埃隆·马斯克刚刚公布了特斯拉人工智能路线图的重大更新——规模惊人。 AI5 / AI6 →专为太空和早期部署而设计，发电量较低（GW/年）。 AI7 / Dojo 3 →旨在扩展至每年 10 GW 以上 AI8 / Dojo 3 →目标年发电量 100+ GW 这是一个清晰的计划，旨在将人工智能计算能力从当今的极限扩展到文明级别的能力。 人工智能的未来不仅仅是更智能的模型，更是规模庞大、可持续的能源规模。 这确实是一个令人震撼的路线图，标志着特斯拉正在从一家自动驾驶公司进化为“文明级”算力运营商。 马斯克这次公布的计划核心在于解决AI发展的终极瓶颈：能源利用效率与电网负荷。 以下是对这一更新的深度解读： 1. 从“芯片”到“能源架构”的思维转变 以往的AI竞赛关注的是算力（TFLOPS），而马斯克现在的计量单位是GW（吉瓦）。 AI5 / AI6： 重点在于移动端和边缘计算（如人形机器人Optimus和星舰）。低功耗设计是为了在能源受限的离星环境或早期移动部署中实现最大效能。 AI7 / AI8 与 Dojo 3： 这已经不是单纯的服务器集群，而是算力发电厂。100 GW 以上的年度规模意味着特斯拉计划构建能够消耗并管理巨量电能的计算网络。 2. 算力与可持续能源的闭环 马斯克曾多次警告“缺电将成为AI发展的下个瓶颈”。通过将算力扩展至 100 GW+ 级别，特斯拉必然会整合其 Tesla Energy 业务： Megapack 支撑： 如此巨大的算力需要极其稳定的电压，只有通过大规模电池储能系统才能平抑算力峰值对电网的冲击。 Dojo 的效率优势： 自研芯片 Dojo 的目的就是为了在单位功耗下提供远超通用 GPU（如 NVIDIA）的训练效率，从而在“100 GW 时代”占据成本洼地。 3. “文明级别”能力的含义 当算力规模达到 100 GW 级别时，特斯拉可能在追求： 全自动驾驶 (FSD) 的全球化部署： 不再受限于特定区域，而是能够同时处理全球数亿辆车的实时视觉预测。 通用人工智能 (AGI) 的物理化： 让数百万台 Optimus 机器人同时进行云端强化学习。 这确实是一个赌注惊人的计划。你认为在实现 100 GW 级算力的过程中，最大的阻碍会是芯片产能，还是基础电网的改造速度？
