2025 特斯拉股東會：一座「兆級晶圓廠」的野心，馬斯克揭示特斯拉的下一個十年

2025 年 6 月 13 日，Tesla 在德州 Giga Texas 舉辦年度股東會。這場會議完整揭露了技術路線圖。董事長 Robin Denholm 主持了 14 項提案投票，執行長 Elon Musk 則用超過一小時的時間，詳細說明了 FSD（全自動駕駛）、Optimus 人形機器人、AI5 晶片的最新進展。

最引人注目的是 Elon 在會議中透露：即使有 TSMC 台灣、Samsung 韓國、TSMC 亞利桑那和 TSMC 德州四大生產基地，晶片產能「還是不夠」。他說：「我們可能必須建一座 Tesla TeraFab。」這句話對台灣半導體產業意義重大。

本文將完整解析這場股東會的關鍵內容：公司治理重組的投票結果、AI 技術三部曲的時間線，以及可能改變半導體供應鏈格局的 TeraFab 計畫。

一、投票結果：公司治理大重組

股東會一開始，Robin Denholm 公布了 14 項提案的投票結果。兩項最重要的管理階層提案都獲得通過，為特斯拉的戰略轉型掃清了障礙。

提案 2：重新批准 CEO 2018 薪酬方案

這項提案獲得超過 75% 的贊成票。背景是 2018 年股東會批准了一份基於業績的 CEO 薪酬方案，Elon 必須達成一系列里程碑（包括市值、營收、利潤目標）才能獲得股票獎勵。截至 2025 年，大部分里程碑已完成，但德拉瓦州法院在 2024 年撤銷了這項決議，理由是程序瑕疵。

這次重新投票，股東以壓倒性比例再次批准。這確認了 Elon 的薪酬，同時也確認了股東對他領導方向的信任。這份薪酬方案總價值數百億美元，是史上規模最大的 CEO 獎勵計畫。

提案 3：公司重新註冊至德州

特斯拉原本在德拉瓦州註冊，但 Elon 認為德拉瓦州法院對科技公司不夠友善。這項提案通過後，特斯拉將成為德州註冊企業，適用德州企業法規範。這是公司治理結構的重大調整，也反映出科技公司對註冊地法律環境的重視。

股東提案：12 項全部被建議反對，僅 1 項通過

管理階層對 12 項股東提案都建議投反對票，最終只有提案 12 通過（字幕中未詳細說明該提案內容）。其中最受關注的是提案 7，涉及特斯拉與 Elon 的另一家公司 XAI 的投資關係。

提案 7 的特殊投票結果：

這項提案的贊成票多於反對票，但棄權票比例極高。這反映出股東對 Elon 同時經營特斯拉和 XAI 有疑慮，但也不完全反對兩者合作。

管理階層的說明是：XAI 擁有 Colossus 超級電腦，提供特斯拉訓練 FSD 和 Optimus 所需的大量算力。特斯拉提供真實世界資料，XAI 提供運算資源，是雙向互惠的合作。雖然有利益衝突疑慮，但多數股東認為這種合作對特斯拉有利。

投票結果顯示，股東大比例支持管理階層的方向。公司治理改革順利推進，為後續的 AI 戰略執行建立了基礎。

二、AI 三部曲：技術全面解析

Elon Musk 的簡報核心是三項 AI 技術：FSD、Optimus、AI5 晶片。這三者環環相扣：FSD 和 Optimus 需要大量算力，AI5 晶片提供高效推論能力，XAI 的 Colossus 超級電腦提供訓練算力。

FSD：接近完全自動駕駛的臨界點

當前進展：版本 14.3

截至股東會時，FSD 最新版本是 14.3。Elon 公布了一個關鍵數據：680 萬英里每次碰撞。對比美國駕駛平均水準（50-60 萬英里每次碰撞），FSD 已經比人類安全超過 10 倍。

Elon 用「Puss in Boots」（穿靴子的貓，動畫電影角色）來類比 FSD 的進化。早期版本像是有 9 條命，失敗了還有機會重來，經常需要人工接管。現在的 FSD 只需要 1 條命就夠了，極少需要介入。Elon 說：「你可以睡著，醒來時已經到目的地了。」

