摘要：在当今科技飞速发展的时代，AI已经成为推动各行各业变革的核心力量。从自动驾驶汽车到智能家居，从医疗诊断到金融服务，AI的应用无处不在。而在这场AI革命中，芯片作为AI技术的“心脏”，起着至关重要的作用。本文将带您走进特斯拉的AI芯片世界，了解其从Dojo超级计
一、引言
在当今科技飞速发展的时代，AI已经成为推动各行各业变革的核心力量。从自动驾驶汽车到智能家居，从医疗诊断到金融服务，AI的应用无处不在。而在这场AI革命中，芯片作为AI技术的“心脏”，起着至关重要的作用。本文将带您走进特斯拉的AI芯片世界，了解其从Dojo超级计算机到AI5和AI6推理引擎的战略转型，以及这一转型背后的技术细节和行业影响。
（一）AI芯片的重要性
AI芯片是专门为AI计算任务设计的处理器，能够高效处理复杂的神经网络计算。与传统的CPU和GPU相比，AI芯片在处理AI任务时具有更高的性能和更低的功耗。这使得AI芯片在自驾、机器人、数据中心等领域的应用变得越来越广泛。
（二）Tesla的AI芯片之旅
特斯拉作为全球领先的电动汽车制造商，一直在AI领域进行深入探索。从自动驾驶技术到机器人技术，特斯拉的AI芯片战略始终处于核心地位。2021年，特斯拉推出了Dojo超级计算机，旨在利用其全球车队的PB级数据来训练FSD模型。然而，随着时间的推移，特斯拉面临着一系列挑战，促使其在2025年宣布了一项重大战略转型，解散Dojo超级计算机团队，专注于推理芯片AI5和AI6的设计。
二、特斯拉AI芯片战略转型背景
（一）Dojo超级计算机的诞生与挑战
特斯拉在2021年推出了Dojo超级计算机，旨在利用其全球车队的PB级数据来训练FSD。Dojo基于专有的D1芯片构建，目标是实现超过百亿亿次浮点运算的计算性能，以加速神经网络训练。然而，随着时间的推移，特斯拉面临着一系列挑战：
- 资源分配问题：同时扩展Dojo（用于训练）和AI 5/6（用于推理）两种截然不同的AI芯片设计，导致工程资源捉襟见肘。
- 财务压力：2025年Q2，特斯拉全球交付量暴跌14%，销售额下降12%，利润缩水16%。先进工艺节点制造定制硅片需要大量资本支出和较长的交货时间，进一步加剧了财务压力。
- 市场竞争：人工智能芯片巨头英伟达的竞争脚步迅猛，特斯拉在数据中心计算市场的份额受到挤压。
（二）战略转型：聚焦AI 5/6推理芯片
2025年8月7日，埃隆·马斯克宣布特斯拉将精简其内部AI芯片设计工作，解散Dojo超级计算机团队，专注于支持自动驾驶汽车和机器人实时决策的推理芯片。马斯克认为，特斯拉的AI5、AI6及后续芯片在推理方面将非常出色，至少在训练方面也相当出色。因此，特斯拉将所有精力都集中在AI 5/6芯片上，而将Dojo的功能整合到AI 5/6芯片中，形成“Dojo 3”系统。
三、特斯拉AI 5 (原HW 5.0) 芯片解析
（一）性能与架构
根据最新的行业研报和IEEE论文，特斯拉AI 5芯片。HW 5是目前的HW4.0（约500TOPS）芯片的5倍，可支持更复杂的无监督FSD 算法.
