马斯克承认 HW3 无法实现FSD完全自动驾驶FSD，芯片内存带宽问题

在最近的特斯拉 2026 年第一季度财报电话会议上，首席执行官埃隆·马斯克确认现在配置的 HW3 无法实现完全自动驾驶 FSD，也就是不能够跑当前最先进不裁剪的V14和未来的V15.

马斯克电话会议上透露，HW3 无法实现无人值守的 FSD（完全自动驾驶）的原因是，内存带宽，它的只有 AI4 的八分之一。

目前特斯拉HW 3的车辆大约有400万车主，未来如果要免费升级或赔偿，马斯克给的解决方案竟然是建造整座工厂来专门处理这些升级。

同时马斯克透露，特斯拉计划对其自动驾驶计算机进行“AI4.1 或 AI4 Plus”升级，将每个芯片的 RAM 从 16 GB 增加到 32 GB，使系统总内存达到 64 GB。并且算力可能增加 10%，达到数万亿次操作每秒，可能会在2027年中投产。这取决于三星何时完成这些修改并将其投入生产。

内存带宽问题

AI4 目前采用 GDDR6 显存，带宽约为 384 GB/s，相比 HW3 的 LPDDR4 显存有了显著提升，甚至超过了 NVIDIA 的 Orin（约 205 GB/s）以及更新的 Thor（约 273 GB/s）。

AI4 的不足之处在于总显存容量：32GB，而 Orin 为 64GB。要理解 HW3 的困境，我们需要看透底层硬件的差异。特斯拉 HW3： 采用的是相对老旧的 LPDDR4 内存。

特斯拉 AI4（HW4）： 升级到了 GDDR6 内存，这使其内存带宽实现了质的飞跃，达到了约 384 GB/s。为什么这个 384 GB/s 的带宽差距如此致命？

在传统的模块化智驾架构（感知、规控、执行）中，系统被切割成多个小任务，我们可以对各个模块进行分段优化。但当行业不可逆转地走向端到端大模型，探索基于 Vision-Language-Action (VLA)/世界模型等架构时，游戏规则改变了。

这类庞大的、未经大幅剪枝的单体神经网络，在推理时需要将海量的参数数据同时搬运到处理器中。这就好比你拥有一个极其强壮的胃（高 TOPS 算力），但食管太细（低内存带宽）。无论处理器的理论上限有多高，只要数据传输的通道被堵死，计算核心就只能处于“饥饿”和“闲置”状态，干等数据输入。

HW3 的 LPDDR4 根本无法提供端到端模型在所需帧率下运转的数据吞吐量。从 HW3 到 AI4 的跨越，扯下了“算力即正义”的遮羞布。自动驾驶的终局竞争，是一场关于数据吞吐率、模型效率与硬件成本的极致平衡。

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