当地时间9月7日，特斯拉CEO埃隆·马斯克宣布，其团队已完成AI5芯片的设计评审，称这款专为自动驾驶和AI训练打造的芯片将成为“史诗级”产品。马斯克在社交媒体上透露，AI5采用台积电3nm N3P工艺制造，针对参数规模低于2500亿的模型进行了深度优化，不仅硅片成本行业最低，能效比更是达到新高度，“每瓦性能远超现有解决方案” 。
一、技术突破与战略转型
AI5芯片的算力预计达到2000-2500TOPS（万亿次运算/秒），是前代AI4芯片的5倍，足以支撑特斯拉端到端自动驾驶模型的复杂推理需求。值得注意的是，特斯拉此次关闭了此前并行开发的Dojo训练芯片项目，将资源集中于AI5/AI6的统一架构研发。马斯克解释称：“同时维护两种芯片架构会分散创新力，现在我们的目标是打造既能训练又能推理的通用型AI芯片。”
这种战略调整直接指向特斯拉“宏图计划4”的核心——通过自研芯片实现软硬件垂直整合。AI5不仅将用于下一代FSD系统的车载推理，还将部署在特斯拉的计算集群中，承担部分训练任务。而作为“未来AI生态的统一心脏”，AI6芯片已进入研发关键阶段，计划采用三星2nm SF2工艺，首批样品将在韩国工厂生产，量产则转移至得州新厂 。
二、行业影响与竞争格局
AI5的推出被视为对英伟达等传统芯片巨头的直接挑战。目前英伟达Thor-X芯片算力为2000TOPS，而AI5以2500TOPS的算力领先，且在能效比上更具优势。更关键的是，特斯拉通过3nm工艺将每TOPS的成本降低60%，这意味着其自动驾驶硬件成本可进一步压缩，为Robotaxi商业化铺路。
中国车企面临双重压力：一方面，地平线征程6等国产芯片算力仅560TOPS，与AI5存在代差；另一方面，特斯拉的端到端模型已适配AI5架构，国内企业若采用其芯片可能陷入“技术锁定”。不过，行业分析指出，AI5的实际落地仍需验证——台积电3nm良率目前仅70%，且特斯拉历史上多次延迟硬件量产（如Cybertruck），2026年底的装车计划存在不确定性。
三、AI6的未来图景
马斯克在评审会议上透露，AI6芯片将延续能效比优势，同时在计算密度和模型适配性上实现突破，“它将是迄今为止最出色的AI芯片”。根据供应链消息，AI6计划采用三星2nm SF2工艺，该技术虽良率目前仅40-50%，但通过GAA环绕栅极技术可提升量产可行性。AI6的首批应用场景锁定在机器人出租车Cybercab和人形机器人Optimus� �未来或扩展至AI数据中心，挑战英伟达H200 GPU的市场地位 。
分析人士认为，特斯拉此举正在重塑智能汽车的技术竞争逻辑。从HW3.0到AI5，其芯片算力在九年内提升近35倍，这种“算力军备竞赛”背后，是特斯拉通过自研芯片构建的护城河——正如苹果A系列芯片对iPhone的意义，AI5/AI6的深度适配将使特斯拉自动驾驶系统的迭代速度远超依赖外部供应商的竞争对手。而随着AI6研发的推进，这场由芯片驱动的技术革命，或将彻底改写全球自动驾驶产业的格局。
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