【新智元导读】刚刚，马斯克向英伟达宣战！AI芯片9个月一更，Dojo 3涅槃重生，强攻英伟达5万亿帝国。
马斯克重磅官宣：AI5芯片步入正轨，Dojo 3项目正式重启！
对于特斯拉而言，AI5这颗芯片不仅仅是一次硬件升级，它直接「关系生死」。
这种紧迫感体现在投入的力度上——
不仅两个主力团队全押注在AI5上，就连马斯克本人也亲自下场，连续数月每周六与团队一同攻坚。
最终，AI5芯片性能极具杀伤力：
- 性能对标：单颗SoC直接对标英伟达Hopper，若是双芯组合相当于Blackwell；
- 成本优势： 成本不到Blackwell十分之一；
- 能效碾压： 能效比高出Blackwell约3倍。
就在几天前，马斯克宣布了全球首个1GW超算Colossus 2正式上线。
狂堆55万块GPU，清一色采用英伟达GB200和GB300。
未来，Dojo 3和AI5的成功，或将成为特斯拉摆脱GPU依赖的「大杀器」，彻底在AI领域站稳脚跟。
向英伟达AMD宣战
特斯拉AI芯片9个月一更
在去年的特斯拉股东大会上，马斯克在台上，首次揭秘了自研芯片的神秘面纱。
AI系列芯片本质上不是「通用芯片」，是专为自家AI软件栈深度优化的芯片。
正是这种专用性，赋予了特斯拉挑战物理定律的底气。
为了追赶AMD、英伟达，马斯克更是立下军令状：将芯片迭代节奏，拉升至约每9个月一个设计周期。
为何能做到如此神速的迭代？最关键的是，团队走的专用路线。
英伟达和AMD都需要做一个「万能」的方案，把各种需求都考虑进去，并维持一年一更的节奏。
目前，AI5芯片设计快搞定了，AI6还处于早期阶段，后续的AI7、AI8、AI9…蓝图也已铺开。
甚至，马斯克还预言，这将在很大程度上成为世界上出货量最大的AI芯片！
AI5性能狂飙50倍
三星和台积电，是AI5的主要代工厂。他们将生产版本不同AI5，前者2nm，后者采用的是3nm工艺。
相较于上一代AI4，关于AI5更多性能表现，主要有以下几点：
总性能提升50倍，内存多9倍，原始算力提升10倍，加固的块量化与Softmax提升5倍。
它是由特斯拉软硬件团队协同设计，面向最优推理，摒弃了GPU、图像信号处理器（ISP）等传统组件。
AI5每瓦效率，要比英伟达Blackwell芯片高2-3倍，成本约为其10%。
在马斯克的战略版图中，每一代AI芯片，都有独特的「使命」——
- AI4：就能让自动驾驶的安全性远超人类；
- AI5：让汽车性能趋近完美，同时大幅增强Optimus的能力；
- AI6：专攻Optimus进化和数据中心算力；
- AI7/Dojo3：目标星辰大海，成为部署在太空的算力基座。
杀死Dojo 2，重启Dojo 3
提及特斯拉AI芯片，Dojo项目，外界曾一度认为已陷入停滞。
毕竟，上一代芯片AI4真正上车交付，至今已过去三年了。2023年初，特斯拉开始交付搭载HW4.0硬件的Model S/X，这是AI4的首次亮相。
短短一年时间，AI4不仅成为汽车的大脑，还被用在了超算的建设中。
马斯克曾透露，自家AI训练系统中，不仅使用了英伟达GPU，还使用了AI4，比例大约是1:2。
这意味着，大约有9万个H100，加上大约4万个AI4计算机。
相比之下，2021年首次官宣的Dojo超算，更是命运多舛。六年过去了，依旧停留在Dojo 1上迟迟未取得进展。
它基于特斯拉自研D1芯片构建，于2023年7月开始投产，随后在Palo Alto正式部署。
Dojo 1超算
从Dojo诞生之日起，它便专注于解决带宽瓶颈（7nm），最终为了摆脱英伟达的依赖。
然而Dojo 1之后，在很长一段时间里，Dojo 2都处于「只闻其身」的状态，最终被证实为一条「死路」。
原本传闻中，Dojo 2采用台积电5nm制程，性能将得到大幅提升。
谁曾想，去年8月，马斯克一条帖子，直接给Dojo 2判了「死刑」。
死因何在？
根本原因在于，「双轨制」的内耗：车端用「推理芯片」（AI4/HW4.0）；云端用训练芯片（D1）。
特斯拉要维护两套完全不同的芯片架构，直接分散了顶尖人才的精力。
如今，这一战略内部已被重新整合。也就是，马斯克刚刚确认重启的新一代Dojo 3。
Dojo 3将不再使用独立的D系芯片架构，直接使用下一代车载推理芯片AI5，以及后续AI芯片去搭建计算集群。
统一架构下的极限压榨
然而，统一架构带来了一个棘手的新问题：节奏冲突。
马斯克想要9个月一更，但AI5首先是一颗车载芯片。
汽车工业对「冗余设计」和「安全认证」有着近乎苛刻的执念。
车载芯片必须满足ISO 26262等一系列严苛的功能安全标准。相比之下，跑在恒温机房里的数据中心芯片，其工程验证复杂度要低不少。
