特斯拉考虑自建“Tera”晶圆厂

11月6日，特斯拉2025年度股东大会召开。根据其会议纪要，荣格电子芯片梳理了会上特斯拉在芯片相关布局上的有关要点：

 

（一）特斯拉自研AI芯片进展

1. AI5芯片：

   - 功耗比英伟达Blackwell芯片低约三分之一。

   - 性能相当，成本远低于10%。

   - 专为特斯拉AI软件堆栈优化，非通用芯片。

   - 采用整数运算，比浮点运算更高效，但需专门训练。

 

2. AI6芯片：

   - 已在规划中，预计在AI5投产后一年内推出。

   - 目标是将性能指标翻倍。

 

（二）芯片制造与供应

1. 制造合作伙伴：

   - 台积电（台湾、亚利桑那、德克萨斯）

   - 三星（韩国）

   - 可能考虑与英特尔合作（尚未签署协议）

 

2. 特斯拉自建“Tera fab”芯片厂：

   - 为解决芯片短缺问题，考虑自建超大型芯片厂。

   - 初步目标：月产10万片晶圆起步。

   - 长期目标：月产100万片晶圆（可能由多个工厂组成）。

   - 需同时解决内存与封装问题。

 

（三）芯片应用场景

1. FSD（全自动驾驶）：

   - AI4芯片可实现比人类安全200–400倍。

   - AI5芯片目标：比人类安全1000倍以上。

 

2. Optimus机器人：

   - 使用与汽车相同的技术栈（电池、电机、AI芯片等）。

   - 机器人中的AI芯片功率受限，需通过大量训练优化效率。

 

3. 分布式AI推理网络：

   - 未来可将1亿辆特斯拉车辆作为分布式推理节点。

   - 每辆车运行1千瓦推理功率，总计可达100吉瓦的分布式算力。

   - 具备内置冷却与电源，形成全球最大AI推理网络。

 

图片来源  /   豆包

（四）芯片战略意义

- 芯片是未来两大瓶颈之一（另一为电力）。

- 特斯拉自研芯片是为了摆脱供应链限制，确保产能与性能自主可控。

- 通过专用芯片设计，实现能效与成本的双重优势。

 

（五）训练与算力投入

- 训练Optimus机器人需要大量计算资源。

- 预计最终将投入数百亿美元用于训练计算。

- 与XAI（马斯克旗下AI公司）合作可能加速训练进程。

 

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