马斯克掀桌复活Dojo 3AI5性能暴涨50倍110成本把老黄逼入死角

　　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。

　　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」。

　　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。

　　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；

　　就在几天前，马斯克宣布了全球首个1GW超算Colossus 2正式上线万块GPU，清一色采用英伟达GB200和GB300。

　　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。

　　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。

　　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。

　　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。

　　AI5每瓦效率，要比英伟达Blackwell芯片高2-3倍，成本约为其10%。

　　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。

　　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。

　　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。

　　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」。

　　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）。

　　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。

　　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。

　　。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。

　　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）。

　　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：

　　。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。

　　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

　　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。

　　以前的FSD可能会因为视线秒就「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。

　　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）。

　　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」。

　　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

　　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

　　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。

　　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。

　　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。

　　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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