特斯拉員工每天使用 FSD 通勤，從家到工廠全程自動。這已經是日常使用場景。

技術突破：端到端神經網路

FSD 採用端到端神經網路架構，從攝影機輸入直接到方向盤輸出。系統不需要人工設定規則（如「看到紅燈就停」），而是透過大量資料學習駕駛行為。特斯拉全球車隊每天上傳數十億英里的真實路況資料，讓系統持續改進。

Elon 說每週都能看到明顯進步。這是資料優勢帶來的持續疊代能力。

時間線：1-2 個月內的關鍵突破

Elon 做了一個大膽的預測：「我認為在一兩個月內，你可以邊開車邊傳訊息。我的意思是，開啟 FSD 後邊開車邊傳訊息，會比關閉 FSD 專心開車更安全。」這聽起來違反直覺，但邏輯是 FSD 的反應速度和判斷準確度已經超越人類。

他預期 2025 年底前，FSD 的安全性會達到人類的 10 倍以上。技術已經準備好，現在等待的是各州政府的監管批准。

Optimus：人形機器人的產品化路徑

當前狀態：版本 2.5

股東會現場展示了多台 Optimus 機器人。這些機器人已經在 Giga Texas 工廠執行實際任務：搬運物品、操作工具，具備基本的環境感知和決策能力。

Elon 說工廠內已有數台 Optimus 在運作，這是從研發階段進入應用階段的標誌。

產品演進路線圖：2025-2028

Elon 公布了清晰的版本規劃：

• v2.5（現在）： 工廠內部使用，累積經驗和資料
• v3（2026）： 開始量產，初步商業化
• v4（2027）： 性能提升
• v5（2028）： 目標成本 $20,000（在百萬台規模時）

這個時間表和特斯拉早期電動車發展類似：先在內部使用驗證技術，再逐步擴大生產規模，最後透過規模效應降低成本。

技術挑戰：從原型到量產的鴻溝

Optimus 面臨的挑戰和早期 FSD 類似：需要大量真實世界資料來訓練。機器人要學會在複雜環境中移動、操作物品、應對突發狀況，這需要數百萬小時的訓練資料。

特斯拉的優勢是可以先在自家工廠部署，快速累積資料。工廠環境相對可控，但又足夠複雜，是理想的訓練場景。

成本控制是另一個挑戰。Elon 的目標是讓 Optimus 比一台車便宜，$20,000 的價格需要百萬台的生產規模才能達成。這需要供應鏈、製造流程的全面優化。

應用場景與市場規模

Elon 預測未來每個人可能擁有 2-3 台 Optimus，就像現在每個家庭有多台電腦或手機。應用場景包括：

• 工廠自動化（搬運、組裝、品檢）
• 危險環境作業（災區救援、礦場、太空）
• 老年照護（協助行動、陪伴）
• 家庭服務（清潔、烹飪、維修）

如果按全球 80 億人口、每人 2.5 台計算，潛在需求是 200 億台。以每台 $20,000 計算，理論市場規模是 $400 兆。這個數字遠超汽車產業，但實際市場取決於技術成熟度和社會接受度。

Elon 說：「我認為可能每個人都會想要一個 Optimus 夥伴，你可能會有兩三台。」這是對未來生活方式的想像。

AI5 晶片：特斯拉的算力革命

技術突破：1/3 功耗、<10% 成本

AI5 是特斯拉第五代自研 AI 晶片，專為 FSD 和 Optimus 的推論任務設計。Elon 公布了驚人的性能數據：相對 NVIDIA Blackwell，功耗只需 1/3，成本不到 10%。應用場景是推論（Inference），不是訓練（Training）。

這兩個數字看起來太好，需要理解背後的原理。

核心創新 1：專用化設計

NVIDIA 的晶片必須滿足所有客戶的需求：遊戲、資料中心、科學運算、AI 訓練、AI 推論等等。每個客戶的軟體都要能在 NVIDIA 晶片上運作，這讓設計變得極度複雜。

Elon 說：「NVIDIA 必須服務所有過去和未來客戶的總和。所以他們所有的需求、所有寫過的軟體都必須能運作，這是非常困難的問題。而我們只需要讓它跑我們自己的軟體就好。」

