Elon Musk：AI5 設計幾乎完成！AI6 啟動、未來每 9 個月推一代
Elon Musk 近日在 X 平台透露，特斯拉自研的下一代 AI5 晶片設計已「幾乎完成」（almost done），雖然尚未正式進入晶片設計送廠流片階段（tape-out），但整體架構已趨近定案。他也表示，AI6 的早期開發作業也已啟動，顯示特斯拉正同步推進兩個世代的運算平台。
本文主要內容
AI5 量產預計落在 2027 年中 AI5 聚焦推論效率與能耗比 AI5 短期影響有限但具戰略性 AI5 雙供應鏈策略與落地節奏
Elon Musk 進一步說明，AI5 預計將於 2026 年提供樣品與極少量單位，主要用於內部驗證、FSD 測試與部分原型開發，尚不會立即導入量產車型。具備規模化部署條件的高量產時程仍設定在 2027 年年中；至於 AI6，目前僅處於早期設計階段，目標是在 AI5 穩定量產後快速接續。
AI5 量產預計落在 2027 年中
目前對外可確認的關鍵進展是：AI5 已進入設計收尾階段，Elon Musk 表示目前為「almost done」，但尚未完成所謂的 tape-out（晶片設計交付製造階段）。這個階段代表架構與主要功能基本定型，接下來的工作將聚焦在時脈調校、功耗控制、穩定性驗證，以及製程相容性調整，並處理可能影響良率與量產風險的關鍵細節。
至於量產時程，特斯拉表示仍需先累積足夠數量的 AI5 板卡後，才會進一步推進至車用與其他產品線的實際部署。因此 2026 年將以內部測試與原型驗證為主。市場觀察普遍認為，AI5 最快也要到 2027 年中，才具備規模化生產與供應條件；在此之前，現行產品與平台將持續採用 AI4 晶片作為主力運算架構。
AI5 聚焦推論效率與能耗比
AI5 的設計重點鎖定在推論效能與能耗比的全方位提升。雖然目前對外說明仍以方向性資訊為主，但已透露包含推論流程簡化、資料路徑重構，以及記憶體與頻寬配置的優化，目的是在大規模部署情境中有效壓低單位推論成本。特斯拉延續其自研策略，選擇開發專用推論晶片，而非倚賴通用 GPU，並透過軟硬體協同設計，讓相同模型能在車載、機器人與資料中心等不同應用環境下取得更高運算效率。
實際應用仍以 FSD、自家人形機器人 Optimus，以及後端資料中心的推論任務為主要場景。不過，由於 AI5 的量產時程預計落在 2027 年，短期內 2026 年的新產品與現有車隊擴張，仍將以 AI4 平台為主體，透過模型精簡與軟體調校延長其效能壽命。AI5 將扮演中長期升級基礎，為更大規模的推論佈建與整體成本結構優化提供支撐。
AI5 核心重點整理
項目 更新後表述 設計狀態 Elon Musk 稱設計「almost done」，尚未進入正式 tape-out（晶片定稿）階段 2026 年供應 僅供應樣品與少量板卡，用於內部驗證與原型測試用途 高量產時間 預計 2027 年中啟動高量產，才具備實際部署條件 晶片定位 專為推論優化設計，聚焦能耗比與軟硬體協同效能 短期產品搭配 2026 年新產品仍採用 AI4，仰賴軟體與模型精簡持續提升效能
AI5 短期影響有限但具戰略性
AI5 的進度仍是外界觀察特斯拉自研運算平台的重要指標，但從財務層面來看，這波「almost done」的更新短期內不太可能對營收產生明顯影響。主要原因在於 2026 年仍以樣品與小量單位為主，真正具備壓低成本與擴大部署效益的節點，仍要等到 2027 年高量產階段之後才會出現。
另一方面，FSD 與 Cybercab 的商業化仍深受各地監管機構與法規限制影響。即便硬體平台推進順利，實際部署進度仍需仰賴營運模式、資料回饋機制與法規審查的同步成熟，這也是 AI5 即便完成設計，在短期內仍難對財務表現產生實質貢獻的另一關鍵因素。
AI5 雙供應鏈策略與落地節奏
在供應策略上，AI5 將由台積電亞利桑那廠與 Samsung 德州 Taylor 廠共同代工，採雙來源配置以提升供應彈性並分散潛在風險。特斯拉雖未具體說明兩版本間的製程節點差異，但強調在軟體層面將確保相容性，讓產品開發與部署不因製造來源不同而產生平台分裂。
就市場應用節奏而言，現階段更可能出現「AI4 延伸應用 + AI5 漸進導入」的過渡型態。短期內，FSD 的進展仍以現有硬體平台的模型與軟體精進為主軸；AI5 則扮演中長期升級關鍵，預計在 2027 年高量產後，進一步拉低推論成本、提升部署效率，為更大規模的車隊擴張與 AI 應用鋪路。
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