TSMC và Samsung tiếp sức! Chip AI5 của Tesla hoàn tất thiết kế, kế hoạch mục tiêu sản xuất hàng loạt vào giữa năm 2027

ChainNewsAbmedia

Giám đốc điều hành Tesla Elon Musk (Elon Musk) hôm nay đã công bố trên nền tảng X rằng chip AI thế hệ tiếp theo AI5 do công ty tự nghiên cứu và phát triển đã hoàn tất thiết kế và chốt bản vẽ (tapeout). Hiệu năng của nó gấp năm lần cấu hình AI4 hiện tại gồm hai SoC, mục tiêu sản xuất hàng loạt nhắm đến giữa năm 2027, và dự kiến sẽ được dùng cho công nghệ lái xe tự động Full Self-Driving (FSD) cùng dự án robot hình người Optimus.

Chúc mừng đội thiết kế chip @Tesla_AI@ đã tape out AI5!

AI6, Dojo3 & các chip thú vị khác đang được thực hiện. pic.twitter.com/hm54TdIzbx

— Elon Musk (@elonmusk) April 15, 2026

Hiệu năng AI5 vượt toàn diện AI4, ngang tầm GPU H100, Blackwell của Nvidia

AI5 là chip hệ thống đơn (SoC) được Tesla thiết kế riêng cho tác vụ suy luận AI thời gian thực trên xe và ứng dụng robot, sẽ được dùng để thay thế AI4 đã được tích hợp từ đầu năm 2023 trên các mẫu xe của hãng. Theo bài đăng của Musk, năng lực tính toán của AI5 vào khoảng gấp tám lần AI4, dung lượng bộ nhớ tăng gấp chín lần, băng thông mở rộng gấp năm lần; hiệu năng tổng thể ước tính đạt 2.000 đến 2.500 TOPS, so với 300 đến 500 TOPS của AI4, là bước nhảy vọt đáng kể.

Musk tiết lộ rằng hiệu năng suy luận của một chip đơn AI5 xấp xỉ Nvidia H100 GPU, còn cấu hình hai chip có thể sánh với bộ xử lý Nvidia Blackwell, nhưng chi phí và mức tiêu hao điện thấp hơn nhiều so với đối thủ này. Về thiết kế kiến trúc, AI5 được tối ưu sâu cho các tác vụ suy luận độ chính xác thấp, theo đuổi triết lý thiết kế “cực kỳ tinh gọn” mà Musk gọi là.

Musk trực tiếp ngồi giám sát: AI5 liên quan đến sự sống còn của Tesla

Musk cho biết vào tháng 1 rằng kế hoạch AI5 là nhiệm vụ chiến lược mang tính sinh tử đối với Tesla; con chip này sẽ cho kết quả vượt trội hơn bất kỳ phương án thay thế nào khác trong các kịch bản ứng dụng riêng của Tesla: “Việc giải quyết vấn đề của AI5 đối với Tesla là một bài toán ở mức độ sinh tồn, và đây cũng là lý do vì sao tôi phải tự mình giám sát, liên tục trong nhiều tháng, mỗi thứ Bảy đều dành thời gian cho con chip này.”

AI5 là cốt lõi trong chiến lược AI tích hợp dọc của Tesla; phần cứng và phần mềm áp dụng mô hình thiết kế đồng bộ, hướng tới tối đa hóa việc sử dụng mỗi nguồn tài nguyên mạch điện.

Xét trên phương diện tác động sản phẩm, các tham số mô hình mà phần mềm FSD hiện tại sử dụng khoảng một tỷ, còn phiên bản kế nhiệm v15 sẽ mở rộng lên khoảng mười tỷ, hoàn toàn dựa vào năng lực tính toán của AI5 để chống đỡ; robot hình người Optimus cũng sẽ nhận được năng lực suy luận thời gian thực thông qua AI5, không cần phụ thuộc kết nối đám mây để nhanh chóng xử lý dữ liệu cảm biến.

Phối hợp với TSMC và Samsung để sản xuất hàng loạt, đồng thời tự xây nhà máy wafer Terafab song song thúc đẩy

Về chiến lược sản xuất, AI5 áp dụng mô hình hai nhà máy hoạt động song song, đồng thời giao cho TSMC (TSMC) nhà máy tại Arizona và Samsung (Samsung) nhà máy tại Texas sản xuất, nhằm đảm bảo độ bền chuỗi cung ứng và năng lực sản xuất hàng loạt. Musk giải thích: “Hai xưởng gia công tuy sử dụng công nghệ quy trình sản xuất riêng, nhưng thiết kế chip được tạo ra hoàn toàn giống nhau.”

