Tesla 行政總裁馬斯克宣佈，公司已確立每 12 個月推出一款新 AI 晶片的生產節奏，目標是晶片產量最終超越所有其他科技公司的總和。此宣示意味 Tesla 正從電動車製造商轉型為半導體產業重要參與者，挑戰 Nvidia、AMD 等傳統 AI 晶片霸主地位。馬斯克透露，目前車載版本為 AI4 晶片，AI5 即將完成流片（tape out），AI6 已啟動研發。為解決產能瓶頸，Tesla 計劃建立名為「TeraFab」的超大型晶圓廠，規模將超越台積電 Gigafab 等級。
垂直整合戰略推動自主晶片產能擴張
Tesla 對 AI 晶片需求源於多元化產品線爆炸性增長。據《Bloomberg》報導，AI5 晶片將部署於 Tesla 汽車、數據中心、預計推出的 Cybercab 自動駕駛的士及 Optimus 人形機械人。馬斯克在股東會議中指出，即使整合台積電、Samsung 等 4 座晶圓廠產能，仍無法滿足公司預估需求。Tesla 目標在未來數年內達到年產 500 萬輛汽車，加上數百萬台人形機械人，每個單元需搭載多顆 AI 晶片，總需求量將達數億至數十億顆級別。
這種供需缺口促使 Tesla 採取 Apple 式垂直整合策略。投資分析平台 AInvest 指出，Tesla 透過自主設計晶片、軟件和數據閉環系統，正減少對傳統供應商依賴。與外部採購相比，自研晶片可針對全自動駕駛（FSD）和機械人控制進行專用最佳化，在成本、功耗和效能上取得優勢。馬斯克聲稱，AI5 晶片效能可比擬 Nvidia 旗艦 Blackwell 晶片，但功耗僅三分之一，生產成本不到 10%。若能實現此經濟效益，將徹底改變 AI 運算成本結構。
AI5 世代晶片規格與競爭定位分析
根據《NotATeslaApp》報導，AI5 晶片相較前代 AI4 實現技術代際躍進：運算效能提升 10 倍、記憶體容量增加 9 倍、區塊量化效能提升 5 倍。這些規格專為支援百萬輛級別自動駕駛車隊和人形機械人即時推理運算而設計。半導體產業分析師指出，Tesla 戰略性放棄自研 Dojo 訓練晶片，轉而專注於推理晶片開發，符合商業優先思維。推理晶片直接應用於終端產品，產生即時營收，而訓練晶片市場規模較小且競爭激烈。
在製程技術方面，南韓《朝鮮日報》報導，Samsung Electronics 已獲得 AI6 晶片價值 165 億美元（約港幣 1,287 億元）生產合約，將採用 2nm SF2 製程於美國德州 Taylor 廠生產。同時，AI5 晶片將由台積電和 Samsung 分別在亞利桑那州和德州廠區代工。馬斯克特別強調，Samsung 德州廠設備「技術上略為領先」台積電亞利桑那廠，這可能影響未來訂單分配。雖然兩家代工廠對設計物理轉換方式不同，但 Tesla 的 AI 軟件可在兩種晶片上完全相容運作。
值得留意，與 Nvidia Blackwell 或 AMD MI350 系列相比，Tesla 晶片屬於 ASIC（應用專用積體電路），並非通用 GPU。Nvidia 憑藉 H100、B200 等產品主導 AI 訓練市場，其 2025 年市值達 4.16 兆美元（約港幣 32.4 兆元），而 AMD 以較低價格定位競爭，MI350 推理效能較前代提升 35 倍。Tesla 差異化在於針對自動駕駛和機械人場景垂直最佳化，犧牲通用性換取極致功耗效率和成本優勢。
TeraFab 建廠計劃的技術挑戰與供應鏈重構
馬斯克在股東會議中透露，Tesla 正評估建立「TeraFab」晶圓廠可能性，規模將遠超台積電 Gigafab 概念。台積電將月產能 10 萬片以上廠區稱為 Gigafab，其亞利桑那 Fab 21 總投資將達 1,650 億美元（約港幣 1.28 兆元）。若 Tesla 之 TeraFab 成真，將需要天文數字級別資本支出和技術人才。馬斯克坦言：「即使外推供應商最佳情境，產能仍不足。我看不到其他方法滿足晶片需求量。」
然而，半導體製造複雜度遠超汽車組裝。《Tom’s Hardware》分析指出，建立先進製程晶圓廠需要掌握數千個製程步驟，涵蓋前段（FEOL）、中段（MOL）和後段（BEOL）模組，每個步驟涉及數百至數千個參數調校。這些技術累積需要數十年經驗，且無法從 IBM、Imec 等研發機構直接授權。Tesla 雖曾為 SpaceX 建立晶片供應鏈零件，但要達到 AI 晶片量產規模，唯一可行路徑是透過合作夥伴和產能擴張。
