Tesla 自研晶片，看全球 AI 主的新一
一看似技的新，背後是方向性的改
近日，Elon Musk 宣布 Tesla 已完成其第五代 AI 晶片（AI5）的，更形容它「epic」，同步第六代 AI 晶片（AI6），合作方 Samsung，在德州工生延到 2033 年。看似只是另一技更新的新，但若宏的展奏看，它其代表着全球 AI 入一新段 —— 不再只是模型演算法之，而是硬自主的全面。
AI 模型如 GPT-4o、Claude 3 到生成的 Sora、Pika，我已「掌握模型能力，就能引」。但些模型背後的依基，是 GPU 晶片端算源，而正是目前全球少公司如 NVIDIA、TSMC 掌握的略源。 Musk 定 Tesla 始掌握於自己的 AI 晶片程，背後的考已不止於用，而是整 AI 生的「自己做，自己算，自己用」。
何一要花力整 AI 晶片？
表面上，Tesla 的重是自技，但事上，自（如 FSD 系）需要的核心正是大量即理、空算策模型，而一切都建基於高效能 AI 晶片。去 Tesla 曾「Dojo」超，但近日出 Dojo 已解散，策略外部合作。
示，Tesla 未放高 AI 算的主，只是更活、低的方式。例如，第六代 AI 晶片由 Samsung 造，可低成本；而第五代 AI5 可能仍聚焦於 Tesla 的用途，如自模型或理海量影像。
不，而言，些晶片很可能不止用於汽，亦可用在械人（Tesla Bot）、音助手（xAI）、社交平台（X）等多景。看，不只是一技投，更是一企外部晶片商依、建立於自己平台生系的策略部署。
AI 晶片自，背後是什？
在 AI 展的初期，重在「先做出有用的模型」，例如 ChatGPT、Midjourney 等都是爆款。但住 AI 算需求暴增，晶片已成瓶。NVIDIA 的 A100、H100 一卡求，有都唔到，Microsoft、Meta、Google 全部要先。令各家科技公司考自研晶片，如：
-
Google TPU：早於 2016 年就已自家 AI 晶片，主打音像。
-
Amazon Inferentia： AI 推化的晶片，用於 AWS。
-
Apple Neural Engine：手端 AI 理而。
Tesla 若成功投入 AI5、AI6 研用，成第一硬（／械人）延伸至晶片的合性 AI 企。不是效率，而是「控制短」的 —— 能自自足，就能更快地想法、更定地部署品。
AI 成平台，你控制多？
以往，我以 AI 只是用，例如文章、出、聊天；但在愈愈明，AI 正成一平台。要有 AI，不止要有模型，仲要有：
-
晶片（NVIDIA or 自家）
-
料（源是否合法、是否富）
-
基架（伺服器中心、存、冷系）
-
推渠道（例如社交媒或硬）
-
用（如汽、械人、手等）
Elon Musk 推出 AI5 AI6，背後是要 Tesla 有更多平台。例，若 OpenAI 的模型想要控制一部械人，需端伺服器算回果，若中或延，效果大打折扣。但若 Tesla 本身有晶片硬，模型部署可直接在置端行，需外部依，效率安全性大幅提升。
我「全封 AI 生」有多？
次新有一值得注意：Tesla Samsung 的合高 165 美元，而且期 8 年。不是短期，而是一明的投。Samsung 方面亦表，未提供一步程技助。
若配合 Musk 旗下其他源如：
-
xAI（言模型）
-
X（社交平台）
-
Tesla Bot（械人）
-
Neuralink（介面）
形成一涵「收集→模型→晶片部署→端控制→社交回→再次化」的 AI 全封循。其他科技公司（如 Meta、Google）仍需借助外部晶片、外部容平台（如 YouTube、IG）完成，而 Musk 似乎想「自家化」。
做法可能更昂、更慢，但一旦建成，形成的城河效。
：掌握硬的人，才真正掌握 AI 的未
很多人 AI 理解程式、言模型、工具，但真正推些工具作的，是後面一看不的硬力成本。角度看，Elon Musk 今次推出 AI5 AI6 晶片的新，不止技面那，而宣示一新一主的始。
「模型」「做晶片」，代表某些公司始意到：靠硬 AI 模型的代已去。未能掌握核心算源，就能更自由、更快速地推下一代 AI 的化。
Musk 一步，是走向「全面掌控 AI 生」的第一步。而其他公司，唔跟上？又或者，有人反方向展，改以放、合作的形式找出路？
些，值得我察。
文章定位：
