Elon Musk 在 2025 年第 3 季財報會議中表示，當特斯拉車隊總數達到 1 億輛時，這些車輛將不只是交通工具，而會轉化為「分散式 AI 推理節點（Distributed Inference Node, DIF）」。換言之，停放中的特斯拉未來可在閒置時貢獻算力，支援全球 AI 模型運作。
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這項構想延續了 Elon Musk 長期推動的「Fleet Economy」理念，也就是讓車輛在非駕駛時段仍能為車主與公司創造價值。特斯拉計畫結合 xAI 的大型模型與 Starlink 衛星通訊網路，打造以車輛為主體的分散式 AI 運算生態。未來，特斯拉不僅能自駕、接客、回充電站，還可能在待機時「幫忙跑 AI」，成為真正意義上的移動雲端節點。
這不是第一次，Elon Musk 想讓車自己賺錢
早在 2019 年，Elon Musk 就曾提出「Robotaxi」構想，讓車主能在不使用車輛時，開放給系統自動接客並產生收益。如今的 DIF 節點計畫，正是這一理念的延伸：讓車輛在靜止狀態下仍能運作、仍能貢獻價值。
不同的是，Robotaxi 透過接送乘客創造收入，而 DIF 節點則以提供 AI 運算能力換取回饋。這種「Fleet Economy」模式代表，特斯拉正試圖將每輛車轉化為能自動創造價值的運算節點。
從停著的車，到能幫忙算 AI 的 DIF 節點
Elon Musk 的構想，是讓停放並充電中的特斯拉自動上線，透過安全網路連線，把閒置的車載電腦運算力共享出來，協助特斯拉或 xAI 執行 AI 推理任務。當數百萬輛車同時上線時，將形成一個遍布全球的「移動式超級電腦」網絡。
目前特斯拉車載電腦採用 HW4 平台，下一代 AI5 晶片預計於 2026 年量產，將採用台積電 4 奈米製程。根據供應鏈資訊，AI5 的能效相較於三星 5 奈米的 HW4 提升約 25%，推理效能約為 HW4 的 40 倍，相當於一顆高階 GPU 的 4 至 5 倍處理能力。其最大功耗約 150～200 W，推理時可降至 50～80 W，以確保穩定與散熱效率。
整體架構可分為三層：
| 層級 | 名稱 | 功能說明 |
|---|---|---|
| 前端層 | Data Ingestion Edge | 負責蒐集影像、雷達與駕駛行為資料，作為 AI 模型訓練與驗證的基礎來源。 |
| 運算層 | Distributed Inference Edge | 當車輛閒置時執行 AI 推理，支援低精度 FP8／INT8 運算，效能預估每秒可達 500–800 TOPS（據分析師推測）。 |
| 中樞層 | Central Orchestrator（含 Starlink 骨幹） | 維持全球低延遲連線（目標小於 50 毫秒），負責任務分配與資料回傳；Dojo 超級電腦負責訓練，車隊則進行即時推理。 |
50 毫秒的延遲約等同於人類的平均反應時間，足以支撐即時自駕判斷與 AI 任務執行。Dojo 超級電腦負責訓練模型，而全球特斯拉車隊則進行即時推理，讓 AI 能在真實道路中邊學邊跑，實現低成本、高效率的演進循環。
車主也能參與「共享算力」？能耗與隱私如何處理
Elon Musk 在會後於 X 上回覆投資者提問時透露，未來可能推出「算力租借」機制，讓車主在願意的情況下共享車輛閒置的運算資源。他形容這個概念「有點像 Airbnb，只是出租的不是房間，而是車的電腦」。
目前尚未有現金分潤機制的具體承諾。不過，根據內部規劃文件，特斯拉正在研擬名為「Fleet Contribution Score」的系統，用於計算車輛上線時數與貢獻算力。未來，這項分數可能可折抵訂閱費用，或兌換軟體升級與雲端服務。
能耗與收益預估
| 項目 | 數據（估計） | 備註 |
|---|---|---|
| 平均推理功耗 | 約 300 W | 閒置運行狀態 |
| 年電池退化 | <1%（約 3–5 kWh） | 約 10–15 公里續航，以 Model Y 75 kWh 電池計 |
| 風扇噪音 | <35 dB | 約為家用電腦聲量 |
| 預估車主年回饋 | $200–500 | 依上線時數與區域電價（ARK Invest 模型） |
系統僅會在車輛接上充電樁或 Powerwall 時自動啟動，並根據電量與溫度狀況動態調整運作強度。若與 Solar Roof 太陽能屋頂與 Powerwall 儲能系統搭配，整個過程可完全以再生能源驅動，形成「綠能算力」的閉環架構。
所有資料上傳皆採端到端加密，僅傳輸經 AI 模型壓縮後的「特徵向量」，不包含任何原始影像。上傳前資料會先經「差分隱私」處理，並符合 ISO/SAE 21434 資安標準。車主可隨時關閉共享功能或查看上線紀錄，系統預設為關閉狀態，需自行選擇加入。
特斯拉將於 2025 年啟動內測，為全球算力網奠基
特斯拉預計於 2025 年第 4 季啟動內部車隊測試，主要評估能耗效率、系統穩定性與網路延遲表現。Beta 階段中，每輛車的每日運行上限約 4 小時，以避免電池長時間高負載運作。預計 2026 年起展開區域性測試，FSD 訂閱用戶可望優先參與。
結合 xAI、Optimus 與 Starlink 的長期架構
未來 DIF 節點將與 xAI 深度整合，支援大型語言模型 Grok 的即時推理運算。人形機器人 Optimus 也預計接入同一網路，2027 年上半年將於特斯拉工廠內部部署約 1,000 台，初期執行本地任務，2028 年第 2 季起具備雲端推理能力，正式成為可連網的 AI 運算節點。
屆時，整個生態系將由五大核心元素構成：
- 特斯拉車輛：提供分散式 AI 運算與推理節點。
- xAI：開發、維護並分配模型運算任務。
- Starlink：建立低延遲的全球通訊骨幹網路。
- X 平台：作為最終應用介面，整合 AI 服務與互動功能。
- Powerwall／Solar Roof：形成綠能供電閉環，支援全天候算力運作。
從汽車製造到 AI 基礎設施：特斯拉面臨三大挑戰
Elon Musk 提出的 DIF 節點構想，象徵特斯拉正從車輛製造商轉型為 AI 基礎設施供應商。不過，要讓這項願景實現仍面臨三大挑戰：
- 電力與網路負載管理：確保數百萬輛車同時上線時仍能穩定運作。
- 法規與資料合規議題：各國對資料上傳與能源分配的規範差異大。
- 車主參與度：算力共享須由車主自願開啟，規模取決於實際參與率。
與傳統雲端架構（如 Nvidia DGX Cloud 或 AWS Inferentia）相比，特斯拉的優勢在於「邊緣運算結合綠能」策略——利用全球車輛節點與再生能源，打造低延遲且可持續的 AI 運算網路。若構想成真，ARK Invest 模型推算單一車主每年平均可獲得約 200 至 500 美元收益回饋。
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