几天前，SpaceX和特斯拉联合宣布了Terafab超级芯片工厂的建设计划。这座选址于美国得州的工厂将投入168亿美元，旨在成为支撑特斯拉机器人、自动驾驶系统以及SpaceX人工智能基础设施的核心计算底座。回顾过去十几年，马斯克通过SpaceX证明了私营企业挑战传统航天工业的可行性。如今，Terafab将矛头指向了另一片充满挑战的领域——半导体制造。对马斯克而言，资金并非最大的难题，真正的难点在于如何将复杂的制程、设备与工程流程完美整合，确保芯片从设计图纸转化为稳定量产。在Terafab正式公布前，特斯拉已悄然组建了半导体制造团队，其中最引人注目的成员是Gary Jiang。
2026年6月，Gary Jiang正式加入特斯拉，成为公开披露的Terafab项目首批核心领导成员之一。关于Gary Jiang，公开资料虽不多，但足以勾勒出一条典型的半导体制造工程师成长路径。领英资料显示，他拥有中美两段材料科学教育背景：本科与硕士毕业于清华大学，随后赴俄亥俄州立大学攻读博士。1990年进入清华材料科学专业学习，这一时期，材料科学主要承担工业基础研究与制造工艺支撑的角色。几十年后，这条路径最终连接到了AI时代最重要的基础设施——半导体制造。
清华的训练培养了他对材料与制造工艺的深刻理解；而在美国攻读博士期间，他进一步深入了先进材料研究体系。毕业后，他没有直接投身芯片设计，而是从半导体制造产业链的设备与工艺环节起步。2000年，他加入半导体设备公司Rudolph Technologies，担任高级应用科学家，工作近8年。该公司主要提供半导体检测、测量及工艺控制设备，这段经历让他深入接触了晶圆制造中的工艺控制、缺陷检测和良率提升问题。2008年，他转投英特尔，从设备和工艺应用领域切入先进制程晶圆厂体系。在英特尔的近18年里，他从基层工程岗位逐步成长为晶圆厂管理者，先后参与Fab 68新厂建设、Fab 32与Fab 12的工艺管理，以及亚利桑那晶圆厂的运营。2024年底，他担任英特尔工厂经理，负责先进制程相关的工厂建设、技术转移及量产准备工作。其中，他参与英特尔18A制程推进的经历尤为关键。18A是英特尔重新挑战先进制程竞争的关键节点，而Gary Jiang负责的是从技术转移、设备安装到产线启动和量产准备的全过程。简而言之，他的职业生涯始终围绕一个核心：如何让一项先进半导体技术，最终转化为一条稳定量产的晶圆产线。
先进制程产线绝非设备安装完毕即可运转，从厂房建设、光刻机部署，到工艺调试、良率爬坡，每一步都依赖深厚的经验积累。而这正是特斯拉过去所欠缺的。巧的是，Gary Jiang加入特斯拉的时间点，恰好处于Terafab与英特尔合作日益明朗的阶段。2026年4月，英特尔宣布加入Terafab项目，为这一由特斯拉和SpaceX推动的芯片制造计划提供制造能力支持。马斯克透露，Terafab将采用英特尔的下一代14A制程——这是继18A之后的下一个先进节点。在此背景下，Gary Jiang的经历显得尤为特殊：他亲历了Intel 18A制造体系的搭建，如今又要推进Terafab的下一代制造。外媒分析认为，这段经历可能让他成为连接Terafab与英特尔的“桥梁”——他清楚先进制程导入过程中的工程难点与沟通方式。对马斯克而言，Gary Jiang正是他急需的人才：Terafab不缺提出宏大目标的人，缺的是懂得如何将宏大目标落地的人。
Gary Jiang加入Terafab，远不止是一次普通的人才招聘，他的履历恰恰映照出马斯克对这座超级芯片工厂的真实期待。Terafab不仅仅是一家普通芯片工厂，它要补齐的是马斯克AI版图中最底层的一环：计算能力的生产能力。过去几年，马斯克围绕AI时代进行了多维度布局：Tesla负责最贴近现实世界的AI应用，FSD芯片支撑自动驾驶，Optimus人形机器人依赖大量边缘计算；SpaceX正从卫星互联网公司向更广泛的空间计算基础设施延伸。2023年8月，SpaceX宣布与英伟达合作设计Starmind AI1卫星计算系统，该卫星将搭载英伟达Rubin GPU和Vera CPU，具备数据中心级别的AI计算能力。已并入SpaceX体系的xAI，同样需要持续扩张的计算资源来支撑大模型训练与推理。这些业务看似分散，但最终都建立在同一个底层能力之上。Terafab，正是连接这些业务的制造底座。
