马斯克确认，特斯拉与SpaceX将自行建设并运营Terafab芯片制造设施，台积电最多可能租用其中部分空间。与此同时，微软联合英伟达推出搭载RTX Spark芯片的Surface Laptop Ultra，并公布Windows混合智能方案，使部分大型AI模型和智能体任务可直接在个人电脑上运行。两家公司分别从芯片制造和终端计算两个方向切入，试图重新界定AI算力的供给方式与成本边界。
根据SpaceX向美国证券交易委员会提交的文件，Terafab计划整合逻辑芯片、存储器制造与先进封装，长期目标是每年生产对应1太瓦计算功率的硬件。该功率口径并非运算速度指标，也不代表工厂已形成相应产能。项目拟服务特斯拉的汽车、人形机器人，以及SpaceX规划中的轨道AI计算。马斯克此前在All-In Summit上曾公开担忧来自台湾的芯片供应可能因各种原因出现中断，而现有晶圆厂的扩产能力也未必能满足AI、汽车和机器人的长期需求。不过，SpaceX披露文件明确表示，未来仍将从第三方采购相当大比例的计算硬件，英特尔虽确认继续参与，但具体投资和建设安排仍待确定。
微软的动作则指向算力使用成本的另一端。其展示的MAI Code 1.1 Flash本地版本拥有1370亿总参数，采用混合专家模型架构，生成每个词元时仅激活约68亿参数，并通过量化将模型权重占用压缩至约53GB，相比较高精度版本减少约80％。在256K上下文测试中，该模型峰值内存占用为75.5GB；SWE-bench Verified测试中，本地量化版得分70.8％，接近高精度版的72.6％。Surface Laptop Ultra最高配置128GB统一内存，起售价2599美元，128GB版本接近5900美元，目前主要面向开发者和专业用户。微软同时针对MacBook Pro用户推出最高1000美元的换购返现计划，意在争夺苹果的高端开发者市场。
Windows混合智能的商业逻辑在于任务调度：复杂任务仍调用云端，较简单、重复的环节交由本地设备承担，以减少远程调用费用并控制延迟和敏感数据传输。GitHub Copilot相关本地与云端调度能力计划于10月晚些时候开放实验性预览，实际成本优势尚待验证。
Terafab试图将更多资本和制造风险纳入企业内部以换取供应控制权，Windows混合智能则把部分计算分散到用户设备以寻求更灵活的任务成本。两者共同指向同一个问题：企业获取并使用一单位有效AI能力，最终需要花多少钱。台积电的规模优势仍然牢固，云端计算也远未失去效率，马斯克能否建立先进制造能力、微软能否让本地计算为用户省下足够多的钱，均需实际运行结果回答。数据中心仍将继续扩张，但围绕AI产业控制权的竞争，已经开始向产业链两端延伸。
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