馬斯克發豪語「每9個月就發布新款AI晶片」 遭科技媒體潑冷水
人工智慧（AI）晶片龍頭輝達（Nvidia）通常以一年一度的節奏推出AI繪圖處理器（GPU），讓該公司始終領先競爭對手。超微（AMD）為追趕腳步，已投入大量資源，同樣維持每年推出新一代AI加速器。馬斯克則希望加快特斯拉的進度，目標是每九個月推出一款新的AI處理器，或許能追上AMD，進一步逼近市場龍頭輝達。不過，馬斯克這項計畫似乎存在但書，但他顯然正積極尋求解方。
他在X上貼文說：「我們的A15晶片設計已接近完成，AI6也處於研發早期階段，但還會有A17、A18、A19。」「目標是九個月完成一個設計週期。加入我們，一起打造我認為出貨量可望遙遙領先並稱霸全球的AI晶片。」
科技網站Tom's Hardware指出，馬斯克旗下的特斯拉在推出新硬體方面，動作不如AMD與輝達迅速，原因在於該公司的處理器主要用於車用環境，而汽車晶片必須有備援設計，並通過嚴格的安全認證。對於大型高效能AI處理器而言，備援並不罕見，這類晶片往往做到光罩尺寸上限（也就是EUV微影系統的reticle極限），但車用所要求的安全等級，完全是另一個層次。
車用晶片的自動化安全，尤其是用於先進駕駛輔助系統（ADAS）與自動駕駛的晶片，必須符合極為嚴格的功能安全要求。ISO26262標準是其中一項核心規範，但遠非唯一依據。
在更高階的ADAS與自動駕駛（甚至接近全自動駕駛）層級，監管機關愈來愈要求進行情境式測試，包括邊緣案例與失效模式分析，同時還需取得實際道路測試許可（適用於較高自動化等級）、符合預期功能安全（safety of the intended functionality），並滿足資安規範與軟體更新要求。
然而，單就處理器本身的開發而言，為汽車設計一顆晶片，仍比為資料中心打造一顆晶片來得容易。
如果特斯拉的處理器同時鎖定車用與資料中心市場，設計周期是否可能縮短？在某些條件下是可行的，但前提是必須承受非常嚴格的限制，而且這樣的流程不會是傳統意義上的「從零開始」設計。
所謂九個月完成一個設計周期，只有在AI6、AI7、AI8與AI9屬於漸進式、以平台為基礎的迭代，而非採取全新架構設計時，才有實現的可能。這代表必須沿用相同的核心架構、程式設計模型、記憶體階層、安全框架與大部分既有設計，調整內容僅限於運算規模擴充、靜態隨機存取記憶體（SRAM）調校、有限度的資料流優化，或事先規畫好的製程節點轉換。一旦嘗試引入超出運算層面的新元素，例如全新的記憶體類型、編譯器模型、一致性機制或安全架構，整體時程勢必立刻拉長。
在由輝達主導的資料中心戰場，這類安全與穩定性的設計標準其實顯得多餘，因為真正左右競爭結果的，是效能表現與軟體生態系。
但從車廠角度來看，車用規範反而讓這種開發節奏更容易維持，而非更困難。汽車產品生命周期長、講求行為可預期性，加上ISO26262等安全要求，迫使設計朝向保守演進與介面鎖定的方向發展。在多個世代同時進行開發、具高度垂直整合能力，且僅服務單一內部客戶的情況下，特斯拉理論上有能力支撐這樣的節奏。
此外，所謂「出貨量最高的AI晶片」，顯然指的是部署於數百萬輛車上的處理器，出貨量遠高於資料中心使用的AI加速器。
即便假設馬斯克旗下的特斯拉擁有足夠的晶片設計人力（但從貼文公開徵才來看，這點恐怕不成立），真正限制九個月設計周期的關鍵瓶頸，也不會在於矽晶片本身的設計，而是在驗證流程、可靠性，以及軟體穩定性。