特斯拉只需要讓 AI5 跑自家的 FSD 和 Optimus 軟體。這就像瑞士刀（通用）vs 手術刀（專用），手術刀在特定任務上更高效。

這種專用化設計讓特斯拉可以大幅簡化晶片架構，移除不需要的功能，專注優化核心運算邏輯。

核心創新 2：整數運算（Integer-based Inference）

這是 AI5 最獨特的技術選擇。

業界標準是浮點運算（floating-point），可以處理小數點，精度高但複雜。特斯拉選擇整數運算（integer），只處理整數，邏輯閘更簡單。

Elon 解釋：「整數運算本質上比浮點運算更有效率。整數運算功耗更低、對晶片面積的使用更有效率。」

整數運算的優勢：

• 邏輯閘設計簡單
• 功耗更低
• 晶片面積更小

但代價是：必須重新訓練 AI 模型。業界都是用浮點運算訓練模型，特斯拉要用整數運算做推論，需要特殊的訓練方法。Elon 說：「你必須針對整數推論進行訓練，而其他所有人都是針對浮點運算訓練。」特斯拉已經做到了。這是一條不同於 NVIDIA 主流架構的技術路徑，如果成功，將證明 AI 晶片設計有多種可能性。

生產規劃：四大基地

AI5 將在四個地方生產：

• TSMC 台灣（主力）
• Samsung 韓國
• TSMC 亞利桑那
• TSMC 德州

Elon 說：「這顆晶片基本上會在四個地方製造：TSMC 台灣、Samsung 韓國、TSMC 亞利桑那和 TSMC 德州。」

這個佈局考慮了：

• 風險分散（避免地震、政治、疫情等單點故障）
• 產能擴充（單一廠商無法滿足需求）
• 地緣政治（美國政府鼓勵本土生產）
• 供應鏈韌性（降低對單一國家的依賴）

量產時程與迭代速度

• AI5： 2025 年開始生產
• AI6： Elon 說已經知道如何改進，目標在 AI5 量產後不到 1 年內轉產
• AI6 性能目標： 所有指標翻倍

Elon 說：「我希望在 AI5 開始生產後不到一年內，我們就能在同一座晶圓廠轉產 AI6，並將所有性能指標翻倍。」

這代表特斯拉的晶片迭代速度可能達到每年一代，遠快於傳統晶片產業（通常 2-3 年一代）。

Elon 的投入程度超乎尋常。他說：「我現在超級專注在晶片上，你們可能看得出來。我腦子裡都是晶片。我會夢到晶片。真的。」他甚至說可以徒手畫出 AI5 晶片物理設計的大致架構。這種深度介入在 CEO 層級極為罕見。

與 XAI 的分工：訓練 vs 推論

特斯拉專注在推論晶片，訓練任務交給 XAI 的 Colossus 超級電腦。這是資源配置的策略選擇：

• 訓練（Training）： 需要大量 GPU，建置成本極高，由 XAI 提供
• 推論（Inference）： 需要高效低功耗晶片，部署在每輛車和每台機器人上，由特斯拉自研

特斯拉提供全球車隊的真實資料，XAI 提供訓練算力，兩者互惠。這也是提案 7 爭議的核心：Elon 同時掌控兩家公司的資源調配權。

三、供應鏈戰略與 TeraFab 計畫

Elon 在股東會上的一段話，可能改變半導體產業格局。

現有供應鏈：四大生產基地

AI5 晶片的四大生產基地顯示特斯拉的供應鏈策略已經相當完善。TSMC 台灣是主力，擁有最先進的製程技術。Samsung 韓國提供替代產能，避免單一供應商風險。TSMC 亞利桑那和德州則回應美國政府的本土製造政策。

Elon 對這些合作夥伴給予高度評價：「我非常尊重特斯拉的合作夥伴 TSMC 和 Samsung。」

他還提到可能與 Intel 討論合作，但尚未簽約。這顯示特斯拉在尋找更多產能來源。

供應不足的困境

即使有四大生產基地，Elon 仍然擔心產能不足。他解釋了問題的規模：「我現在試圖解決的問題之一是：我們如何製造足夠的晶片?」

特斯拉的晶片需求來自三大領域：

• FSD 電腦： 每輛車需要 2 顆晶片，冗餘設計確保安全
• 資料中心推論： 處理全球車隊上傳的資料，提供 FSD 更新
• Optimus： 每台機器人需要算力

