馬斯克甩出全球最強智駕芯片，2500TOPS吊打同行，最快年底上車

外媒曝光：特斯拉最新自動駕駛芯片量產！該芯片算力達到2500TOPS，比英偉達算力最強的Thor-X還高，堪稱地表最強智駕芯片。

車東西6月19日消息，日前，海外汽車媒體Not A Tesla App爆料，特斯拉下一代全自動駕駛（FSD）芯片AI 5已正式進入量產階段，預計算力達到2000-2500TOPS（萬億次運算/秒），較AI 4提升4-5倍。

外媒爆料特斯拉AI 5芯片正在量產

該芯片將由臺積電和三星共同代工，會採用臺積電3nm N3P工藝。

根據該報道，AI 4是特斯拉第二代自研芯片，採用7nm製程，算力約為500TOPS。而即將到來的AI 5芯片算力是AI 4的5倍，可支持更加複雜和高效的無監督學習算法。

特斯拉車載計算平臺AI 4

根據相關報道，特斯拉將在年底將AI 5芯片應用到最新車型上，這或許會為特斯拉帶來銷量的提升。

截至2025年6月，近十年間，特斯拉車載計算平臺的性能實現了萬倍躍遷。

特斯拉歷代自動駕駛芯片信息

01.特斯拉最新自動駕駛芯片曝光，2026年量產上車

韓國ML.co網站報道，特斯拉AI 5芯片算力有望達到2000~2500TOPS。

有外媒指出，特斯拉AI 5芯片將採用3nm N3P工藝，在今年晚些時候，特斯拉可能會憑藉這款芯片，成為臺積電採用3nm N3P工藝的最大客户之一。

臺積電大樓

特斯拉也將三星作為其AI 5芯片的代工廠，但只有在2026年AI 5芯片大規模上車時，纔會在三星生產。

除了芯片性能較上一代提升外，新一代自動駕駛硬件系統的攝像頭也有望迎來升級。

有消息稱，新一代自動駕駛硬件系統或將採用800萬像素的攝像頭，並且攝像頭鏡片中將內置加熱元件。這樣一來，覆蓋在傳感器上的冰雪可以快速融化，能夠更好照顧到在寒冷天氣使用FSD全自動駕駛系統的用户。

特斯拉已在其新款Model Y車型上，為前保險槓攝像頭配備了清潔系統。

特斯拉煥新版Model Y

而全新自動駕駛硬件系統或採用三星防風雨攝像頭，配備性能提升6倍的防水塗層，從而減少車輛變道時的圖像失真狀況。

02.為什麼要做2500TOPS？或有3方面原因

特斯拉押注AI 5，或包含技術、商業、生態三個維度的原因。

技術方面，特斯拉FSD採用端到端神經網絡架構，該模型直接通過視頻輸入學習駕駛決策，無需人工編寫規則代碼，這種技術革新帶來的算力需求呈指數級增長。

如此大算力的芯片，有望進一步滿足端到端大模型的算力需求。

商業方面，馬斯克此前官宣將於6月22日推出Robotaxi服務，約有20輛Robotaxi車型先行測試。而實現大範圍完全無人駕駛，還需要硬件系統的持續升級，保證安全性。

特斯拉無人出租車Cybercab

生態方面，馬斯克此前一直強調特斯拉是一家AI公司，這也就意味着，AI 5不僅是車載芯片，或將進一步成為特斯拉AI戰略的基礎設施。

大算力芯片上車有助於架構複用，特斯拉有望進一步實現車、機器人、超算生態協同。

目前，英偉達Thor-X-Super芯片算力已達到2000TOPS，蔚來神璣NX9031算力已超過1000TOPS，特斯拉也正在通過押注大算力芯片，在算力之爭中保持競爭力。

蔚來神璣NX9031

此前，在2024年特斯拉股東大會上，埃隆·馬斯克正式宣佈特斯拉的下一代車載計算平臺命名為AI 5，並劇透它將比AI 4算力提高約10倍。

馬斯克登臺演講

按照馬斯克當時的説法，AI 5的算力或達到5000TOPS。

而這份新的報道指出，AI 5算力可達2500TOPS，這看起來更具有信服力一點，相較於HW 3.0的144TOPS算力、AI 4的約500TOPS算力，AI 5實現了極大升級。

03.十年間從合作到自研，6套方案算力提升萬倍

回望過去十年，特斯拉在芯片性能方面可以説取得了萬倍提升。

特斯拉歷代自動駕駛芯片信息

根據相關報道，特斯拉自研FSD全自動駕駛芯片始於2016年，於2019年推出第一代自研芯片HW 3.0，該芯片採用14nm製程、雙芯片冗余設計，單芯片算力達到72TOPS。

特斯拉車載計算平臺HW 3.0

一年后，特斯拉又推出了第二代自研芯片AI 4。

根據外媒報道，特斯拉AI 4於2020年四季度流片，2023年起逐步應用於Model Y等車型。

特斯拉車載計算平臺AI 4

04.結語：汽車行業競爭格局有望重塑

特斯拉FSD芯片的演進之路，本質上是一場智能駕駛領域的技術突圍戰。

從借力Mobileye、接受英偉達「外部輸血」，到自主構建芯片研發體系，特斯拉不僅完成了從14nm到3nm的工藝跨越，更推動算力提升近萬倍。

這種硬件底層的迭代，讓特斯拉得以突破基礎輔助駕駛的桎梏，大步邁向端到端自動駕駛，有助於重塑行業競爭格局。

本文來自微信公眾號「車東西」，作者：郭月，編輯：志豪，36氪經授權發佈。