供應鏈專家指出，Tesla 多元化代工策略既是風險分散，亦是產能保障。台積電擁有成熟製程和高良率，Samsung 提供最新設備和產能彈性，而傳聞中 Intel 代工合作（18A 製程）則增加談判籌碼。這種「三足鼎立」佈局確保任一供應商出現問題時，不致癱瘓整體生產。但《Digitimes》報導警告，即使整合三大代工廠，Tesla 產能缺口依然巨大，這正是 TeraFab 計劃戰略必要性所在。
自動駕駛車隊與人形機械人驅動晶片需求爆發
Tesla AI 晶片需求驅動力來自三大應用場景。首先是全自動駕駛系統，馬斯克承諾 Cybercab 無方向盤自動駕駛的士將於 2026 年 4 月開始生產。每輛 Cybercab 需搭載多顆 AI5 晶片進行即時環境感知和路徑規劃，若車隊規模達百萬輛，單此項目年需求即達數百萬至千萬顆。其次是 Optimus 人形機械人，馬斯克預測其製造成本最終可降至 2 萬美元（約港幣 15.6 萬元），並聲稱「執行手術優於最佳人類外科醫生」、「消除貧困」。若 Optimus 達到量產，每台機械人需要運算能力將超過汽車，因其需處理更複雜運動控制和人機互動。
第三大應用是 Tesla 自有數據中心。《NotATeslaApp》報導，自公司放棄 Dojo 訓練晶片後，AI5 將同時承擔推理和訓練任務。同時，馬斯克旗下 xAI 公司正在沙特阿拉伯建設 500MW 數據中心，可能採用 Tesla 晶片。這種跨公司資源整合進一步推高晶片需求。馬斯克甚至提出「分散式超級電腦」概念，將停放中 Tesla 車隊作為運算節點，若能實現則需為所有車輛配備 AI5，總量將達數億顆級別。
產業分析師郭明錤指出，雖然馬斯克計劃聽起來極為激進，但從供應鏈動態來看其戰略屬實。Tesla 股價年初至今上漲 13.25%，反映投資者對 AI 晶片戰略具信心。馬斯克強調，這些晶片將「透過更安全駕駛拯救無數生命，並透過 Optimus 向全球提供先進醫療照護」，將技術發展與社會價值連結。
對半導體產業格局的長期影響
Tesla 晶片戰略正重塑半導體產業競爭態勢。對於台積電和 Samsung 而言，Tesla 是繼 Apple、Nvidia 後又一超級客戶，但也屬潛在長期威脅。一旦 TeraFab 建成，Tesla 可能逐步收回部分產能，壓縮代工廠市場空間。Epium 分析指出，當前全球約 90% 最先進 AI 晶片由台積電生產，這種高度集中增加地緣政治風險。Tesla 多元化佈局和自建廠計劃，呼應美國《晶片法案》推動供應鏈在地化趨勢。
對 Nvidia 和 AMD 而言，Tesla 崛起是直接挑戰。雖然 Tesla 晶片目前僅供內部使用，但其「10% 成本、33% 功耗」規格若被驗證，可能促使其他車廠和機械人公司開發專用 ASIC，侵蝕通用 GPU 市場。Nvidia 護城河在於 CUDA 軟件生態系統和 Transformer Engine 等專用硬件，但在推理應用領域，專用晶片效率優勢正逐漸顯現。這場競賽結果將決定未來十年 AI 運算技術路線：是通用 GPU 主導，還是各領域專用晶片百花齊放。
從企業戰略角度，Tesla 晶片計劃展示科技巨頭走向垂直整合典範。如同 Apple 以自研 M 系列晶片擺脫 Intel 依賴，Tesla 正透過 AI 晶片掌握核心技術主導權。這對台灣半導體產業既是機遇亦是警訊：短期內代工訂單激增，長期則面臨客戶自主化挑戰。台積電和 Samsung 需在製程技術、先進封裝（CoWoS、SoIC）等領域持續領先，才能維持不可替代性。
自主晶片生態系統重新定義汽車科技競爭力
Tesla AI 晶片戰略為全球汽車產業樹立新典範：未來競爭力將取決於軟件硬件整合能力，而非傳統機械工程。當 Tesla 每年推出新世代晶片時，傳統車廠若持續依賴外部供應商，技術代差將逐年擴大。馬斯克曾表示計劃每年生產高達 2,000 億顆 AI 晶片，此數字雖誇張但突顯其決心。隨著 AI5 於 2027 年量產、AI6 研發啟動，Tesla 正構建一個從晶片設計、製造到應用完整閉環生態系統。
然而挑戰依然艱鉅。半導體建廠週期長達 5 至 7 年，TeraFab 何時落實仍是未知數。AI5 實際效能表現、良率爬升速度、與 Nvidia 真實對比，均需等待市場驗證。對投資者而言，Tesla AI 晶片計劃既是增長動能，亦是資本支出風險。對產業而言，一場圍繞 AI 運算主導權爭奪戰已然開打。Tesla 能否如馬斯克所言「產量超越所有其他製造商」，將在未來三至五年內揭曉，並深刻影響汽車、機械人和半導體三大產業版圖重構。
資料來源： Bloomberg、 Tom’s Hardware、 NotATeslaApp、 The Chosun Daily、 Investopedia