马斯克:计划建造Optimus人形机器人学校,Terafab经济价值可跻身全球前20经济体

马斯克:计划建造Optimus人形机器人学校,Terafab经济价值可跻身全球前20经济体

IT之家 10 月 22 日消息,特斯拉首席执行官埃隆 · 马斯克(Elon Musk)透露,计划为旗下擎天柱(Optimus)人形机器人建造一座“机器人学校”,保障人工智能训练顺利开展。马斯克在特斯拉第三季度财报电话会议上谈及了这项规划,同时表示,公司达成年产 100 万台机器人的目标,所需时间可能超过一年。他还介绍了 Terafab 芯片工厂项目,该项目预计在 2028 年第三季度进入早期量产阶段。

Terafab:设备将于 2027 年调试,目标 2028 年第二季度开启早期量产

马斯克在特斯拉第三季度财报电话会上公布了 Terafab 芯片制造项目的核心信息。Terafab 一直备受争议,有报道称,马斯克当初向英特尔等企业收购工厂遭到拒绝后,才决定自主推进该项目,也有观点认为,相比造芯片,他去把火箭送上火星会更容易。

马斯克表示,位于奥斯汀的 Terafab 研发晶圆厂项目正在取得进展。“我们将在明年上半年启动设备调试。如果一切顺利,大约在五六月份,我们会制造首批测试芯片,先验证我们究竟能不能造出芯片。”

按照 Terafab 的规划,初期月产能为 10 万片晶圆,后续扩产至每月 100 万片。马斯克早前曾提到,项目起步阶段仅会尝试每月生产数千片晶圆,最初目标只是“验证技术思路”。

关于芯片生产规划,他称 Terafab 的目标是“在 2028 年第三季度实现某类实用芯片的量产”。马斯克对该项目保持乐观,还表示 Terafab 的经济价值“或许能跻身全球前二十国家经济体的水平”。

Terafab 项目的主要合作方是英特尔,双方将合作采用 14A 制造工艺。14A 是英特尔的下一代制程节点,马斯克本次发言并未说明 14A 在 Terafab 2028 年量产计划中的具体作用。英特尔方面已经确认,14A 工艺将于 2028 年第一季度进入量产。Terafab 同时也是特斯拉生产 AI5 芯片的核心项目,这款芯片将用于驱动擎天柱人形机器人。

马斯克:机器人量产需要上万项环节全部到位

马斯克长期规划推动特斯拉转型为机器人制造企业,本次会议也详细阐述了机器人业务的布局。他认为,搭建擎天柱供应链、获取优质训练数据,是产能爬坡的关键。

“可以这么理解,机器人生产有上万项环节必须全部不出差错,整体进度由这上万项里面最慢的一环决定。”他说道。马斯克对年产 100 万台擎天柱的目标仍抱有信心:“这条百万台级产线的绝大部分设备现已落户弗里蒙特工厂。但我预计,至少还需要一年甚至更久,才能达成对应的年化产能,实现每周 2 万台的产量。”

IT之家注意到,去年马斯克曾提出,计划 2026 年生产 100 万台机器人;他还提到,2025 年完成 5 万至 1 万台机器人制造后,今年产能将提升十倍。

马斯克同时强调,需要搭建“庞大的全球供应链”、建设大型工厂,并且保证产品设计具备安全性。他预计设计层面的难题将在 2027 年底解决,并再次称擎天柱会是“地球上规模最大的产品”。

来自中国台湾地区的报道显示,特斯拉已经着手搭建擎天柱的供应链,为大规模量产做准备。美乐达(Mirle Automation)、亚洲光学(Asia Optical)等供应商据称已经参与其中,提供谐波减速器、关节模组、执行器等零部件。

对于依赖 AI 的机器人训练工作,马斯克和特斯拉计划打造机器人学院。他表示:“人工智能架构还有大量需要完善的地方,相关工作仍在推进。”

想要突破训练数据的瓶颈,特斯拉需要生产大量“Optimi”,这个词大概率指代早期原型人形机器人。马斯克进一步解释:“想要让擎天柱获取所需训练数据,我们就必须造出大量 Optimi。我认为需要生产一万至两万台机器人,让它们进行自我对练。我们正在搭建擎天柱学院,让擎天柱练习完成各式各样的任务。之后,我们可以利用这些数据形成飞轮效应,不断提升机器人完成各类任务的能力。”

埃隆 · 马斯克:稳定部署 GPU 远比看上去困难

马斯克已经快速为 Colossus 项目上线数十万个 GPU,并且计划年底在一处设施内部署总计 120 万枚芯片,但其他同类企业就没有这么顺利。例如韩国云初创企业 Elice 在周二完成 IPO 后,股价暴跌超 30%。

Elice 主打便携式数据中心,被称为韩国版 CoreWeave。在它上市遇冷之前,澳大利亚一家同类云初创企业已经取消 IPO 计划。这家获得英伟达投资的企业在十月初宣布放弃上市,改为定向私募融资。

马斯克在 X 平台上对行业现状表达了相似看法。有网友根据他此前关于算力需求旺盛的发言,认为云新创企业迎来利好,马斯克在这条推文下回复:“前提是它们能把算力设备稳定上线,大规模实现这一点极其困难。”