但特斯拉不是普通車企。Optimus 產能目標：2025 年 1 萬台，2026 年 5 萬台，最終年產百萬台，單台成本壓到 2 萬美元左右。AI5 要同時供應這兩條產品線。但從 AI6 開始，設計重心變了。馬斯克説得很明確：\"AI6 是為 Optimus 和數據中心設計的。\"車還會用 AI6，但不再是設計的出發點。AI5 是特斯拉最後一代專門為汽車設計的計算平台。從 AI6 開始，汽車變成了機器人芯片的「副產品」。這句話放在五年前沒人會信，但現在看起來是認真的。再往後是 AI7。馬斯克給了三個字：太空 AI。和 Starship 整合，在軌道上跑計算。從 HW3 到 AI5，特斯拉的芯片是圍着車轉的。從 AI6 開始，車不再是主角。六、尾聲距離 2027 年 AI5 進入大規模量產只剩下一年時間，但這顆芯片的最終設計方案仍未完全定稿。功耗是擺在最前面的問題。馬斯克早期給出的預期是 700 – 800 瓦，隨後又下調到約 250 瓦。即便按照後者計算，功耗仍比 HW4 高出約 50%。無論是用於整車，還是部署在 Optimus 上，這個能耗水平都太高了。雙代工策略進一步放大了工程複雜度。三星與台積電採用不同製程生產 AI5，硬件差異不可避免，而軟件卻必須保持完全一致。這類跨工藝一致性驗證，是半導體工程中成本最高、風險也最大的環節之一。資本壓力同樣清晰可見。165 億美元的代工合同、TeraFab 建設投入以及約 200 億美元的年度資本支出，均需由特斯拉獨立承擔。芯片製造是重資產生意，產線一旦落地，即便低負荷運轉，也會持續消耗現金流。真正的不確定性，仍在需求端。馬斯克曾在 2019 年預測 2020 年將有 100 萬輛 Robotaxi 上路，但六年後實際規模仍停留在幾十輛。Optimus 方面，他在 2025 年提出 2026 年年產 5 萬至 10 萬台的目標，而目前的部署規模可能仍只有數百台。芯片可以被造出來，但 Robotaxi 和 Optimus 能否按預期放量，仍有待驗證。一旦規模未能兑現，「過量供應」就會轉化為庫存與折舊，數百億美元級別的產能也將隨之沉澱。特斯拉已將 FSD、Robotaxi、人形機器人及部分數據中心需求，集中壓在同一套計算平台之上。幾百億美元，一個平台，沒有備用方案。AI5 的成敗，最終不取決於參數高低，而取決於規模是否真正到來。馬斯克説這是存亡問題。他可能是對的。","kind":"news","is_publish_news":true,"is_publish_highlight":false,"is_publish_live":false,"is_publish_wemedia":null,"editions":null,"column":"","sentiment":"0","news_tag":"","news_rank":0,"symbols":[],"gpt_button":1,"need_auth":false,"code":"91000000","status":"200"}}}