比NVIDIA更快？馬斯克布局自製AI晶片，下一波投資熱點來了！

當 Elon Musk 的 xAI 開始布局「自研 AI 晶片」時，整個 AI 世界又一次被他點燃了話題。xAI 近期公開招募晶片設計人才，目標是打造從晶片、編譯器到 AI 模型的完整生態系，這意味著：Musk 不只要做 AI 模型，也要做支撐這些模型的核心硬體。

xAI 的這項招募重點，是希望找到能參與「從矽到模型（Silicon to Model）」整合式設計的工程師，這代表他們的野心不只是用現成晶片，而是要打造一套完全針對 AI 運算最佳化的加速器。這種方式與 Google 的 TPU、Amazon 的 Trainium、Meta 自家 AI 晶片有異曲同工之妙，而不同的是：這是 Elon Musk 本人親自操刀的項目。

為什麼這很重要？因為當今最先進的 AI 模型，如 OpenAI 的 GPT-4o 或 Google 的 Gemini Ultra，訓練與運行都需要驚人的算力。而目前市場上最熱門的 GPU──NVIDIA 的 H100──供不應求，價格高昂，還容易被地緣政治因素影響供貨。馬斯克早就公開表示：「如果 NVIDIA 給不了我們足夠 GPU，那我們就自己做。」這句話，正在變成現實。

根據公開資料，xAI 現有的超級電腦「Colossus」部署超過 20 萬顆 GPU，未來目標是達到百萬等級，成為全球規模最大的 AI 訓練基地之一。而這樣的規模，勢必要搭配更高效率、更低能耗的運算核心──這就是自研晶片登場的時機。

目前 xAI 晶片團隊由孫曉領軍，他曾任 IBM 與 Meta 的晶片設計專家，對 AI 加速器設計與模型部署有豐富經驗。招募文件指出，該團隊正開發能支援「突破性效率與可擴展性」的 AI 系統，這意味著他們可能不走傳統晶片路線，而是重新設計整套運算架構，包含新型記憶體配置、資料傳輸優化、AI 特化單元等。

那 xAI 是否會像 OpenAI 一樣與晶圓廠如 Broadcom 合作？目前尚未公開，但可以合理預測，他們勢必會找上像台積電這類頂尖代工夥伴。而在 AI 晶片大戰愈演愈烈的今天，這項佈局也將讓 xAI 具備在未來幾年內，實現訓練成本大幅下降與規模大幅擴張的潛力。

▲特斯拉股價走勢(圖片來源:CMoney)