AI 芯片未来怎么迭代？那要看行业头部现在怎么干。

马斯克最近一口气剧透了特斯拉 3 代芯片：

AI5，设计基本完成，打通智能车和机器人。

AI6，训推一体，机器人和数据中心都能用。

AI7，瞄向太空算力，开启 9 个月 1 代新周期。

与此同时，马斯克曾官宣中止的 Dojo 系列也要重启。业务太广，人手不够用，让马斯克都罕见 BOSS 直聘，在线招人了。

马斯克 BOSS 直聘，一口气剧透 3 代芯片

马斯克透露，特斯拉 AI5 芯片快设计好了。AI5 是特斯拉用于车端的下一代辅助驾驶芯片，也就是 HW（Hardware）系列的延续，目前已上车的是 HW4/AI4。

那为啥这一代改名了？可能跟性能提升有关。AI5 由于同时找了三星和台积电代工，因此制程存在2nm和3nm两个版本。更先进的制程释放更强大的性能，特斯拉官方曾预测，AI5 的性能有望比 AI4 高 50 倍，目标明年量产。

"50 倍 " 应该是一个综合测算的结果，官方当时同步给出的小字显示，AI5 的运行内存大小是 AI4 的 9 倍，原始算力提升了 10 倍。

更大的运行内存是为了支撑更高的算力，即便只关注算力参数，AI5 的性能还是挺夸张的。

对比 AI4 来看，尽管特斯拉没有官宣过 AI4 的算力，但江湖贺号「绿神」的 Green 曾在 2023 年 2 月拆解 AI4，并根据结果推测分析，AI4 的制程应该是 7nm，算力大小 216TOPS。

这意味着 AI5 的单颗算力很可能超过2000TOPS，是 " 芯皇 "Thor-X 的 2 倍。等未来更大算力的芯片上车，特斯拉 FSD 的模型参数也将同步暴涨，能力更强。

此外，马斯克还强调 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。这也意味着，其他自研算法和芯片的自动驾驶玩家，也都手握着一张通向具身智能时代的船票。

除了 AI5，马斯克还给擎天柱设计了一款芯片 AI6，AI6 目前曝光的信息不多，重点是实现了训推一体。据马斯克透露，AI6 还会用于数据中心，也就是既能在端侧支持擎天柱推理，还能在云端训练算法。

大家应该也知道，其实特斯拉曾经自研了一款 Dojo 系列芯片，专门用于云端训练，HW 系列部署在车端。不过就在去年 8 月马斯克本人亲自证实，特斯拉解散了 Dojo 团队，因为" 分散资源设计两款不同的芯片没有意义 "。

现在，马斯克又改了主意：

特斯拉将重启 Dojo3。

马老师，发生什么事了？

重启 Dojo3，瞄向太空

先简单回顾一下 Dojo 芯片的历史，Dojo 芯片首次曝光于 2019 年，后来在 2021 年特斯拉 AI Day 上亮相，初代命名为 D1，7nm 制程，原计划和英伟达的 GPU 共同组成 Dojo 超算中心。

本来是地位对齐 FSD 芯片的 AI 基建，摩根士丹利甚至一度预测，其能给特斯拉带来 5000 亿美元市值增长。不料却在去年 8 月 Dojo 2 发布在即时，项目突然被中止了。

那为什么现在重启了？马斯克给出了两个原因，一方面是因为 AI5 研发比较顺利，马斯克赶紧在线 BOSS 直聘。

另一方面，则是因为用途变了，Dojo3 现在也叫 AI7，将用于太空计算。

作为 AI 芯片和商业航天的交集，太空算力是近期非常火爆的赛道，引来硅谷巨头押注。

2025 年 11 月 2 日，英伟达投资的Starcloud首次将 H100 发射上天，3 天后，谷歌紧跟着也宣布要在 2027 年初将自家的 TPU 部署到太空。

一直 " 遥望火星之上 " 的马斯克，自然没有缺席，旗下 SpaceX 被曝将在今年 IPO，募资建设太空数据中心。

国内玩家比如国星宇航，也在这方面取得了领先成绩，早在 2025 年 11 月中旬便实现了大模型实时在轨部署。

全球 AI 两大高地，为什么都在押注太空算力？

这里面有很多原因，比如节省土地资源，以及相对地面，太空算力很多情况下的传输延时更低。

当然，由于太空环境比较特殊，在太空部署算力显然会遇到很多特殊的问题，比如散热、太空中高能粒子对精密芯片的轰击等，这也对算力芯片提出了新的要求。

这可能也是为什么马斯克选择重启 Dojo3 的原因，但目前依然归属于 AI 系列，不再像此前分为 HW 系列和 Dojo 系列。

马斯克已经有了太空运力，未来还会有太空算力，给特斯拉的未来打开了新的想象力，这下闭环了属于是。

如果觉得太空算力还比较遥远，那下面这条消息值得每个车主关注。

AI7 还不是特斯拉硬件路线已知的终点，马斯克透露后面还有 AI8 和 AI9，目标设计周期 9 个月。过去特斯拉每一次革新，都引领了行业变革，一旦该目标也最终落地，将带动行业芯片更新迭代加速，进而缩短产品换代周期。

因为近 2 年，自主大厂先后出现 "1 年 3 代 " 的尴尬局面，究其根本，是产品换代周期和芯片迭代不同步。这一点，对比去年 " 蔚小理 " 的换代节奏，显得更加清晰。

芯片是智能化的关键支撑，而智能化又正在决定车辆产品力，因此在未来芯片迭代周期将和车辆换代周期绑定，很可能买到手一年，算力就落后了。

那怎么办？

难道芯片落后，就真的没办法使用先进模型了吗？

特斯拉最近分享了一个解决思路。

One More Thing

特斯拉最近公开了一项新专利，概括起来就是特斯拉在输入端将 " 数据分块 "，让 8 位的低精度芯片能够计算 16 位数据，计算后将结果拼接，重建为高精度答案，这样 AI3 芯片有望未来运行更先进的算法。

当然，该方案是通过工程手段解决软件问题，而不能突破物理限制，因为多了一道中间环节，所以会增加能耗和延迟，也改变不了摄像头的感知清晰度，所以体验上无法媲美 AI4、AI5……

但毕竟技术落地都是工程问题，而工程问题又是取舍的艺术，虽然体验无法持平，但好歹让广大老车主有希望享受到新技术。

特斯拉的最新方案，正是针对海量老车主的痛点，为业内玩家提供了一条新道路。