在人工智能硬件需求井喷的当下，科技界正经历一场颠覆性变革。特斯拉创始人马斯克以惊人的野心，向英伟达、AMD等芯片巨头发起挑战，通过一系列自研芯片与制造计划，试图重构全球算力格局。这场布局不仅涉及自动驾驶、机器人、卫星通信等领域，更延伸至脑机接口等前沿技术，勾勒出一个覆盖多领域的智能生态蓝图。
特斯拉近期密集披露芯片研发进展：专为智能车与机器人设计的AI5芯片已完成设计，性能较前代提升50倍，单芯片可媲美英伟达Hopper架构，双芯片组合则接近Blackwell级别；定位“训推一体”的AI6芯片已进入研发阶段，旨在打破训练与推理芯片的界限；面向太空场景的AI7芯片则明确指向星舰与星链项目，计划应对宇宙辐射与真空散热等极端环境。曾被传暂停的Dojo超级计算机项目也宣布重启，旨在构建专属训练集群以优化自动驾驶模型。
支撑这一激进计划的，是马斯克提出的“9个月一代”芯片迭代目标。这一周期远超传统汽车行业3-5年的迭代节奏，甚至突破消费电子领域一年一更的惯例。其背后是三大核心驱动力：算法进化速度远超硬件迭代，特斯拉FSD自动驾驶系统已转向端到端神经网络架构，模型参数量指数级增长导致算力需求激增；人形机器人Optimus进入技术爆发窗口期，其对实时算力与能耗比的要求远超汽车场景；摆脱对外部供应商依赖的迫切性，随着特斯拉车队规模向千万级扩张，外部采购成本与供应链风险成为不可承受之重。
为彻底掌控算力主权，马斯克计划建立自有晶圆厂，打造从设计到制造的垂直整合体系。这座规划中的“TeraFab”将采用2纳米制程，初期月产能10万片，最终目标月产100万片，以满足特斯拉、xAI、SpaceX等五大业务线的芯片需求。业内人士分析，此举不仅可规避代工厂产能分配问题，更能通过定制化工艺实现能效极致优化——例如剔除通用芯片中不必要的电路模块，仅保留运行FSD与机器人神经网络的核心结构，从而在续航与成本上建立竞争优势。
特斯拉的算力布局已形成严密闭环：数百万辆行驶中的特斯拉汽车持续采集真实世界数据，为AI模型提供训练燃料；即将量产的Optimus机器人将数据采集场景扩展至家庭与工厂，构建多维度数据集；云端Dojo集群与AI6芯片日夜不停地训练神经网络，并通过OTA技术将模型更新推送至终端设备；AI7芯片加持的星链网络则提供全球算力支援，使偏远地区的设备可实时调用太空算力。这一体系下，芯片成为生态系统的“血液”，而快速迭代则是维持系统活力的“心跳”。
这场豪赌并非没有风险。自建晶圆厂需数百亿美元投入，且短期内难以看到回报；放弃英伟达生态转而构建封闭体系，一旦技术路线偏差将面临巨额沉没成本。但回顾特斯拉发展史，从纯视觉方案到拆除雷达，马斯克始终在争议中推进技术革命。此次算力狂飙不仅是对物理底层算力的极致掌控，更试图培育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，这标志着AI硬件竞争已从参数比拼升级为迭代速度与生态闭环的较量，落后者或将失去入场资格。
