马斯克 Terafab 计划，为什么不选择在中国？

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馬斯克：我要打造可以吃漢堡抽菸的無塵室 ·

ilovet

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ilovet 发表于 24-3-2026 05:53 PM

馬斯克的晶圓廠 1,000 GW Terafab 來了！

今年初，馬斯克才說：
「Tesla 將會有一個 2 奈米晶圓廠，而且我可以在晶圓廠裡吃起司漢堡和抽雪茄。」

四個月後，Terafab 正式宣布，
沒有起司漢堡和雪茄，但是有 1,000 GW！

他說：這是人類史上規模最大的晶片製造計畫。沒有之一。
在單一建築內完成：邏輯製造、記憶體、封裝、測試，加上光刻版的設計與修改，全部在同一個屋簷下完成，不需要等待外部供應商。

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＃全球晶片只夠需求的2%

在理解為什麼需要 Terafab 之前，先比對一個數字。

今年，全球所有資料中心新增的 AI 算力，大約是 20 GW（Gigawatt）。這已經是有史以來成長最快的一年，科技巨頭們砸下了前所未有的資本支出。

而 Terafab 的目標，是 1,000 GW。

換句話說，全球所有晶圓廠今年的總產能，只有 Terafab 預計產能的 2%。半導體分析機構 SemiAnalysis 的 CEO Dylan Patel 也在近期訪談中獨立確認了這個缺口，以今天的產業速度，根本沒有外部選項可以達到這個規模。

而且還有一個結構性問題：Tesla 在台積電是「二線客戶」，優先順序落後於 Apple 和 Nvidia，在產能分配與研發支援上都受到影響。就算台積電全力擴產，也不代表馬斯克排得到隊伍最前面。

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＃三家公司都需要大量晶片

為什麼需要自建晶圓廠？

答案是，Terafab 從一開始就不是一個獨立的「晶圓廠計畫」，而是一個垂直整合的算力帝國計畫。

Tesla 的部分。Terafab 計畫生產兩種晶片，第一種是專為邊緣推理設計的低功耗晶片，主要用途是 Optimus 人形機器人和電動車。馬斯克預測，未來人形機器人的年產量會達到 10 億到 100 億台，相比之下，全球汽車年產量才 1 億台。這個終端需求，就是 Terafab 存在最直接的商業理由。

據 SemiAnalysis 透露，馬斯克已與三星在德州簽下大規模合約，生產機器人專用晶片，刻意建立一條獨立於台積電的供應鏈。在 TSMC 的產能競爭中，AI 資料中心巨頭的優先順序永遠高於機器人晶片。要確保自己的供應鏈不被擠掉，就得另起爐灶。

SpaceX 的部分。Terafab 的第二種晶片，是為太空環境特別設計的高功率計算晶片。要達到 1 TW 的太空算力，馬斯克估計需要每年把 1,000 萬噸貨物送上軌道。

這件事，除了 Starship，沒有其他運載工具有能力做到。SpaceX 不是配角，而是整個系統的物流骨幹。

最後是 xAI。xAI 既是算力最大的需求方，也是把一切整合在一起的大腦。馬斯克在演講中提到，xAI 去年建立了人類史上第一個 Gigawatt 級別的算力集群，Nvidia 創辦人黃仁勳說他從未見過任何東西被建造得如此之快。

這個執行力，是馬斯克說服外界 Terafab 不只是夢想的最重要憑據。

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＃太空比地面更便宜

這個論點，有在關心人工智慧發展的應該聽過很多次了。

簡單來說太空的太陽能效率，是地面的 5 倍以上。

在地面擴展電力越來越難，因為好的地點越來越少，鄰避效應越來越強，成本只會越來越高。但在太空，擴展的邊際成本反而會隨著 Starship 載運量增加而不斷下降。地面越擴越貴，太空越擴越便宜。 這兩條曲線，終究會在某個時間點交叉。

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＃在同一棟建築裡完成一切

馬斯克描述，奧斯汀的先進製造廠將在單一建築內完成：邏輯製造、記憶體、封裝、測試，加上光刻版的設計與修改——一個完整的「遞迴改良迴路」，做一顆晶片、測試、修改設計、再做，全部在同一個屋簷下完成，不需要等待外部供應商。

他估計這樣的迭代速度會比任何對手快上 10 倍。半導體研發最大的時間成本之一，就是設計和製造之間的往返週期。把這兩者壓縮在同一棟建築裡，是一個在邏輯上說得通的加速策略。

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#Terafab真的能成功嗎

有兩個關鍵風險值得認真思考。

第一個是執行難度。黃仁勳說過：「建造先進晶片製造設施極為困難，不是蓋好廠房就好，台積電所做的事涉及工程、科學與工藝，非常非常難。」這是對這個產業現實最直接的描述。

第二個是時間壓力。如果 TSMC、三星、Intel 在未來幾年大幅擴產，Terafab 的差異化優勢就會縮小。自建供應鏈的邏輯有一個隱含前提：外部供應永遠跟不上需求。這個前提，不一定永遠成立。

但有一件事很確定：馬斯克已經不只是在宣布計畫，而是在同步執行。三星的機器人晶片合約、xAI 的 Gigawatt 集群、Starship 的 200 噸載重升級，這些都是已在進行中的具體行動，不是投影片上的數字。

至於會不會成功？

以馬斯克過去的紀錄，這些事情很可能會實現。
但實現的時間點，以及最終由誰實現，其實都還是問號。

可以比較確定的是：
人工智慧對於算力的需求，可能還遠超市場目前的想像。

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數據來源：
Elon Musk, SpaceX Terafab Announcement（2026）

#馬斯克 #Terafab #SpaceX #AI算力 #半導體 #科技產業