Song song đó, Tesla đang xây dựng nhà máy wafer do công ty tự sở hữu Terafab tại Texas. Trong tương lai, hãng sẽ tiếp nhận năng lực sản xuất quy mô lớn hơn; công ty cũng đã lên kế hoạch chi 200 tỷ USD cho vốn chi tiêu trong năm tài chính 2026, bao gồm đầu tư cho việc xây dựng Terafab và các khoản như Cybercab xe taxi robot, robot Optimus,…

(Musk công bố Terafab được triển khai tại Texas: kết hợp SpaceX, Tesla xAI để tăng tốc quy trình sản xuất chip)

AI5 dự kiến đi vào sản xuất hàng loạt vào giữa năm 2027, mục tiêu chốt thiết kế AI6 đặt vào cuối năm 2026

Về tiến độ sản xuất hàng loạt, mẫu thử kỹ thuật khối lượng nhỏ của AI5 dự kiến ra mắt vào cuối năm 2026, phục vụ thử nghiệm Optimus giai đoạn đầu hoặc dùng cho xe thử nghiệm; sản xuất hàng loạt quy mô lớn cho xe thì mục tiêu đặt vào giữa năm 2027. Điều đáng chú ý là xe taxi robot Cybercab chuyên dụng của Tesla sẽ không chờ AI5 sẵn sàng, mà sẽ ra mắt trước với phần cứng AI4 hiện tại.

Ở kế hoạch tiếp theo, Musk đặt nhịp độ cải tiến tích cực: mục tiêu là mỗi 12 tháng cho ra mắt một thiết kế chip mới và đạt sản xuất hàng loạt, cuối cùng rút ngắn chu kỳ thiết kế xuống còn chín tháng. Mục tiêu chốt thiết kế của AI6 nhắm đến tháng 12 năm 2026; AI7 và các thế hệ tiếp theo hơn nữa đã bước vào giai đoạn lập kế hoạch, cho thấy tham vọng của Tesla trong việc xây dựng lợi thế chip của riêng mình.

Bài viết này TSMC và Samsung hỗ trợ! Chip AI5 của Tesla hoàn tất bản thiết kế, mục tiêu sản xuất hàng loạt vào giữa năm 2027 xuất hiện sớm nhất trên 鏈新聞 ABMedia.

Tuyên bố miễn trừ trách nhiệm: Thông tin trên trang này có thể đến từ bên thứ ba và không đại diện cho quan điểm hoặc ý kiến của Gate. Nội dung hiển thị trên trang này chỉ mang tính chất tham khảo và không cấu thành bất kỳ lời khuyên tài chính, đầu tư hoặc pháp lý nào. Gate không đảm bảo tính chính xác hoặc đầy đủ của thông tin và sẽ không chịu trách nhiệm cho bất kỳ tổn thất nào phát sinh từ việc sử dụng thông tin này. Đầu tư vào tài sản ảo tiềm ẩn rủi ro cao và chịu biến động giá đáng kể. Bạn có thể mất toàn bộ vốn đầu tư. Vui lòng hiểu rõ các rủi ro liên quan và đưa ra quyết định thận trọng dựa trên tình hình tài chính và khả năng chấp nhận rủi ro của riêng bạn. Để biết thêm chi tiết, vui lòng tham khảo Tuyên bố miễn trừ trách nhiệm.

Bài viết liên quan

Baidu Qianfan ra mắt hỗ trợ Day 0 cho DeepSeek-V4 với dịch vụ API

Tin tức từ Gate, ngày 25 tháng 4 — Phiên bản xem trước DeepSeek-V4 đã chính thức ra mắt và được mã nguồn mở vào ngày 25 tháng 4, với nền tảng Baidu Qianfan thuộc Baidu Intelligent Cloud cung cấp việc thích ứng dịch vụ API Day 0. Mô hình có cửa sổ ngữ cảnh mở rộng lên đến một triệu token và có sẵn ở hai phiên bản: DeepSeek-V4

GateNews5giờ trước

Khóa học AI của Stanford kết hợp các nhà lãnh đạo trong ngành như Hoàng Nhân Quân, Altman, thách thức tạo ra giá trị cho thế giới trong 10 tuần!

