在特斯拉备受瞩目的AI日活动中，公司不仅展示了其在人工智能领域的最新突破，更系统性地描绘了以全栈自研技术驱动自动驾驶未来发展的宏伟蓝图。本期科技说将为您全面解析此次盛会的核心内容，聚焦于特斯拉在AI训练芯片、超级计算机以及其对自动驾驶销售与维护体系的深远影响。
特斯拉揭晓了其自主研发的AI训练芯片——D1芯片。这款芯片专为大规模神经网络训练设计，采用先进的7纳米制程工艺，集成了高达500亿个晶体管。D1芯片的核心优势在于其极高的计算密度和能效比，其FP16精度计算能力达到惊人的362 TFLOPs，而功耗却控制得极为出色。更重要的是，D1芯片采用了独特的架构设计，使其能够无缝互连，构建成庞大的计算阵列。这并非简单的硬件升级，而是特斯拉为处理自动驾驶所需的海量视频数据而量身打造的计算引擎，旨在解决感知模型训练中的核心算力瓶颈。
基于D1芯片，特斯拉构建了其新一代超级计算机——ExaPOD。ExaPOD由120个训练模块组成，每个模块集成25颗D1芯片，总计包含3000颗D1芯片，其FP16精度计算性能突破了1.1 ExaFLOPs（百亿亿次浮点运算）。这一性能使其跻身全球最强大的超级计算机之列。ExaPOD的关键创新在于其互联拓扑与冷却系统。它采用特斯拉设计的神经网络接口协议，实现了芯片间的高速、低延迟通信，极大地优化了大规模分布式训练的效率和扩展性。其创新的液冷系统确保了如此高密度计算集群的稳定运行。ExaPOD的建成，意味着特斯拉拥有了从数据采集、标注到模型训练、迭代的完整闭环能力，能够以前所未有的速度改进其全自动驾驶（FSD）系统。
这些硬件上的飞跃，直接且深刻地赋能于特斯拉自动驾驶的销售与维护体系。在销售层面，强大的AI基础设施成为FSD软件订阅服务最坚实的后盾。它保证了FSD功能的持续、快速进化，每一次OTA升级都可能带来实质性的体验提升，这极大地增强了FSD产品的吸引力和客户付费意愿。特斯拉正在销售的，不再是一个静态功能，而是一个“不断成长的能力”。演示中展现的、基于海量真实世界视频训练出的更精准、更拟人化的自动驾驶算法，本身就是最有力的销售宣言。
在维护与用户体验层面，超级算力支撑下的敏捷开发模式带来了根本性变革。它能够更高效地处理“长尾问题”——即那些罕见但至关重要的驾驶场景。通过自动化的数据管道，系统可以快速从全球车队中挖掘特定场景案例，利用ExaPOD进行针对性训练和验证，从而加速问题的修复和模型的泛化能力。这为实现“个性化自动驾驶”提供了可能。系统可以更好地学习和适应车主的驾驶习惯，提供更贴合个人偏好的乘坐体验。强大的内部训练能力降低了对外部供应链的依赖，使特斯拉在优化和维护其核心技术栈时拥有更高的自主权和灵活性。
特斯拉AI日所展示的，是一条从底层硅基芯片到顶层用户体验的完全垂直整合之路。D1芯片与ExaPOD超级计算机不仅是技术实力的炫耀，更是特斯拉为其自动驾驶未来构建的“数字发动机”。它们将持续驱动FSD系统以指数级速度进化，从而重塑消费者对汽车价值的认知——汽车的价值将越来越取决于其软件和AI能力，而特斯拉正通过掌控最核心的算力根基，牢牢占据这场变革的制高点。这不仅是技术的里程碑，更是其商业模式的加固与延伸，预示着自动驾驶时代的竞争已深入至基础设施的底层。
