特斯拉（Tesla）AI晶片布局再進一步。執行長馬斯克近日在社群平台透露，旗下新一代AI5 AI晶片已完成「流片」（tape out），並首度公開晶片實體照片，同時確認AI6與Dojo3專案已同步展開。記者黃仁杰／編譯

特斯拉（Tesla）AI晶片布局再進一步。執行長馬斯克近日在社群平台透露，旗下新一代AI5 AI晶片已完成「流片」（tape out），並首度公開晶片實體照片，同時確認AI6與Dojo3專案已同步展開。

[caption id="attachment_213004" align="aligncenter" width="1260"] 馬斯克近日在社群平台X透露，旗下新一代AI5 AI晶片已完成「流片」（tape out），並首度公開晶片實體照片。（圖／翻攝自馬斯克X）[/caption]

從釋出的影像可見，AI5採用中央大型運算晶粒（die）設計，周圍搭配12顆DRAM模組，主打高容量與高頻寬配置。這些記憶體模組由SK海力士供應。資料顯示，該晶片於2026年第13週完成流片，約落在3月23日至29日之間。

AI5為特斯拉自駕系統（FSD）次世代核心晶片，接替現行HW4平台。馬斯克先前表示，AI5整體性能將較HW4提升達40倍，其中原始算力提升8倍、記憶體容量增加9倍，並將支援全新AI功能。外界預估，其AI運算能力可達約2500 TOPS，單顆晶片記憶體容量達144GB，並針對Transformer架構進行優化。

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在產品定位上，AI5將推出多種配置，包括單晶片版本可對標輝達Hopper架構，以及雙晶片設計可挑戰Blackwell平台，同時具備更低成本與更佳能效表現，力拚在效能與功耗比（Perf/W）及成本效益（Perf/$）上與NVIDIA競爭。

製造方面，AI5預計由台積電與三星電子共同生產，量產時程落在2026年底至2027年初。未來則可能轉向Tesla規劃中的TeraFab自有晶片製造體系。

此外，馬斯克也證實，下一代AI6晶片與Dojo3超級電腦平台已同步啟動開發。特斯拉在2026年初重啟Dojo專案，隨著未來TeraFab整合記憶體、封裝與晶片製造能力，打造一體化AI運算平台的目標正逐步成形。AI5的完成象徵特斯拉在AI晶片自研道路上邁出關鍵一步，也顯示其正積極強化自駕與AI算力競爭力，挑戰既有晶片巨頭版圖。

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特斯拉正大幅加快自研晶片布局腳步。執行長馬斯克近日證實，原本一度停擺的 Dojo 超級電腦計畫已重新啟動，最新一代 Dojo3 進度回到正軌，同時也揭露下一代 AI5 晶片的性能目標，直指與輝達（NVIDIA）最新 Blackwell 架構正面競爭，並強調其在「效能與成本比」上的優勢。記者黃仁杰／編譯

特斯拉正大幅加快自研晶片布局腳步。執行長馬斯克近日證實，原本一度停擺的 Dojo 超級電腦計畫已重新啟動，最新一代 Dojo3 進度回到正軌，同時也揭露下一代 AI5 晶片的性能目標，直指與輝達（NVIDIA）最新 Blackwell 架構正面競爭，並強調其在「效能與成本比」上的優勢。

[caption id="attachment_204322" align="aligncenter" width="1536"] 執行長馬斯克近日證實，最新一代超級電腦 Dojo3 進度回到正軌，同時也揭露下一代 AI5 晶片的性能目標。（圖／AI生成）[/caption]

馬斯克長期以來多次公開表態，特斯拉將全面投入客製化晶片研發。在近期於 X 平台的發言中，他透露特斯拉不僅規劃同時推進多個世代的自研晶片，甚至目標打造全球「出貨量最高」的 AI 晶片，廣泛用於電動車、自駕系統與資料中心運算。

特斯拉先前曾宣布停止 Dojo 超級電腦專案，當時外界解讀是因高度仰賴輝達等供應商硬體，加上關鍵技術人員離職，導致計畫中止。不過，馬斯克最新說法顯示，Dojo3 已重新投入開發，顯示特斯拉在 AI 訓練與推論算力需求快速攀升下，選擇重新押注自有運算平台。

依照馬斯克透露的方向，Dojo3 可能將以 AI5 晶片為核心，打造統一的運算平台，同時支援車用系統與人形機器人 Optimus。馬斯克也形容 AI5 將成為特斯拉「最高出貨量」的晶片，意味其應用規模將遠超過過去任何一代。

在晶片藍圖方面，馬斯克指出，特斯拉計畫以約九個月為一個節奏，持續推進至 AI9 世代，節奏與輝達近年的產品迭代相當接近。他強調，全面掌握晶片供應鏈，將有助於特斯拉在自動駕駛（FSD）普及後建立長期成本優勢，並能依自家需求深度客製化晶片設計。

至於 AI5 的性能定位，馬斯克表示，單顆 AI5 晶片的目標性能將達到輝達 Hopper 等級，若採雙晶片封裝，整體表現可與 Blackwell 架構相抗衡。他並形容 AI5 的成本「非常低廉」，凸顯特斯拉企圖在效能與價格上同時取得優勢。

不過，業界也普遍認為，半導體設計與量產涉及製程、驗證、良率與穩定性等長期累積能力，真正的挑戰仍在於執行力。特斯拉是否能從車廠成功轉型為具備完整晶片實力的 AI 玩家，仍有待後續進度與實際成果驗證。

來源：wccftech

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