特斯拉智駕算力的提升，在帶來智駕能力顯著進步的同時，整體成本有望降低。一方面，隨著智駕算力提升，特斯拉憑借先進算法和自研芯片實現軟硬件深度適配，減少了對外部硬件的依賴，如取消毫米波雷達和超聲波雷達配置，降低硬件平臺成本；另一方面，智駕能力提升使得單車遠程安全員成本下降，這都有助于降低特斯拉在智駕方面的綜合成本 。

從硬件角度來看，特斯拉在芯片研發上不斷發力。2019 年推出 HW3.0 轉向全面自研，下一代全自動駕駛硬件 AI5 預計 2025 年下半年投產。自研 FSD 芯片異構設計，具備卓越的計算性能和數據處理能力，這使得其在智駕算力提升的同時，芯片成本得以更好地控制。而且，算力端布局 Dojo 超級算力來支撐遠期需求，擺脫對英偉達 GPU 的依賴，自研 D1 芯片作為 Dojo 的核心，存算一體架構優化了數據傳輸和處理效率，進一步降低了因依賴外部算力而產生的高昂成本。

從軟件算法層面分析，特斯拉對自動駕駛系統 FSD 更新到 FSD v13.2.2，技術上采用 36 赫茲全分辨率 A14 視頻輸入，決策速度提升兩倍，計算量提升 5 倍。雖然純視覺方案在復雜場景識別能力上存在爭議，但特斯拉認為通過大模型數據積累會降低對車載芯片算力資源的占用。這意味著隨著智駕算力提升，算法不斷優化，在不增加過多硬件成本的情況下，智駕能力能得到顯著提升。

此外，特斯拉還將推出全新車型 Robotaxi，據測算，其成本側的主要下降驅動體現在硬件成本的下降以及智駕能力提升帶來的單車遠程安全員成本下降。

綜上所述，特斯拉智駕算力的提升，從硬件、軟件算法以及運營等多方面對成本產生積極影響，在實現智駕能力飛躍的同時，有效降低綜合成本，為其自動駕駛技術的進一步普及和發展提供堅實的成本優勢基礎。