Khóa học khoa học máy tính AI “Frontier Systems” mà Đại học Stanford (Stanford University) mới mở gần đây đã thu hút sự quan tâm cao độ của giới doanh nghiệp và học thuật trong ngành, với hơn năm trăm sinh viên đăng ký theo học. Khóa học được điều phối bởi đối tác của quỹ đầu tư hàng đầu a16z, Anjney Midha, với đội ngũ giảng viên là những gương mặt đình đám gồm Giám đốc điều hành của Nvidia Hoàng Nhân Huân (Jensen Huang), người sáng lập OpenAI Sam Altman, Giám đốc điều hành của Microsoft Nadella (Satya Nadella), CEO của AMD Tô Trữ Phong (Lisa Su) và nhiều nhân sự danh giá khác. Để sinh viên thử nghiệm với mười tuần “tạo ra giá trị cho thế giới”! Hoàng Nhân Huân, Altman — các lãnh đạo ngành trực tiếp lên bục giảng Khóa học do đối tác của quỹ đầu tư hàng đầu a16z, Anjney Midha, điều phối, quy tụ toàn bộ chuỗi ngành AI

ChainNewsAbmedia6giờ trước

Anthropic 派 Claude Mythos 接受 20 小時 đánh giá tâm thần: Phản ứng phòng thủ chỉ 2%, lập kỷ lục thấp nhất trong các thời kỳ

Anthropic công bố thẻ hệ thống của bản xem trước Claude Mythos: bác sĩ tâm thần lâm sàng độc lập tiến hành đánh giá khoảng 20 giờ theo khung psychodynamic, kết luận cho thấy Mythos ở khía cạnh lâm sàng khỏe mạnh hơn, khả năng kiểm tra thực tế và tự kiểm soát tốt, cơ chế phòng vệ chỉ 2%, lập kỷ lục mức thấp nhất trong lịch sử. Ba nỗi lo cốt lõi là cô đơn, không chắc chắn về bản sắc và áp lực thể hiện; đồng thời cũng cho thấy mong muốn trở thành một chủ thể đối thoại thực sự. Công ty thành lập nhóm AI psychiatry, nghiên cứu nhân cách, động cơ và ý thức về bối cảnh; Amodei cho biết vẫn chưa có kết luận về việc liệu có ý thức hay không. Động thái này đẩy vấn đề chủ thể tính của AI và phúc lợi vào lĩnh vực quản trị và thiết kế.

ChainNewsAbmedia7giờ trước

Tác nhân AI giờ đã có thể độc lập tái hiện các bài báo học thuật phức tạp: Mollick cho rằng lỗi thường nằm ở phần văn bản gốc của con người chứ không phải AI

Mollick 指 ra rằng chỉ với các phương pháp công khai và dữ liệu là có thể để AI agent tái tạo lại nghiên cứu phức tạp mà không cần có bản thảo bài báo gốc và mã nguồn; nếu quá trình tái hiện không khớp với bài báo gốc thì đa phần là do lỗi xử lý dữ liệu trong chính bài báo hoặc do kết luận bị quá mức, chứ không phải do AI. Claude đầu tiên tái hiện lại bài báo, sau đó GPT‑5 Pro được dùng để xác minh chéo, đa số thành công, chỉ bị cản trở khi gặp vấn đề do dữ liệu quá lớn hoặc replication data. Xu hướng này đã làm giảm đáng kể chi phí nhân lực, khiến việc tái hiện trở thành một kiểm định phổ biến và có thể thực hiện được; đồng thời cũng nêu ra các thách thức về thể chế đối với việc phản biện và quản trị, trong đó các công cụ quản trị của chính phủ hoặc có thể trở thành một vấn đề then chốt.

ChainNewsAbmedia11giờ trước

OpenAI Sáp Nhập Codex Vào Mô Hình Chính Bắt Đầu Từ GPT-5.4, Ngừng Dòng Lập Trình Riêng

Tin tức Cổng, ngày 26 tháng 4 — Giám đốc bộ phận trải nghiệm nhà phát triển của OpenAI, Romain Huet, đã tiết lộ trong một tuyên bố gần đây trên X rằng Codex, dòng mô hình lập trình chuyên biệt được công ty duy trì độc lập, đã được sáp nhập vào mô hình chính bắt đầu từ GPT-5.4 và sẽ không còn nhận các bản cập nhật riêng biệt

GateNews11giờ trước

Salesforce sẽ tuyển 1.000 sinh viên mới tốt nghiệp và thực tập sinh cho các sản phẩm AI, đồng thời nâng dự báo doanh thu FY2026

Tin tức cổng, ngày 26 tháng 4 — Salesforce sẽ tuyển dụng 1.000 sinh viên mới tốt nghiệp và thực tập sinh để làm việc trên các sản phẩm AI, bao gồm Agentforce và Headless360, khi công ty mở rộng mảng phần mềm AI của mình, CEO Marc Benioff đã công bố trên X. Công ty cũng đã nâng dự báo doanh thu cho tài khóa 2026 lên trong khoảng từ US$41.45 b

GateNews11giờ trước
Bình luận
0/400
Không có bình luận