来源：芝能看科技
在智能汽车、机器人和通用人工智能加速融合的背景下，特斯拉也开始聚焦AI芯片，从“硬件支撑”跃迁为决定产品能力上限的核心要素。
马斯克在社交平台上披露了特斯拉最新的AI芯片路线图：AI5设计接近完成，AI6处于早期阶段，未来还将持续推进AI7、AI8、AI9等多代产品，并将芯片设计周期压缩至9个月一代。
这个设计和更新的节奏，让我们看到了之前特斯拉一贯的作风，在重要和能够改变战局的领域投入重要的资源。
从HW3/AI3、HW4/AI4到即将到来的AI5，特斯拉车端芯片的目标围绕两点展开：
◎为FSD提供更高算力和更大内存空间
◎为未来更复杂的端到端大模型留出冗余
HW4/AI4时代，特斯拉芯片的制程约为7nm，算力约216TOPS支持当下FSD V12的端到端推理。这仍远不足以支撑完全自动驾驶和具身智能的长期目标。
AI5被寄予厚望，在制程上同时采用三星2nm和台积电3nm两个先进节点，马斯克讲的“50倍性能提升”，综合了原始算力约10倍提升、运行内存容量提升至AI4的9倍等多重因素。
如果我们推测，AI5单颗芯片的有效推理能力可能突破2000TOPS级别。
AI5 面向特斯拉的两大核心业务：FSD和Optimus人形机器人，未来特斯拉的汽车和机器人将共享同一套算法体系和硬件平台，统一的“感知-决策-执行”技术栈，使得特斯拉在具身智能领域具备独特优势。
特斯拉通过芯片与算法的复用，将智能车视为“移动机器人”，把机器人视为“会走路的汽车”，从底层架构上实现协同进化。
在AI5之后，AI6的定位进一步扩展到“训推一体”，即同时支持端侧推理和云端训练，特斯拉采用HW系列芯片部署在车端，而Dojo系列芯片用于数据中心训练，两条技术路线并行推进。
但马斯克在去年8月宣布解散Dojo团队，理由是“同时设计两种不同芯片分散资源，没有意义”，短短几个月后，马斯克又宣布重启Dojo项目，并将其重新命名为AI7，且用途从地面数据中心扩展到太空算力，这路走宽了，特斯拉芯片路线从“汽车专用”走向“跨场景通用AI算力平台”。
Dojo最初的目标，是为特斯拉的自动驾驶训练提供定制化高效算力基础设施。
首代D1芯片基于7nm工艺，在2021年AI Day上亮相时，被视为对英伟达GPU的一种“垂直整合替代方案”，随着AI模型规模快速膨胀，以及特斯拉业务线同时覆盖汽车、机器人、能源和航天，单一用途的训练芯片逐渐显得灵活性不足。
AI6和AI7被设想为既能支持端侧推理，又能服务数据中心训练，甚至适应太空环境的通用AI算力芯片。
太空算力成为AI7的重要应用场景，也有一个暗线，特斯拉与SpaceX之间的深度协同，将高性能计算系统送入轨道，利用太空环境在延迟、覆盖和基础设施成本上的潜在优势。
SpaceX具备成熟的发射能力，而特斯拉掌握AI芯片和算法设计，两者结合为构建“太空数据中心”提供了独特条件。
相比地面数据中心，太空算力需要应对辐射、散热和能耗等极端环境挑战，这对芯片的可靠性、功耗控制和系统架构提出了更高要求。
在路线图的后半段，马斯克还提到了AI8和AI9，并给出了一个极具冲击力的目标：芯片设计周期缩短至9个月一代。
如果这一节奏得以实现，传统汽车平台的生命周期通常在3-5年，电子电气架构和算力升级节奏明显滞后于AI算法的发展速度。特斯拉试图通过更快的芯片演进节奏，将算力升级与软件能力提升深度绑定，使硬件始终为算法留出空间。
特斯拉提出了一种工程化补救方案，特斯拉通过在输入端对数据进行分块，让8位低精度芯片处理16位数据，并在输出端重建高精度结果，从而在一定程度上延长老款AI3芯片的“可用寿命”，以系统工程方式延缓硬件淘汰的思路，特斯拉在用户规模和长期产品生命周期之间的平衡策略。
小结
特斯拉的AI芯片路线图，算力增长极为激进，从AI4到AI5的50倍性能提升，远超行业平均节奏；应用场景不断扩展，从车端推理到机器人、数据中心，再到太空算力，迭代周期大幅压缩，试图用9个月一代的速度匹配AI模型的快速演进。