既然硬件迭代被「车规级安全」和「物理规律」锁死，特斯拉如何实现性能飞跃？
答案是：基于平台的增量演进。
在AI6、AI7乃至AI9的迭代中，特斯拉将复用核心基座（指令集、内存架构、安全框架），仅针对算力扩展和工艺节点迁移（Node Shrink）进行微调。
但这还不够。
既然硬件不能像英伟达那样暴力堆料，那就从数学底层改写规则。
特斯拉的「数学作弊码」
最新的专利US20260017019A1揭示了特斯拉的终极武器：混合精度桥接器（Mixed-Precision Bridge）。
在AI世界里，存在一个永恒的矛盾。
**要智能（高精度）：**Transformer模型依赖32位浮点数（FP32）来处理复杂的三角函数，以确保「旋转位置编码（RoPE）」的准确性（比如记住30秒前的路标）。
**要省电（低精度）：**车载芯片和机器人无法承受FP32的功耗。通常使用的8位整数（INT8）虽然省电，但会因精度丢失导致AI「视力模糊」。
特斯拉的解法是：只在计算的一瞬间保持精确。
1. 对数转换与预计算
工程师设计了「混合精度桥接器」，将关键位置数据转换为对数形式。对数极小的动态范围使其能完美塞进廉价的8位硬件通道。同时，系统利用预先存好的「查找表（LUT）」，省去了现场计算的算力消耗。
2. 泰勒级数与霍纳法则
当这些8位数据到达计算核心（MAC）后，芯片利用经典的泰勒级数展开和霍纳法则，通过简单的乘法和加法，瞬间将数据还原为接近32位精度的正弦/余弦值。
3. 8位进，16位出
专利中最有趣的操作是「位移技巧」：将乘累加器变成高速交织器，通过位移操作将两个8位数值粘合成一个16位输出。这意味着，在不增加任何物理线路的情况下，芯片内部有效带宽直接翻倍。
从「健忘」到「过目不忘」
这项底层数学创新，直接解决了自动驾驶中最大的挑战之一：物体恒存性（Object Permanence）。
超长记忆：以前的FSD可能会因为视线被遮挡5秒就「忘记」路标。现在的芯片利用RoPE和混合精度架构，能精准追踪30秒甚至更久之前的数据。那个被遮挡的路标，就像被钉子钉在AI的3D地图中一样纹丝不动。
内存魔法：为了承载这30秒的高清记忆，特斯拉引入了对数存储KV Cache（内存占用减半，记忆容量翻倍至 128k）和分页注意力（像操作系统管理虚拟内存一样动态分配显存）。
**永不崩溃：**引入「注意力汇点（Attention Sink）」，强制保留序列开始的关键Token，确保机器人即使连续工作8小时，神经网络也不会因计算漂移而「崩溃」。
当对手富可敌国
特斯拉为何要被逼着在8位芯片上跑出32位的精度？为何要重新设计整套数学逻辑？
看看它的对手——英伟达，你就会明白「战略独立」的含金量。
第四大「经济体」的压迫感
英伟达已经不再仅仅是一家公司，从体量上看，它更像是一个超级大国——
它不仅是史上第一家、也是唯一一家市值突破过 5万亿美元 大关的公司。
如果我们将这一市值放入国际货币基金组织（IMF）的国家GDP排名中，英伟达将超越日本、印度和英国，直接坐上世界第四大经济体的交椅——仅次于美国、中国和德国。
尽管将公司的市值（存量财富）与国家的GDP（年度产出）直接对比并非完全精准的经济学算法，但这种视觉冲击力足以说明问题：在AI时代，算力即国力。
拓展阅读：英伟达，全球首个5万亿美元公司诞生！「GPU帝国」超日本德国GDP
比总量更可怕的是效率。
英伟达创造这一富可敌国的估值，仅依靠了3.6万名员工。作为对比，被其超越的日本GDP，是由1.24亿人口辛勤劳作支撑起来的庞大经济机器。
这意味着，在AI革命的浪潮尖端，一个人才加上正确的算力杠杆，其创造的资本价值可以是传统工业社会模式的数千倍。
护城河的延伸
是什么支撑了这5万亿的帝国？
除了黄仁勋口中「销量好到爆表」的Blackwell芯片和早已售罄的云端GPU产能，英伟达的野心正在向特斯拉的腹地延伸。
硬件只是入场券：英伟达真正的底牌是CUDA****生态。正如沃伦·巴菲特所言，这构成了极宽的「护城河」。它通过极其粘性的软件环境锁死了开发者，让任何试图迁移到其他芯片（包括特斯拉试图做的）的成本变得极高。
**物理AI的新战场：**英伟达不再满足于让AI在屏幕里聊天，它正在大举进军「物理AI」——即机器人、自动化和工业系统。
正是在这样一个由5万亿巨头统治、且入场费极其昂贵的「物理AI」赛道上，特斯拉的那种「在8位芯片上跑出32位精度」的突破，才显得尤为关键。
而Dojo 3与AI5的组合，就是特斯拉在这场不对称战争中，打出的最强反击。
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