马斯克口中的史诗级产品终于要来了！

不是特斯拉的新车，而是传闻已久的 AI5 芯片。

在最近的一档播客中，马斯克透露特斯拉 AI5 芯片相比 AI4 实现了 40 倍性能提升，计算能力提升 8 倍，内存增加 9 倍。

同时，由于 AI5 还是期货，马斯克也没忘夸赞一下目前的 AI4。

他表示当前 AI4 芯片加持的 FSD 将实现比人类安全 2-3 倍甚至 10 倍的自动驾驶，FSD V14 也将是自 V12 以来最大的一次升级。

此前，马斯克就透露 AI5 这款芯片已完成关键评审，一旦落地成真，它将超越英伟达 Thor 芯片和小鹏图灵 AI 芯片，成为现阶段世界上算力最强的智能驾驶芯片。

然而这样一款大算力芯片仍然不是特斯拉的终极目标。

下一代 AI6 芯片已经在路上了，马斯克表示：AI6 芯片会在 AI5 上实现更大突破。

那么，AI5 到底有多强，特斯拉在自研芯片这条路上又走了多少弯路呢？

自研，图啥？

根据目前爆料的信息来看，AI5 的算力高达 2000-2500 TOPS，功耗仅有 150-200W，仅比 HW4 高 20% 左右，但性能最高能强出 40 倍。

首先从架构上，AI5 就做了大改动，用上了矩阵乘法引擎。

跟此前通用的 ALU 不同，它把 " 乘 - 加 " 操作做成固定的数据通路，把精度、带宽之类的全部都锁死了。

只干一件事的好处自然也很明显：干得飞快，效率还高。

同时它能支持从 FP16 到 BFLOAT16 再到 INT8 的混合精度，相当于同一个操场里，既能踢足球，也能跑步，还能做广播体操，体育课可以根据需求自然灵活变动。

最后，AI5 采用统一缓存层次结构，类似于不再给每个人配备统一的小冰箱，而是大家一起用一个零食柜，谁饿了谁就自己去拿，不用来回跑，FSD 跑起来自然更顺。

调整架构，自然是为了提高整体的效率，说到底，无非是要在 " 算得狠、传得快、用得省 " 三个方面进步。

特斯拉这次把这三件事直接拆开成了三个班子，把它比喻成给你家装修的工程队：

张量加速器就是搬砖队，它只负责算大矩阵，效率超高；

矢量 DSP 则是装修队，激活函数、归一化这些零碎活他全包；

RISC-V 小核则是打杂调度的前台，只管收快递、关灯省电，谁缺料都能秒送。

比起此前一个团队干三件事，这次 AI5 直接请了三个团队各负责各的，同时还为了让数据拿得更快些，建立了一个 " 三级抽屉 "：

SRAM 暂存器就像是手边的抽屉：工具就放在搬砖队桌上，随手拿；

统一二级缓存则是办公室文件柜：大家共用，中等大小的特征图、模型参数先缓存在这；

LPDDR5X 外部 DRAM 是远程的大仓库：门口有个智能灯，活少就降频降压，活多再调亮，省电费；

这种就近拿、按需拿的策略，能省时间也省跑腿的精力。

AI5 首次上车应该就是 Cybercab。

是的，就是那台特斯拉专门打造的无人驾驶出租车，为了安全性和冗余性，它的计算能力本来就要求极高，性能大幅提升的 AI5 刚好能用上。

之后的机器人和改款车型也应该都会用上 AI5。

有意思的是，AI5 只是刚露面，AI6 就已经有消息了。

特斯拉和三星签署了一项 165 亿美元的协议，会一起研发 AI6，性能预计比 AI5 还能再提升个两三倍。

当然，在 AI5 量产都得等到明年年底的情况下，AI6 肯定是更远的饼。

但这并不妨碍特斯拉的拥趸为马斯克重燃信心。

在 8 月份，马斯克亲自解散了 Dojo 超算团队，这在当时引起了轩然大波，粉丝一度悲观地认为马斯克放弃了自研这条路。

在马斯克后来解释了自己的用意：" 特斯拉分散资源，研发两种截然不同的 AI 芯片是没有意义的。特斯拉会把所有经历都集中在 AI5、AI6 以及后续 AI 系列芯片上。"

