特斯拉的新型AI桥接技术在不损失精度的前提下大幅降低了能耗。

特斯拉找到了一种绕过物理定律的方法。特斯拉开发的“混合精度桥”首次在专利 US20260017019A1 中公开。数学转换器弥合了低成本、低功耗曲线的 8 位技术与高端 32 位技术的差距。8 位技术只能处理基本整数，而现在，Rot8 高级技术可以处理更高级的 32 位运算。.

它首先解锁了AI5处理器，预计其性能将是现有硬件的40倍。这对于特斯拉Optimus来说至关重要，因为Optimus的电池容量仅为2.3千瓦时，约为Model 3的1/30。Optimus采用32位GPU处理，仅“思考”一项任务，不到四个小时就会消耗掉所有这些电量，功耗超过500瓦。

需要是发明之母。.

特斯拉人工智能团队真是太牛了！没人能比得上特斯拉在现实世界中的人工智能。https ://t.co/oJBBL0CFfQ

——埃隆·马斯克（@elonmusk） 2026年1月17日

因此，特斯拉将计算功率预算降低到100瓦以下。“热墙”问题得以解决。现在，机器人能够在8小时的工作时间内保持平衡和感知，并且不会感到过热。.

特斯拉的工程师们将道路标志的读取精度融入到道路标志的识别中。

这项专利引入了“硅桥”技术，使Optimus和FSD系统具备了超智能，同时不会减少续航里程或导致电路过热熔化。这使得特斯拉的入门级硬件摇身一变，成为一台超级计算机级别的设备。

此外，它还解决了遗忘问题。在之前的FSD版本中，车辆会识别到停车标志，但如果卡车遮挡了它的视线约5秒钟，它就会“忘记”这个标志。.

现在特斯拉使用“长上下文”窗口，允许人工智能回溯查看30秒前或更久远的数据。然而，在更远的时间“距离”下，标准的位置计算往往会导致偏差。.

特斯拉的混合精度流程通过保持高位置分辨率来解决这个问题。这确保了人工智能能够准确识别被遮挡的停车标志的位置。即使在车辆绕行停车标志很长时间之后，情况依然如此。事实上，特斯拉团队表示，RoPE 的旋转精度足以让停车标志始终保持在车辆心理地图中的三维坐标位置。.

特斯拉表示，它独立于英伟达的CUDA生态系统。

该专利描述了一种使用对数-求和-指数近似法的特殊监听方法。由于该方法始终处于对数域内，因此能够处理从轻柔的嗡嗡声到响亮的消防车声的巨大“动态范围”，并且仅使用 8 位处理器即可实现，而无需对响亮的声音进行“削波”处理，从而避免丢失轻柔的声音。这使得汽车能够以 32 位精度监听和区分周围环境。.

特斯拉采用量化感知训练（Quantization-Aware Training，简称QAT）。与在“完美”的32位环境中训练人工智能，然后再将其“缩小”（通常会导致人工智能“运行不正常”且出现错误）不同，特斯拉从一开始就在具有8位约束的模拟环境中训练人工智能，这从根本上为将特斯拉的人工智能应用于比汽车小得多的设备开辟了可能性。.

将这些数学matic融入芯片设计，也赋予了特斯拉战略上的独立性。特斯拉不再dent 于英伟达的CUDA生态系统，因此能够同时采用三星和台积电的双代工厂战略。.

xAI 已正式成为首家将千兆瓦级相干人工智能训练集群上线运营的公司。

这比旧金山的用电量峰值还要多。

当竞争对手仍在制定 2027 年的发展路线图时，xAI 如今已经具备了大城市级别的运行能力。

这张…… pic.twitter.com/0YYOC11h6P

— X Freeze (@XFreeze) 2026年1月17日

xAI 结合了人工智能技术的进步和高性能计算能力，使其成为 OpenAI 的 Stargate 的一个很有前途的竞争对手，Stargate 将于 2027 年发布。.

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