特斯拉公布了一项最新专利：8-bit 芯片跑 32-bit AI，这不是优化，是重写硅的规则。这项专利揭示了 FSD 和 Optimus 背后的作弊点：不是更强的 GPU，也不是更先进的制程，而是一套混合精度数学桥，让廉价、低功耗的 8-bit 硬件，也能稳定运行原本需要 32-bit 精度的 AI 计算。很多人好奇，为什么车辆能在 30 秒后依然记得被遮挡的路标，为什么 Optimus 在负重晃动时还能保持平衡？关键不是模型更大，而是 RoPE 这种空间+时间定位系统的精度不会崩。Tesla 的做法很反直觉：不让整条计算链路都跑高精度，而是把最关键的位置信息压缩成对数形式，在 8-bit 硬件中低功耗传输，到关键节点再一次性恢复为 32-bit 精度。低精度负责搬运，高精度只在必须精确的瞬间介入。再加上查表计算、带宽拼接、分页注意力和量化感知训练，最终实现了更长时间的稳定记忆、更低功耗的推理能力。为 AI5、Optimus 和未来端侧 AI 全面下沉铺路。当 8-bit 的功耗能换来 32-bit 的一致性，算力的「汇率」就被改写了。42mark特斯拉