如果特斯拉的目標是每年數百萬輛汽車加百萬台 Optimus，晶片需求將達到數千萬顆。Elon 做了最樂觀的估算，結論是：「即使我們推算供應商的最佳情況，晶片產量還是不夠。」

這句話意義重大。TSMC 和 Samsung 已經是全球頂尖產能，如果連他們的最佳情況都不夠，代表特斯拉需要的產能遠超現有供應鏈能提供的規模。

TeraFab 計畫：特斯拉可能自建晶圓廠

Elon 接著提出解決方案：「所以我認為我們可能必須建一座特斯拉兆級晶圓廠。」

TeraFab 名稱的由來：

特斯拉的工廠叫 Gigafactory，"Giga" 代表 10^9（十億）。TeraFab 的 "Tera" 代表 10^12（一兆），規模更大。Elon 說：「就像 Giga 工廠，但規模更大得多。」

必要性判斷：

Elon 說得很直接：「我看不到其他方法能達到我們需要的晶片產量。所以我們可能必須建一座巨型晶圓廠。」最後他加了一句：「必須要做。」從語氣判斷，這已經接近決策階段。

時間表與可行性：

Elon 沒有明確說明時間表，但從語氣判斷這是近期會推進的計畫。特斯拉有建 Gigafactory 的經驗，從選址到投產通常需要 2-3 年。但晶圓廠的技術門檻遠高於汽車工廠：

• 需要無塵室環境（空氣潔淨度要求極高）
• 微影設備（EUV 光刻機成本數億美元，且只有 ASML 能生產）
• 製程技術需要多年積累（無法短期掌握）
• 良率控制需要長期調校

如果特斯拉真的要建晶圓廠，最可能的路徑是：

1. 收購現有晶圓廠： 買下 Intel、GlobalFoundries 或其他廠商的部分產能
2. 技術合作： 與 TSMC、Samsung 合資建廠，取得技術支援
3. 專注特定製程： 不追求最先進製程如 3nm、2nm，而是優化特定節點如 7nm、5nm 做到極致

考慮到 AI5 採用專用化設計和整數運算，特斯拉可能不需要最尖端的製程技術。這降低了自建晶圓廠的門檻。

對半導體產業的影響

對 TSMC 台灣的意義：

• 短期（2025-2027）： TSMC 台灣仍是 AI5、AI6 的主要生產基地。特斯拉訂單持續增加，地位穩固。
• 中期（2027-2030）： 如果 TeraFab 動工，TSMC 訂單佔比可能下降。但特斯拉整體需求仍在成長，TSMC 的絕對訂單量可能不減反增。
• 長期影響： 取決於特斯拉能否克服技術門檻。晶圓廠不是想建就能建，良率、製程掌控需要多年經驗。TSMC 的護城河在於技術積累和規模經濟，短期內難以被取代。

但如果特斯拉成功，將開啟「科技公司自建晶圓廠」的先例。Apple、Google、Amazon 都在自研晶片，下一步可能也會考慮自建產線。這對 TSMC、Samsung 的商業模式是長期挑戰。

垂直整合趨勢：

特斯拉的策略是持續垂直整合：

• 電池： 自建 4680 電池產線，但仍與 Panasonic、LG 等供應商合作
• 晶片： 自研 FSD 晶片、AI5 晶片，但委託代工
• 下一步： 可能連製造都自己做

這和 Apple 的路徑類似。Apple 從設計晶片（M 系列、A 系列）開始，未來可能也會考慮自建產線。科技巨頭對關鍵技術的控制欲望越來越強。

台灣產業鏈的機會與挑戰：

機會：

• 晶圓廠設備供應商（如台積電供應鏈中的設備、材料廠商）可能獲得特斯拉訂單
• 先進封裝技術（TSMC CoWoS）仍有優勢，特斯拉自建產線也需要封裝合作
• 特斯拉可能需要技術合作夥伴，台灣廠商有機會參與