特斯拉从未明确公布过 HW4.0 的具体数据，只是说是 HW3.0 的 5 倍（国内三方资料中的 750TOPS 数据无官方证实），所以根据已知信息和国外发烧友的实机拆解测试，大概可以推测出 HW4.0 的算力在 300TOPS-500TOPS 之间。
也就是单颗 FSD 芯片 200 多 TOPS 算力。这样计算，AI5 整个平台算力可能达到 3000-5000TOPS，这个数据是十分恐怖的。
目前国内的 TOP 玩家，比如华为、小鹏等等，支撑无图、轻图城市 NOA 功能的算力平台，不过就在 400-500TOPS 左右。
AI 5预计可达到2000–2500 TOPS（每秒万亿次运算），使用int8精度，峰值功率达800瓦。其架构包括：
- 异构计算核心：由三种集群类型组成，包括TPU、矢量DSP和MCU。TPU可处理16位和8位精度的matrix，支持常见的AI 单元（卷积、GEMM、全连接层），利用脉动阵列拓扑，每个TPU可实现>1TFLOP/W的效率。
- 内存层次结构：AI 5采用高带宽内存集成，包括SRAM Register、统一2nd cache和LPDDR5X 外部DRAM，以优化数据传输效率。
- 稀疏计算优化：硬件支持动态稀疏性，以降低推理过程中的功耗。AI 5还采用了混合精度策略，支持FP8和INT4/INT2单元，动态范围校准和混合精度调度，以提高功耗效率。
（二）技术路径与创新
- 混合精度策略：AI 5支持多种精度模式，包括FP16、BFLOAT16、INT8等，以适应不同的AI任务需求。这种混合精度策略不仅提高了计算效率，还降低了功耗。
- 动态范围校准：片上校准电路可监测初始批次中的激活分布，并自动调整INT4量化的零点和比例因子，消除了部署流程中的手动量化步骤。
- 推理优化：AI 5的设计专注于推理任务，通过优化矩阵乘法引擎和内存层次结构，显著提高了推理效率。
四、特斯拉AI 6芯片展望
（一）与三星的合作
2025年7月，特斯拉宣布与三星电子达成165亿美元的AI 6芯片采购协议。AI 6芯片将进一步优化节点扩展至3nm或更低，并集成增强的片上互连，以支持跨多个芯片的集群推理。特斯拉工程师预计，在实际的FSD场景中，AI 6的性能将比AI 5提升2到3倍
事实上，三星电子与特斯拉一直有进行芯片领域的合作，其领域主要集中在车用芯片设计与代工制造方面，尤其是在自动驾驶汽车相关的人工智能处理芯片开发
这份合同对陷入产能利用率不足困境的三星代工业务意义重大。三星代工部门一直难以获得足够订单来充分利用其产能。相比之下，芯片制造龙头台积电仍无法满足全部需求。
据TrendForce数据，台积电在今年第一季度占据全球代工市场67.6%的主导份额。三星的市场份额则从前一季度的8.1%滑落至7.7%。这种对比凸显了三星代工业务面临的挑战。作为既生产自有存储芯片、又为客户代工制造半导体的企业，三星在代工领域的表现明显落后于预期。
报道还指出，三星和台积电均在推进下一代半导体技术——2nm制程工艺
（二）技术路径
- Dojo技术的延续：AI 6可能采用Dojo实践的技术理论，进一步优化推理性能。Dojo项目并非失败，而是为AI 6的研发提供了重要的实验基础。
- 多芯片集群推理：AI 6将支持跨多个芯片的集群推理，通过增强的片上互连技术，实现更高的计算效率和更低的延迟。
五、行业影响与未来展望
（一）行业影响
特斯拉的AI芯片战略转型对整个行业产生了深远影响：
- 资源优化：特斯拉通过精简AI芯片设计工作，将资源集中在推理芯片上，提高了开发效率和市场竞争力。
- 技术创新：AI 5和AI 6芯片的设计展示了特斯拉在混合精度计算、稀疏计算优化和高带宽内存集成方面的创新能力。
- 市场竞争：特斯拉的AI芯片战略转型可能会对英伟达等竞争对手产生一定的压力，推动整个行业加速技术创新和产品迭代。
（二）未来展望
特斯拉的AI芯片战略转型不仅展示了其在人工智能领域的技术实力，也为未来的发展奠定了坚实基础。随着AI 5和AI 6芯片的逐步推出，特斯拉在自动驾驶和机器人领域的应用将更加广泛和深入。同时，特斯拉的技术创新也将为整个行业带来新的启示和借鉴。
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六、总结
特斯拉的AI芯片战略转型从Dojo超级计算机到AI 5和AI 6推理芯片，展示了其在资源优化、技术创新和市场竞争方面的深刻洞察。通过聚焦推理芯片，特斯拉不仅提高了开发效率，还为未来的发展奠定了坚实基础。随着AI 5和AI 6芯片的逐步推出，特斯拉在自动驾驶和机器人领域的应用将更加广泛和深入，为整个行业带来新的启示和借鉴。
希望这篇文章能够帮助您更好地理解特斯拉的AI芯片战略转型及其对行业的影响。如果您对特斯拉的AI芯片技术有进一步的兴趣，建议关注最新的IEEE论文和行业研报，以获取更多详细信息。
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参考文献
- [学习AI原理，开发自己的AI工具，应该学习什么教材，怎么学？](http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzUxMzk1NDE0NQ==&mid=2247484087&idx=1&sn=6251dea1a6b2a9c83
应后台私信， 推荐基本容易阅读的中文书籍
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来源：芯芯有我
