2026年1月19日，马斯克在社交平台X正式宣布：AI5芯片设计进入良好状态（接近完成），决定重启Dojo 3超级计算机项目。

一、项目背景与时间线

1. 前期暂停（2025年8月）：Dojo团队曾缩编、核心负责人离职；主因是同时开发D1专用训练芯片与AI5车载推理芯片分散资源，且D1晶圆级封装方案成本高、量产难，性价比不及英伟达H100/H200集群。马斯克后续提及Dojo 2属进化死胡同，架构方向存在核心问题。

2. 技术突破（2026年1月）：AI5完成设计评审、进入流片准备；马斯克称“连续数月每周六投入AI5研发”，认为该芯片是特斯拉生死关键。

3. 重启（2026年1月19日）：架构彻底重构，放弃D1独立路径，转向AI5/AI6统一架构的高密度集成方案。

二、核心技术方案与架构革新

1. 单主板高密度集成：核心目标是将512颗AI5或AI6芯片密集部署于单块主板形成基础算力单元（该数量为规划目标值，未获官方最终确认）；摒弃前两代Dojo的复杂晶圆级封装，改为标准主板集成，直接减少90%以上的网络布线量，大幅降低布线复杂度与硬件成本。

2. 统一芯片架构：

· AI5：采用先进制程（行业推测为3nm级别，官方未明确），定位以车载推理为主、可扩展用于云端训练，样品预计2026年推出，2027年量产；目标支撑FSD自动驾驶与Optimus机器人的推理需求，性能据称较前代车载芯片提升显著。

· AI6：处于早期研发阶段，计划采用更先进的2nm工艺，性能目标为AI5的2倍（为特斯拉公开研发方向，无实测验证），将用于更高性能的训练场景。

· 后续规划：AI7-AI9已规划，目标9个月一个设计周期，其中AI7将适配Dojo 3太空版本，专为太空AI计算打造，具备抗辐射、低功耗特性。

3. 灵活算力集群： 单主板512芯片单元可无限扩展形成分布式算力集群；同一架构同时支持推理与训练，实现车端推理-云端训练-机器人部署的算力闭环；目标搭建100 EFLOPS总算力集群（市场估算约等于7万块H100性能，为规划目标值），功耗目标为英伟达方案的1/5（基于架构设计的理论测算值）。

三、行业影响

1. 对英伟达的竞争压力：低成本、高性能的Dojo 3集群有望分流部分数据中心订单，尤其在自动驾驶与机器人垂直领域。

2. 推动AI芯片架构创新：高密度主板集成方案为行业提供新思路，挑战传统GPU+高速互联的算力集群模式。

3. 加速自动驾驶与机器人落地：大幅降低算力成本，支撑更复杂的AI模型训练与部署，推动FSD完全自动驾驶与Optimus人形机器人商业化落地。