挑戰：

• 長期來看代工訂單佔比可能下降
• 需要持續技術領先才能保持競爭力
• 地緣政治風險（美國鼓勵本土製造）

四、其他重要更新

能源業務：太陽能加電池經濟

特斯拉不只是汽車公司，能源業務同樣重要。

Megapack 儲能系統已經是全球最大電池儲能供應商之一，應用在電網級儲能專案。Virtual Power Plant（虛擬電廠）將家用 Powerwall 串聯成分散式電網，在用電尖峰時釋放電力，協助電網穩定。

Elon 說未來是「太陽能加電池經濟」。他用一個科學事實強調太陽能的優勢：「太陽佔太陽系 99.8% 的質量。」

木星佔 0.1%，地球和其他行星加起來只有 0.1%。這代表太陽產生的能量遠超任何其他能源。Elon 說即使把木星當作核融合反應爐燃燒，產生的能量相比太陽仍然「會四捨五入到 0%」。

這是物理現實。特斯拉的戰略是加速向太陽能經濟轉型。

Cybercab：無人駕駛計程車

Cybercab 是無方向盤、無踏板的全自動駕駛車，專為計程車服務設計。目標是提供比人類駕駛更安全、更便宜的運輸服務。

時程取決於 FSD 技術成熟度和監管批准。技術上已經接近準備好，但各州法規不同，核准速度難以預測。

經濟模式是車主可以將車輛加入特斯拉車隊，在不使用時讓車自動接單賺錢。這類似 Airbnb 模式：閒置資產變現。

經濟觀點：好的通縮

Elon 預測未來會出現「好的通縮」（good deflation）。

通縮有兩種：

• 壞的通縮： 貨幣供給減少，經濟衰退，需求下降導致價格下跌
• 好的通縮： 商品和服務供給增加，生產力提升導致價格下跌

AI 和機器人會大幅提升生產力。當 Optimus 可以大規模生產商品和提供服務，供給會遠超需求，價格自然下降。這是技術進步帶來的富足。

Elon 說這是未來 5-10 年可能看到的趨勢。

五、時間線展望：2025-2028

整理股東會提到的所有時間承諾：

2025 年：

• AI5 晶片在 TSMC 台灣、Samsung 韓國、TSMC 亞利桑那、德州開始生產
• FSD 1-2 個月內達到「可以邊開車邊傳訊息」的安全水準
• FSD 年底前達到比人類安全 10 倍以上
• Optimus v2.5 持續在工廠累積經驗和資料

2026 年：

• Optimus v3 開始量產，初步商業化
• AI6 晶片轉產（目標：AI5 量產後不到 1 年），性能指標翻倍
• Cybercab 可能開始小規模部署（取決於監管批准）

2027 年：

• Optimus v4
• FSD 可能在多數州獲得完全自動駕駛許可

2028 年：

• Optimus v5，目標成本 $20,000（在百萬台生產規模時）
• TeraFab 可能動工或投產（推測，Elon 未明確說明）

不確定性：

• FSD 監管批准時程（各州法規不同）
• TeraFab 實際決策時間和建設進度
• Optimus 技術挑戰的克服速度
• 地緣政治對供應鏈的影響

結語

這場股東會展示的是特斯拉的戰略野心：從電動車公司轉型為 AI 和機器人公司。

三大技術（FSD、Optimus、AI5）環環相扣：FSD 和 Optimus 提供應用場景和資料，AI5 提供高效算力，XAI 提供訓練支援。這是一個完整的 AI 生態系統。

TeraFab 計畫是關鍵轉折點：如果特斯拉真的自建晶圓廠，代表科技公司的垂直整合進入新階段。對台灣半導體產業來說，短期內 TSMC 仍是主要合作夥伴，但長期需要思考如何在客戶自建產線的趨勢下保持競爭力。

時間線清晰但充滿挑戰：2025-2028 的每個里程碑都有技術和監管雙重考驗。Elon 以準時交付著稱（雖然常延遲），但這次的目標規模前所未見。

這場股東會最大的啟示是：AI 時代的競爭不只是軟體，更是算力。誰掌握晶片，誰就掌握未來。

資料來源： Tesla 2025 Annual Shareholder Meeting