特斯拉更新 AI 加速器路线图：SI6 算力达 HW4 的 80 倍，Dojo D3 将面向太空部署

　　 11月8日消息，特斯拉公布了更新后的AI加速器路线图，进一步揭示了公司未来几年的芯片研发方向。根据这份路线图，特斯拉第六代推理加速器的算力预计将达到现有第四代芯片的80倍；而用于训练任务的Dojo D3将放弃以SRAM为核心的架构，转向采用多芯粒设计，并搭载堆叠式HBM高带宽内存。

　　此外，特斯拉还开始用“超级智能”(Super Intelligence，SI)取代“人工智能”(Artificial Intelligence，AI)这一名称，为旗下AI加速器启用SI系列命名。出于相同原因，马斯克近期也确认，SpaceXAI将更名为SpaceXSI。特斯拉AI加速器路线图

　　根据披露的信息，特斯拉目前的芯片产品线及规划如下：

　　 注意到，这份路线图中最值得关注的变化，或许是特斯拉重新启动了自主研发的Dojo训练加速器项目。

　　马斯克曾在2025年8月取消整个晶圆级Dojo项目，并于2026年8月表示，SpaceX和xAI将在其地面及太空数据中心中全部采用英伟达硬件。不过，第三代Dojo D3与前两代Dojo D1、Dojo D2将有明显不同。

　　特斯拉将下一代Dojo D3描述为一款基于芯粒(Chiplet)的训练加速器，采用2.5D和3D封装技术，并搭载堆叠式HBM内存。

　　这与最初Dojo D1采用的晶圆级系统(System-on-Wafer，SoW)架构有很大不同。D1主要依赖分布式片上SRAM，并通过晶圆级封装技术，将25颗D1处理器连接起来，提供总计11GB的SRAM。

　　 D3转向HBM，意味着特斯拉希望大幅提高内存容量。现代AI模型需要消耗大量内存，用于存储模型参数、激活值和中间计算数据。从容量角度来看，SRAM已经不再适合满足这类需求。

　　采用HBM可以让内存容量扩展变得更加容易，但也会带来不同的延迟、带宽、封装和功耗权衡。目前尚不清楚特斯拉是否已经彻底放弃晶圆级集成技术。

　　一种可能是，特斯拉仍会采用晶圆级封装技术连接逻辑芯片，并在其上方堆叠定制HBM模块。

　　另一种可能是，特斯拉认为晶圆级集成成本过高，只有在SRAM主导的特定架构中才具有较高价值。如果在采用晶圆级互连的逻辑芯片上继续堆叠HBM，还会进一步增加设计复杂度、散热难度和制造难度，可能降低芯片良率，同时带来长期可靠性问题，最终推高成本。

　　虽然可以通过增加冗余设计、改进制程技术等方式解决其中大部分问题，但这些措施都会增加成本。因此，D3采用传统芯粒架构而非晶圆级封装的可能性似乎更高。

　　目前，特斯拉尚未公布D3的具体算力、内存容量、制造工艺和研发时间表。

　　不过，公司表示，Dojo D3将针对“太空、训练和扩展能力”进行优化。这意味着该产品不仅要提供足够的计算性能，还需要具备较强的扩展能力。这也进一步暗示，D3可能采用更传统的加速器架构，而非晶圆级封装方案。

　　更值得关注的是，D3还将针对太空环境部署进行优化。这可能意味着，至少部分型号需要具备抗辐射能力。SI6：未来几年算力有望达到HW4的80倍

　　路线图中的另一个重要信息，是特斯拉披露了第六代推理加速器SI6的大致算力水平：其算力预计将达到HW4的80倍，内存容量则是HW4的9倍。

　　具体数值取决于如何衡量HW4的性能。按照目前的估算，SI6算力可能达到17280～46080TOPS，即17.28～46.08POPS。不过，目前还不清楚SI6支持哪些数据格式，因此这些数字仍存在不确定性，只能作为参考。

　　作为对比，英伟达Rubin GPU的推理算力为50NVFP4PFLOPS，训练算力为35NVFP4PFLOPS，FP8/FP6算力则为17.5PFLOPS。

　　需要注意的是，英伟达Rubin已经开始向客户交付，而特斯拉SI6预计要到2029至2030年才会推出。

　　目前，特斯拉汽车使用的第四代推理处理器最初名为HW4，后来更名为AI4，最近又被重新命名为SI4。这款芯片由三星代工，采用7nm级制程工艺，并使用传统的倒装芯片球栅格阵列(FCBGA)封装，预计搭载16GB GDDR6内存。

　　需要指出的是，相关特斯拉演示文稿据称存在一处错误，将该芯片的制程标注为5nm级，实际上应为7nm级。

　　特斯拉将SI4描述为当前完全自动驾驶(FSD)技术的性能基准，未来几代芯片的性能都将以它为参照。不过，特斯拉并未正式公布这款芯片的绝对算力、内存容量和功耗，因此很难进行准确比较。

　　马斯克曾表示，HW4的性能是HW3的3～8倍。HW3的官方算力为72TOPS，据此估算，HW4的算力约为216～576TOPS。

　　按照路线图，下一代第五代推理加速器SI5(也称HW5或AI5)将采用多芯片模块(MCM)设计，告别HW4使用的传统封装方式。

　　这款芯片将分别采用台积电3nm和三星2nm级制程工艺制造。

　　特斯拉预计，SI5的算力将达到HW4的40倍。马斯克此前解释称，这一提升来自两方面：计算能力提升8倍，主要得益于更先进的制程工艺和更多执行单元；硅片优化则进一步带来5倍性能提升。

　　据此估算，SI5的算力可能达到8640～23040TOPS，具体数值取决于HW4的实际算力基准。

　　不过，SI5的预计功耗也相当高，根据不同应用场景，可能达到250W～800W。因此，现阶段对其实际性能进行估算仍存在较大不确定性。

　　在内存方面，SI5的容量预计将达到上一代的6倍，即96GB。根据最终采用GDDR6还是GDDR7内存，其带宽可能介于768GB/s和1.536TB/s之间。

　　至于第六代推理加速器SI6，特斯拉计划进一步将其算力提升至HW4的80倍，内存容量则达到当前一代芯片的9倍。

　　按照上述估算，SI6算力可能达到17.28～46.08POPS，内存容量则为144GB。对于一款AI推理加速器而言，这意味着相当可观的算力和内存规模。

　　特斯拉已经与三星晶圆代工部门签署协议，计划由后者为其生产第六代推理加速器，合作期限持续至2033年。

　　最新路线图显示，SI6将采用2nm级制程工艺。考虑到该芯片预计在2029至2030年推出，以及三星近期更新的代工路线图，SI6可能采用汽车级SF2A、性能增强版SF2P，甚至是配备背面供电技术的SF2Z。

　　值得注意的是，特斯拉似乎并未计划在2030年代利用Terafab工厂的英特尔14A制程生产SI6。

　　在封装方面，SI6将延续AI5/SI5/HW5引入的多芯片模块(MCM)设计。这一选择较为合理，因为特斯拉届时已经能够积累第五代推理加速器的研发和生产经验，同时也可以将封装成本控制在相对合理的范围内。

　　目前，许多汽车制造商都在考虑为下一代系统级封装(SiP)采用多芯粒设计和HBM内存，这也将推高相关芯片的制造成本。

　　至于特斯拉何时会在推理加速器中引入HBM，目前仍没有明确答案，但SI6恐怕还不会采用这类内存。