在涉足晶圆制造前，特斯拉曾尝试另一条路径：自研AI芯片并训练模型。2019年启动的Dojo项目，旨在为自动驾驶训练提供专用算力。马斯克多次强调Dojo是自动驾驶的关键。2021年Tesla AI Day上，D1芯片首次亮相。然而到了2025年，项目戛然而止。据报道，特斯拉关闭了Dojo团队，约20名核心成员加入新创公司DensityAI，特斯拉自研AI训练计算体系的尝试暂告段落。与此同时，Tesla开始更依赖外部合作伙伴。2025年7月，Tesla与三星签署约165亿美元的AI6芯片代工协议，合作持续至2033年；台积电也继续承担部分生产任务。对于大多数芯片公司，这是成熟路线：设计交由自己，制造交给代工厂。但对马斯克而言，代工并非答案，他信奉的是垂直整合。几个月后，他重振旗鼓，将目标推向更深层次：从设计芯片到掌握制造能力。2026年1月底，马斯克在财报电话会上首次提出Terafab计划；3月21日项目正式公布；4月英特尔加入提供14A制程支持；6月底Gary Jiang加入；8月6日，SpaceX与Tesla正式公布Terafab建设计划。
8月6日公布的168亿美元首期投资，让Terafab第一次从一个宏大设想变成了有明确地点和资金支持的项目。但外界此前看到的数字差异巨大：一份约550亿美元的阶段性计划，以及最高1190亿美元的多阶段扩建规模。168亿美元仅为目前确认的第一阶段投入。从规划来看，Terafab位于得州Grimes County，规划制造空间超过1亿平方英尺，整合制造、封装与测试能力，面向Tesla汽车、Optimus机器人及SpaceX未来高性能计算需求。马斯克曾提出Tesla和SpaceX未来对计算能力需求将超过1太瓦。这个数字并非传统用电规模，而是对计算需求规模的描述。至于对应的具体芯片类型、晶圆产能、制程组合，以及如何通过一座晶圆厂实现，目前尚无公开答案。
无论这些数字如何，都体现了马斯克的野心。他擅长闯入被认为“不可能”的领域，通过垂直整合攥回核心能力。但半导体制造有着完全不同的规律。一座先进晶圆厂不仅是厂房加设备，背后是一套长年累月养成的制造体系：稳定的供应链、经验丰富的工程团队、成熟的工艺流程以及经年累月优化才能爬升的良率。这些能力很难通过资本快速复制。过去十年，全球半导体行业已投入数千亿美元建设新基地，但即使是英特尔、台积电、三星这样的巨头，新建先进晶圆厂也远比想象中困难。英特尔俄亥俄项目宣布于2022年，200亿美元投入，原计划2025年投产，如今推迟至2030至2031年；台积电亚利桑那工厂2020年动工，120亿美元，原计划2024年量产，因工人和设备问题推迟至2025年；三星得州工厂2021年开工，170亿美元，原计划2024年运营，推至2026年。三家巨头无一按期交卷。建先进晶圆厂的难处不在于钱，而在于如何把钱变成一条能稳定运行的产线。Terafab面对的难度可能更高，它不仅要建厂，还要整合制造、封装、测试及定制化需求。首期168亿美元，未来扩建规模可能达数百亿美元。Gary Jiang的加入意义在于，他能在早期阶段帮助解决建厂、导入制程和产线启动等实际问题。但一座晶圆厂最终能否跑起来，靠的不仅仅是某个工程师，而是整个半导体生态的托底：设备、材料、工艺、工程团队以及年复一年积累的制造经验。现在的Terafab有了明确地点、投资规模、合作伙伴和制造负责人，但从蓝图到稳定生产先进芯片的晶圆厂，中间仍有漫长距离。马斯克曾证明工程整合可以改变传统行业，而Terafab真正要回答的问题是：马斯克能否用SpaceX的方法，造出下一座台积电？