不靠NVIDIA自己來,特斯拉研發AI晶片最快2019年問世
不靠NVIDIA自己來,特斯拉研發AI晶片最快2019年問世

「我們暗地裡進行已經有2到3年的時間了,」特斯拉執行長馬斯克(Elon Musk ),上周在財報會議中,透露正在開發人工智慧(AI)運算晶片,除了更能符合自家用途需求,也能降低對第三方廠商的依賴,預計最快在2019年就能問世。

另外,要達到實現轉虧為盈目標,必須維持Model 3的穩定產能,隨著達到每周生產5000 輛 Model 3的目標,也帶動台灣供應鏈訂單大增,然而卻傳出特斯拉要求台灣供應商降價的消息。

導入Model 3、Model X ,提升車輛性能

先前特斯拉的無人車系統,都倚重Nvidia的Drive平台,馬斯克在上周財報會議中透露,特斯拉過去兩三年投入AI自主晶片研發,除了能夠改善Model S、X及3的硬體,也能降低對第三方廠商的依賴。

自主AI晶片的研發計畫,去年12月第一次向外界公開,主導這項計畫的負責人班農(Pete Bannon),是特斯拉從蘋果(Apple)挖來的晶片設計師,班農曾參與 iPhone 5的A5 晶片,以及多款iPhone 晶片開發。班農在會議中談到,過去團隊曾考慮使用Nvidia晶片,也曾接洽過ARM,「 最後我們選擇,過去沒人做過的,自己由上而下開發晶片。 」

班農表示,新款 AI 晶片將會跟Autopilot第三代硬體整合,未來晶片將導入Model 3、Model X 和 Model S 的 Autopilot系統中。根據馬斯克說法,晶片性能的關鍵,在於「在裸機上運行神經網路(ANN)」能克服在CPU和GPU之間數據傳輸的一些限制。

馬斯克強調,目前特斯拉使用的NVIDIA GPU(圖型處理器)每秒能處理約200幀,而自家最新研發的晶片,擁有更強的運算能力,能夠處理每秒2,000幀,不僅提高效能以及車輛的能力,最重要的是晶片能夠完全符合特斯拉的需求,並降低對第三方廠商的依賴,這款自主研發的AI運算晶片,預計最快在2019年就能問世。

Tesla
未來特斯拉自家研發的晶片,將會導入Model 3、Model X 和 Model S 的 Autopilot 系統中。
圖/ shutterstock

實現轉虧為盈目標,要求台灣供應商降價10%

上週財報的一大好消息,就是Model 3達到每週生產5,000輛的目標,預計在八月底時可以達到6,000輛目標,甚至年底前還要拚一周一萬輛,第三季目標組裝最多55,000輛Model 3。

如果特斯拉要維持長期盈利,穩定產能就是一大關鍵,過去一段時間,Model 3的生產問題讓馬斯克處於水深火熱之中,今年四月Model 3面臨生產瓶頸,馬斯克幾乎是以工廠為家,在沙發上過夜,甚至連回家洗澡的時間都沒有,為了達成每週 5,000 台的產能目標,特斯拉還在原有工廠外搭設了臨時帳篷生產線,甚至還加開手工生產線。

所有的努力,在馬斯克七月的一則貼文中看到了成果,「我認為我們剛剛成為一家真正的汽車公司。」表示特斯工廠在一周內生產超過 7000 輛電動車,其中包括Model S 和 Model X,最重要的是 Model 3的5000 輛門檻正式達標,特斯拉自2003年創立以來,從未能實現單年獲利,花了15年的時間,才終於達到馬斯克心中「真正汽車公司」的標準。

特斯拉的目標,是在第三、第四季實現營利目標,Model 3 的產能和銷量非常關鍵,據傳為了補足加州工廠人手,馬斯克下令將大量員工調往加州。此外隨著本月底Model 3產能要增兩成擴大至6,000輛,台灣供應鏈訂單也因此大增,不過為了降低成本,據傳特斯拉要求台灣供應商降價約10%,目前仍在議價中。

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OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢
OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢

隨著 AI 工具逐漸普及,真正拉開差距的,已不只是技術或算力的強弱,是企業能否整理資料、重新設計流程,並把 AI 融合既有工作方式,持續轉化為營運價值。

Amazon Web Services(AWS)將於10月23日於高雄舉辦「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」邀請 OpenAI 與製造、金融、交通、零售及運動育樂等領域的實務代表,從技術趨勢、資料治理、流程設計與組織轉型等面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題,協助企業重新檢視自身的導入條件與下一步布局。