那么，特斯拉的自研之路，到底为什么在过去两年一度走进了死胡同呢？

自研，真难？

要回答这个问题， 得先回到 2014 年。

作为进入中国市场的首款产品，特斯拉 Model S 上搭载了第一代智能化平台 HW1.0，核心芯片采用了 Mobileye 的 EyeQ3，算力甚至不足 1TOPS。

但当时的辅助驾驶芯片寥寥无几，马斯克别无选择。

除了算力太低之外，更让马斯克无可奈何的是，由于 Mobileye 历来采用 " 黑盒交付 "，算法无法更改，特斯拉的辅助驾驶没有优化的可能性。

当时特斯拉的工程师把 EyeQ3 的 SDK 形象称作 " 玻璃盒 " ——能看见输出，却改不了任何参数。

所以，马斯克同步也在着手自研智能驾驶算法。

2016 年，特斯拉推出 HW2.0 平台，计算平台换为英伟达定制版 Drive PX2，算力提升到 12TOPS。

算力提升后，特斯拉推出新一代辅助驾驶功能的速度反而更慢。

因为在当时，无论是特斯拉内部团队还是英伟达团队，都没有辅助驾驶算法的研发经验。

不过英伟达提供的开放式平台，倒是让实打实练手的特斯拉团队积累了宝贵的经验。

后来马斯克挖来了一大批顶尖人才，组建了一支深度研究智能驾驶的队伍，特斯拉的智能驾驶才走上正轨。

2019 年，特斯拉推出了 HW3.0 平台，内置两颗自研芯片，算力提升到 144TOPS，搭载在了 Model Y 和 Model 3 上。

这款自研芯片由特斯拉设计，三星代工，过程一如既往的不顺利。

比如当时三星采用的 14nm 工艺，早期良率波动，而且成本偏高。

外界质疑的声音也不断袭来，舆论着重攻击了两颗 FSD 芯片的算力还没有单颗英伟达 Orin X 的算力高。

面对这些问题，特斯拉对内和三星深度合作，优化封装测试，对外提出了 " 有效算力 "，强调 FSD 与纯视觉算法深度耦合，有效算力接近。

2023 年，特斯拉发布了 HW4.0 平台，新车搭载两颗自研芯片，根据固件逆向推算，算力大幅提升到 720TOPS 以上，不仅搭载于现款乘用车型，还作为目前德州 Robotaxi 试点车队的算力平台。

HW4.0 刚上车的时候同样也遇到了一些困难。

老版车主无法享受和新版车主同样的软件服务，引起过一阵退订风波。

最后以特斯拉装聋作哑，坚持 " 不退款 " 立场告终。

在今年的六月份，马斯克在德克萨斯州推出了 Robotaxi 服务，在服务运营期间，副驾始终有一位安全员在车内监督。

而在车辆行驶过程中，Robotaxi 也经常会有鲁莽驾驶或者违反交通法规的现象。

这说明，目前为止 FSD 距离 " 完全无人驾驶 " 还有很长的路要走。

虽然痛苦，但这是一条必须要走的路，马斯克依旧在向之前承诺的 " 完全无人驾驶 " 继续迈进。

写在最后

FSD 正在拓展至全球越来越多的国家，成功进入澳洲之后，近期有传闻特斯拉 FSD 降落地韩国。与此同时，FSD 即将要更新到 V14 版本。

特斯拉的软件能力与表现是独树一帜的，凭借 HW4.0 的硬件，就交付了 Robotaxi 与更多国家可用的 FSD。

那么你相信未来的 AI5、AI6 能够让马斯克实现他的宏伟蓝图吗？

END