在全球人工智能芯片领域，英伟达凭借每年稳定推出一款新品的节奏，依靠Blackwell系列等旗舰产品占据着市场主导地位。AMD为缩小与英伟达的差距，也持续加大投入，同样保持每年发布新款人工智能加速器的频率。2025年，AMD推出的Instinct MI350系列在部分性能上超越了英伟达的B200，还提前公布了2026年MI400系列的规划，明确将与英伟达下一代Rubin架构对标。而特斯拉的埃隆·马斯克则有着更为激进的目标，他希望特斯拉在芯片领域能发展得更快，提出每九个月发布一款新人工智能处理器的计划，意图先追上AMD，再超越英伟达，成为行业领导者。尽管这一计划面临诸多现实限制，但马斯克正通过一系列举措努力寻求突破。
马斯克在社交平台X上透露，特斯拉的AI5芯片设计已接近尾声，AI6处于早期研发阶段，未来还会推出AI7、AI8、AI9等。他表示，目标是实现9个月的设计周期，并呼吁人才加入，共同打造预计全球产量最高的AI芯片。据后续披露，AI5芯片预计2027年大规模量产，运算性能可达2000至2500 TOPS，是现款HW4芯片的5倍，将由台积电和三星同时代工以确保供应；AI6计划2028年推出，目标性能翻倍；AI7因架构升级可能更换代工厂。
与AMD和英伟达相比，特斯拉在发布新硬件方面速度较慢。这是因为特斯拉的处理器长期聚焦汽车场景，而汽车对冗余性和安全性的认证要求远高于数据中心设备。虽然英伟达的Blackwell等大型高性能AI处理器也有冗余设计以提升稳定性，但汽车所需的功能安全标准要高得多。汽车芯片，尤其是用于高级驾驶辅助系统（ADAS）和自动驾驶系统的芯片，必须符合严格的ISO 26262标准，该标准对芯片的故障检测率、单点故障指标等有明确规定。随着自动驾驶级别提升，监管要求愈发严苛，芯片不仅要通过基于场景的全量测试，涵盖极端天气、道路突发状况等故障模式，还需获得不同地区的道路测试许可，同时满足预期功能安全（SOTIF）、网络安全合规及软件更新兼容性等多重要求。相比之下，数据中心芯片的验证重点在于性能稳定性和兼容性，无需应对复杂物理环境下的安全风险，研发周期自然更短，汽车芯片开发难度远高于数据中心芯片已成为行业共识。
若特斯拉继续推行“车规 + 数据中心”双场景芯片战略，其研发周期能否缩短至9个月？从技术逻辑上看有一定可行性，但需满足极为严格的条件，且与传统“全新架构”研发模式有本质区别。只有当AI6、AI7、AI8和AI9采用基于平台的增量迭代模式，而非全新设计时，9个月的周期才可能实现。这意味着要深度复用AI5已验证的核心架构、编程模型、内存层次结构、安全框架和大部分IP模块，仅对计算单元扩展、SRAM容量调整、数据流路径优化或制程节点升级等局部环节进行改动。若引入HBM4新内存类型、重构编译器模型、变更缓存一致性方案或升级安全架构等创新，开发周期将直接延长3 - 6个月。而这些创新在英伟达主导的数据中心领域却至关重要，因为该市场的核心竞争力取决于峰值算力与软件生态栈。
从汽车行业特性来看，其固有要求为这种迭代模式提供了支撑。汽车产品生命周期长、性能需求确定，且ISO 26262标准要求设计稳定，这使得芯片需采用锁定式接口与保守型升级路径。特斯拉具备多代产品并行研发的能力，AI5接近完成时AI6就已启动早期研发。通过垂直整合，特斯拉实现了芯片设计、整车应用、软件适配的闭环管控，且作为单一内部客户无需应对外部需求变更，这些条件使其有可能维持紧凑的迭代节奏。
马斯克提出打造“全球产量最高的AI芯片”，这一目标有其战略考量。特斯拉芯片将主要供应数百万辆汽车的ADAS系统，单型号年产量可轻松突破千万级，与数据中心芯片“高端小众”的量产模式形成鲜明对比。即便是英伟达的B200，年出货量也仅在百万级规模。这种规模化优势能摊薄IP复用的研发成本，为快速迭代提供经济基础。
然而，马斯克的计划仍面临诸多瓶颈。人才缺口是首要问题，特斯拉正以15万至32万美元的年薪紧急招募芯片物理设计、互联系统等领域工程师，明确要求具备尖端AI芯片设计经验，这侧面反映出其现有团队规模可能难以支撑多代产品并行研发。更关键的瓶颈在于验证环节，即便芯片设计能在6个月内完成，剩余3个月也难以完成车规芯片的全流程验证。仅功能安全文档编写与第三方认证就需至少2个月，基于场景的虚拟测试与道路验证所需时间更长。马斯克本人透露每周需花两天时间参与芯片项目会议，可见验证环节压力巨大。
为破解验证瓶颈，特斯拉正采取技术手段。其Dojo超级计算平台具备81000颗H100等效算力，可支持每天超10亿公里的虚拟道路测试，能大幅缩短场景验证周期。同时，通过台积电与三星双代工模式，可并行开展不同工艺版本的测试验证。不过，这些举措能否对冲车规认证的复杂性，仍有待时间检验。