企業下一步,不只是再導入一套 AI 工具,而是讓 AI 進入日常營運

模型可以採購,系統可以建置,但資料是否整理到位、流程能否重新設計、組織是否清楚由誰負責,才是決定技術能否持續發揮價值的關鍵。

高雄近年推動數位轉型,同樣面對這項核心課題。亞灣周邊聚集扣件、石化、鋼鐵等傳統產業,場域複雜、既有系統眾多,正因如此,更能檢驗一套 AI 導入方法是否具備複製與擴大的條件。城市發展也從建置算力基礎,進一步走向讓技術真正進入產業與治理現場。

AWS 連續六年深耕高雄,今年以「雲騰智慧大南方 齊創 AI 好未來」為主軸,將討論重心從雲端與算力基礎,推進到應用全面升級,協助城市從「有 AI」走向「AI 有感」。

政府治理是否更即時、產業流程是否真正改變、市民與使用者能否感受到服務提升,才是「AI 有感」的具體檢驗。延續「高雄試點、全臺普及、雲端出海國際」的發展路徑,10月 23 日登場的亞馬遜港都 AI 創新日要談的不只是企業「有沒有 AI」,而是導入之後企業的真實改變。

2025 亞馬遜港都 AI 創新日現場,資料照
圖/ AWS

OpenAI 重磅講者親臨高雄,從技術前沿看見企業的關鍵課題

今年活動特別邀請 OpenAI 東南亞暨台灣合作夥伴總監 Mark Jeffrey,以「前瞻 AI 如何助力產業領袖開創新局」為題,分享在 AI 技術快速演進之下,企業應如何重新思考未來布局。

面對 AI 能力邊界持續擴張,哪些應用已具備規模化條件?哪些仍需要更完整的資料、治理與組織準備?這是正在規畫下一階段 AI 投資的企業必須先回答的關鍵課題。

上午議程將從資料、組織與金融三個面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題。「數據為本,AI 啟航」先回到資料基礎:外部模型跑得再快,若企業自身的欄位定義、存取權限與資料品質尚未整理到位,技術仍難以轉化為可靠判斷。

「打造 AI-Ready 組織的關鍵布局」論壇則聚焦組織當責。AI 專案通常橫跨資訊、營運與管理部門,真正困難的不只是把系統建起來,而是由誰推動流程改造、由誰認列成果,以及當 AI 產出的判斷出現問題時,責任最後應由誰承擔。公部門、製造業與雲端服務業者如何從不同角色處理這些問題,對其他組織同樣具有參考價值。

金融創新論壇將討論 AI、虛擬資產與企業轉型。金融場域對資料安全、合規、風控與可追溯性的高度要求,也提醒企業:效率不能取代治理,AI 更不能成為責任模糊的理由。能否在高監管、高風險環境中建立清楚邊界,將直接影響 AI 應用能不能被長期採用。

2025 年活動論壇現場,資料照
圖/ AWS

從六種產業場景,看 AI 如何走進真實流程

真正具備參考價值的 AI 案例,不只要說明「做了什麼」,還要回答幾個更實際的問題:解決哪一段流程、使用哪些資料、在哪個節點交給 AI、誰負責最後判斷,又如何確認投入確實產生價值。

下午議程規劃橫跨智慧支付、製造、媒體科技、智慧交通、零售製造與運動育樂六種產業場景。每個場景面對的資料條件、即時要求與風險門檻都不相同。

產業場景 議程規劃與關鍵課題
智慧支付 藍新金流運用 AWS AI 自建智能 KYC 與交易監控;處理身份辨識、交易監控與風險判斷
製造 以語意層串接資料孤島,讓 AI Agent 正確理解分散在不同系統的資料
媒體科技 會說台語的 AI Agent:從醫院櫃台到第一線的落地實戰
零售製造 零售製造轉型;把技術接進實際營運與使用者體驗

這些差異進一步說明,AI 沒有一套可以直接複製到所有產業的標準答案。企業真正需要的,不只是更多案例,而是看見不同產業如何依資料條件、即時要求與風險門檻,把 AI 融入實際營運與使用者體驗。

現場同步打造「產業賦能走廊」,邀集超過 15 組雲端生態系夥伴設置展示攤位,聚焦智慧製造、金融科技與城市治理的真實痛點與解法。無論企業目前卡在技術、資料、治理,還是組織協作,不同問題點,都能找到對應的解方。

10 月 23 日,從智慧製造的產線優化、金融科技的風控升級,到運動產業的會員體驗創新,看 AI 如何從概念走進產業現場,成為百工百業轉型升級的實際動能。

10/23高雄展覽館盛大舉行
圖/ AWS

「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」,掌握 AI 賦能百工百業、領航產業升級的實務趨勢
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