特斯拉CEO埃隆·馬斯克在X上以一句「Yes」回應了公司AI工程師Yun-Ta Tsai的帖文，認同後者關於自研車載推理算力價值的判斷。Tsai在週日發帖稱，特斯拉多年來「為每一輛售出的車迭代並擴充套件自研推理計算機」，在超級智慧時代到來之前，這件事的重要性可能變得非同尋常。他同時警告：「當前的算力短缺只是冰山一角。當自動駕駛變得不可或缺時，真正的短缺才會到來。」

這一表態的背景，是特斯拉長期堅持的一條技術路線：不把車載神經網路的執行完全交給通用處理器，而是自行設計推理硬體。公司官網稱，其自動駕駛方案依賴先進的視覺與規劃AI，並由高效推理硬體支撐，自研晶片針對每瓦效能做了最佳化，且面向大規模裝車部署。

這條路線目前正推進到AI5與AI6兩代晶片。特斯拉在今年1月表示，兩款自研推理晶片的開發均取得進展，當時的量產計劃分別定在2027年和2028年。馬斯克另曾表示，AI5將「以小博大」，主要針對Robotaxi與Optimus的邊緣計算場景做最佳化。

在更上游的半導體供應層面，馬斯克把晶片視為戰略約束。他在第二季度財報電話會上稱，公司規劃的Terafab專案是必要的，否則特斯拉「根本不會有足夠的AI晶片」來擴大Optimus的規模。該專案意在加快邏輯、儲存、封裝與晶片測試各環節的迭代。據路透社4月報道，特斯拉、SpaceX與SpaceXAI(原xAI)推進Terafab的部分原因，是馬斯克認為外部供應商無法滿足它們的長期晶片需求。僅特斯拉在奧斯汀的開發晶圓廠，預計成本就約為30億美元。

把視角拉遠，算力競賽並不限於特斯拉。路透社去年12月的一份報道記錄了數千億美元資金湧入AI基礎設施，企業爭相鎖定晶片、雲容量與電力。

從投資觀察的角度看，這條訊息的價值不在於某個具體數字，而在於它勾勒出特斯拉敘事的一條底層邏輯：如果自動駕駛與機器人業務的瓶頸最終落在算力供給上，那麼自研推理晶片、自建產能與鎖定供應鏈，就不只是成本工程，而是決定擴張速度的前置條件。支持者會認為，特斯拉提前數年佈局車載推理硬體，使其在算力緊張時擁有別人沒有的緩衝；懷疑者則可能指出，自研晶片與晶圓廠投入巨大、週期漫長，量產節點能否如期兌現仍待觀察。兩種視角的分歧，本質上是對「算力會不會成為長期稀缺資源」這一前提的不同下注。