Tesla a clarifié la situation : ses prochains puces de conduite autonome, AI5 et AI6, seront produites en parallèle par Samsung et TSMC. Ces versions physiques présenteront de légères différences, mais le comportement logiciel sera identique, selon la confirmation d’Elon Musk. Cette stratégie conforte une démarche de double fournisseur afin d’assurer les volumes, de réduire les risques liés aux taux de rendement et de négocier la capacité dans un marché où la demande en silicium pour l’IA dépassent l’offre.

Ce communiqué corrige l’impression laissée par Musk fin octobre, lorsque celui-ci évoquait que la usine de Samsung à Taylor (Texas) disposait d’un équipement « légèrement plus avancé » que celui de TSMC en Arizona (Fab 21), laissant entendre une éventuelle stratégie d’une seule fab pour le projet le plus ambitieux de Tesla. En réalité, le plan est dual dès AI5 et demeure avec AI6, promettant de doubler la performance par rapport à son prédécesseur tout en conservant les mêmes fabricants.

Que signifie « deux fabs, un même chip » ?

Dans le secteur des semi-conducteurs, le double approvisionnement n’est pas rare : les grands clients diversifient souvent leurs sources pour garantir délais et volumes. Musk explique que Samsung et TSMC traduisent le même design logique en silicon différemment, produisant ainsi des versions physiques distinctes d’AI5 (et, ultérieurement, d’AI6). La clé, insiste-t-il, est que le logiciel de Tesla s’exécute de la même façon sur les deux, sans entraîner de modifications pour le conducteur ou la flotte de véhicules.

En plus de sécuriser l’approvisionnement, cette stratégie offre une marge industrielle : si une fonderie fait face à des tensions de capacité, l’autre fab peut prendre le relais ; elle permet aussi à Tesla d’équilibrer coût, performance et calendrier entre deux nœuds et deux chaînes d’empaquetage différentes.

Performance : des promesses ambitieuses (sans métriques publiques)

Lors de la présentation des résultats du troisième trimestre, Musk a affirmé que AI5 sera “40 fois” meilleur que AI4 (pas 40 %, mais quarante fois), sans préciser la métrique : cela pourrait couvrir le débit, la latence, l’efficacité énergétique ou une combinaison de plusieurs critères. Il a également évoqué AI6 comme un fast follow — environ deux fois la performance d’AI5 — tout en maintenant Samsung et TSMC comme partenaires de production.

En l’absence de documents techniques détaillés, il est prudent de considérer ces chiffres comme des objectifs. Des analyses récentes situent AI5 avec un tape-out en cours, une production prévue pour 2026, voire une possible extension à 2027, un délai habituel dans la réalisation de projets de cette envergure. La stratégie de double fondation aide précisément à atténuer ces risques.

Pourquoi cela profite-t-il à Tesla (et à sa feuille de route IA) ?

Le champ d’application de ces puces dépasse la simple conduite autonome (FSD). Selon Musk, AI5/AI6 alimenteront également le robot humanoïde optimus et d’autres systèmes émergents, ce qui implique une forte demande en volume. Dépendre d’un seul fabricant aux États-Unis comporte des risques (capacité, calendrier, coûts). La présence parallèle de Samsung à Taylor et TSMC en Arizona renforce la résilience de Tesla :

• Capacité : davantage d’oblettes potentielles dans un marché tendu par l’IA générative.
• Négociation : plus de levier sur les prix et la répartition des ressources (allocations).
• Calendrier : moins de risques de goulots d’étranglement si une usine subit des ralentissements ou des rampes de production plus longues.

Sur le plan technique, Tesla vise à désigner une plateforme unifiée pour toute la flotte, en abstraisant les différences de processus et d’empaquetage, afin que le logiciel fonctionne de manière homogène peu importe où le silicium a été produit.

Une avancée disruptive face à Nvidia ? Ce n’est pas encore joué

Musk a évoqué que la nouvelle génération pourrait être beaucoup plus économique et performante que les GPU de référence du marché. Sans documents officiels, il faut contextualiser : Tesla conçoit des ASIC spécifiques pour ses applications (perception, planification, contrôle), tandis que Nvidia propose des GPU généralistes pour l’entraînement et l’inférence de modèles très variés. La comparaison n’est pas directe. Si Tesla parvient à augmenter le rapport performance/€ dans son domaine, elle réduira sa dépendance externe pour l’inference at the edge des véhicules et de la robotique, mais la validation réelle dépendra de tests avec du silicium physique et des benchmarks publics.

Calendrier prévisionnel

• AI5 : en développement, tape-out encore en suspens, production visée pour 2026, avec déploiements initiaux sous réserve de la ramp up du yield.
• AI6 : environ 12 mois plus tard, avec un objectif d’un doublement des performances, tout en maintenant la collaboration avec Samsung/TSMC, pour une mise en production en 2027/2028 selon la courbe de ramp-up.
• AI7 : Musk le décrit comme “plus audacieuse”, évoquant un possible changement de nœud et de partenaires, mais sans détails précis.

À surveiller prochainement

1. Nœud et packaging : si AI5/AI6 utilisent des technologies avancées américaines (Arizona/Texas) et quels types d’interconnexions (CoWoS, I-Cube, SoIC, etc.).
2. Taux de yield et coûts : l’équilibre entre la maturité du processus (TSMC) et l’équipement de pointe (Samsung Taylor).
3. Parité fonctionnelle : si l’abstraction logicielle permet à ces variantes de se comporter de manière identique à l’échelle de la flotte.
4. Temps de mise en volume : si la montée en charge réelle correspond à 2026–2027 ou si elle se déplace plus près de 2027–2028.

Questions fréquentes

Pourquoi produire AI5/AI6 en même temps chez Samsung et TSMC ?
Pour sécuriser la capacité, doubler la résilience face à d’éventuels problèmes de yield et accélérer la transition du prototype à la production de masse. Sur ces composants critiques et très demandés, le double sourcing est une pratique courante.

Y aura-t-il des différences entre les versions Samsung et TSMC ?
Oui, au niveau physique (en raison de différences dans la traduction du design en silicon), mais l’objectif est que le logiciel et la performance effective soient équivalents. Tesla valide cette parité dans sa chaîne de production IA avant le déploiement.

Quand AI5 et AI6 seront-ils en production ?
Musk prévoit AI5 pour 2026, et AI6 environ un an plus tard ; les analyses sectorielles estiment une mise en volume pour 2027. Des ajustements dans le calendrier restent possibles jusqu’à ce que la montée en gamme soit confirmée par la production.

Tesla dépasse-t-elle Nvidia ?
Pas forcément à court terme. Tesla conçoit des ASICs spécialisés pour ses usages, tandis que Nvidia domine dans la formation et l’inférence généraliste. Ces espaces restent complémentaires. La clé pour Tesla sera de respecter les promesses de performance par watt et de coût par inférence sur le terrain.

Source : tomshardware