11 月 8 日，特斯拉公布了更新后的 AI 加速器路线图。第六代推理加速器的算力预计达到现有第四代芯片的 80 倍，训练侧的 Dojo D3 放弃以 SRAM 为核心的架构，转向多芯粒设计并搭载堆叠式 HBM 内存。
用超级智能替掉人工智能
路线图里最先被注意到的变化在命名上。特斯拉开始用「超级智能」取代「人工智能」这一名称，为旗下 AI 加速器启用 SI 系列命名。出于同样原因，马斯克近期确认 SpaceXAI 将更名为 SpaceXSI。这个改名把加速器的叙事从通用 AI 拨到了自有模型体系上。
Dojo D3 为什么从 SRAM 转向 HBM
初代 Dojo D1 采用的是晶圆级系统架构，依赖分布式片上 SRAM，通过晶圆级封装把 25 颗 D1 处理器连起来，提供总计 11GB 的 SRAM。D3 被描述为基于芯粒的训练加速器，用 2.5D 和 3D 封装技术并搭载堆叠式 HBM。
转向 HBM 的直接原因在容量。现代模型需要为参数、激活值和中间计算数据吃掉大量内存，SRAM 早已不适合这类需求。HBM 让容量扩展变得容易，代价是延迟、带宽、封装和功耗上的一组新权衡。至于特斯拉是否彻底放弃晶圆级集成，路线图没有给答案，一种可能是仍用晶圆级封装连接逻辑芯片并在上方堆叠定制 HBM 模块。
从取消到重启
马斯克曾在 2025 年 8 月取消整个晶圆级 Dojo 项目，2026 年 8 月又表示 SpaceX 和 xAI 将在其地面及太空数据中心中全部采用英伟达硬件。此次重新启动自主训练加速器，与英伟达阵营的算力栈路线形成明显差异。同类的推理侧能效对比可以看 英伟达 Vera CPU 每瓦多跑 1.6 倍智能体 的实测。
路线图里 InFO_SoW 训练计算单元采用台积电 3nm 与三星 2nm，每颗芯片 440MB SRAM、每片晶圆 11GB SRAM，算力区间落在 17480 至 46080 之间，峰值 0.362 PFLOPS。
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