人工智能（AI）芯片龙头辉达（Nvidia）通常以一年一度的节奏推出AI绘图处理器（GPU），让该公司始终领先竞争对手。超微（AMD）为追赶脚步，已投入大量资源，同样维持每年推出新一代AI加速器。马斯克则希望加快特斯拉的进度，目标是每九个月推出一款新的AI处理器，或许能追上AMD，进一步逼近市场龙头辉达。不过，马斯克这项计划似乎存在但书，但他显然正积极寻求解方。
他在X上贴文说：「我们的A15芯片设计已接近完成，AI6也处于研发早期阶段，但还会有A17、A18、A19。」「目标是九个月完成一个设计周期。加入我们，一起打造我认为出货量可望遥遥领先并称霸全球的AI芯片。」
科技网站Tom’s Hardware指出，马斯克旗下的特斯拉在推出新硬件方面，动作不如AMD与辉达迅速，原因在于该公司的处理器主要用于车用环境，而汽车芯片必须有备援设计，并通过严格的安全认证。对于大型高性能AI处理器而言，备援并不罕见，这类芯片往往做到光罩尺寸上限（也就是EUV微影系统的reticle极限），但车用所要求的安全等级，完全是另一个层次。
车用芯片的自动化安全，尤其是用于先进驾驶辅助系统（ADAS）与自动驾驶的芯片，必须符合极为严格的功能安全要求。ISO26262标准是其中一项内核规范，但远非唯一依据。
在更高端的ADAS与自动驾驶（甚至接近全自动驾驶）层级，监管机关愈来愈要求进行情境式测试，包括边缘案例与失效模式分析，同时还需取得实际道路测试许可（适用于较高自动化等级）、符合预期功能安全（safety of the intended functionality），并满足资安规范与软件更新要求。
然而，单就处理器本身的开发而言，为汽车设计一颗芯片，仍比为数据中心打造一颗芯片来得容易。
如果特斯拉的处理器同时锁定车用与数据中心市场，设计周期是否可能缩短？在某些条件下是可行的，但前提是必须承受非常严格的限制，而且这样的流程不会是传统意义上的「从零开始」设计。
所谓九个月完成一个设计周期，只有在AI6、AI7、AI8与AI9属于渐进式、以平台为基础的迭代，而非采取全新架构设计时，才有实现的可能。这代表必须沿用相同的内核架构、编程模型、内存阶层、安全框架与大部分既有设计，调整内容仅限于运算规模扩充、静态随机访问内存（SRAM）调校、有限度的数据流优化，或事先规画好的制程节点转换。一旦尝试引入超出运算层面的新元素，例如全新的内存类型、编译器模型、一致性机制或安全架构，整体时程势必立刻拉长。
在由辉达主导的数据中心战场，这类安全与稳定性的设计标准其实显得多余，因为真正左右竞争结果的，是性能表现与软件生态系。
但从车厂角度来看，车用规范反而让这种开发节奏更容易维持，而非更困难。汽车产品生命周期长、讲求行为可预期性，加上ISO26262等安全要求，迫使设计朝向保守演进与接口锁定的方向发展。在多个世代同时进行开发、具高度垂直集成能力，且仅服务单一内部客户的情况下，特斯拉理论上有能力支撑这样的节奏。
此外，所谓「出货量最高的AI芯片」，显然指的是部署于数百万辆车上的处理器，出货量远高于数据中心使用的AI加速器。
即便假设马斯克旗下的特斯拉拥有足够的芯片设计人力（但从贴文公开征才来看，这点恐怕不成立），真正限制九个月设计周期的关键瓶颈，也不会在于硅芯片本身的设计，而是在验证流程、可靠性，以及软件稳定性。
