La evolución del chip de IA de Tesla: desde el superordenador Dojo hasta la curva de crecimiento basada en la inferencia.

Tesla está dando un giro decisivo en su camino, alejándose de la visión que tenía desde hace tiempo de construir un imperio en el campo del entrenamiento de algoritmos de inteligencia artificial. La empresa ha terminado oficialmente su programa de desarrollo de superordenadores personalizados, un proyecto que se consideraba fundamental para sus ambiciones en el área de la conducción autónoma. El CEO, Elon Musk, confirmó este cambio en Twitter, afirmando que “no tiene sentido” dividir los recursos entre dos diseños de chips diferentes. Este movimiento representa un claro giro estratégico: Tesla abandona la estrategia de desarrollo de superordenadores, que requiere mucho capital, y se concentra en el desarrollo de chips que permitan la implementación en tiempo real.

La reversión es evidente. Durante años, Dojo fue considerado como un factor clave para diferenciar a la empresa de sus competidores. Se trataba de un superordenador personalizado, diseñado para entrenar las redes neuronales de conducción autónoma de Tesla. El propio Musk insistió en el proyecto, incluso meses antes de que se cancelara. Pero, tras una revisión interna, declaró que Dojo 2 era “un camino sin salida”. La decisión de disolver el equipo y al líder del proyecto, Peter Bannon, en agosto de 2025 fue rápida. No se trata de un fracaso en la ejecución del proyecto, sino más bien de una redefinición de las prioridades de la empresa. Ahora, la compañía está concentrando su plan de desarrollo de IA en los chips AI5 e AI6, que, según Musk, permitirán manejar tanto las operaciones en tiempo real como algunas funciones de entrenamiento.

Este cambio forma parte de una reestructuración más amplia en Tesla. Este movimiento se produce en medio de una intensa reestructuración del negocio, que incluye miles de despidos y la salida de varios ejecutivos, ya que la empresa enfrenta una disminución en la demanda de vehículos eléctricos. Al centrarse en las capacidades de autonomía, Tesla prioriza el uso de estas características a corto plazo, en lugar de desarrollar la infraestructura de computación a largo plazo. El acuerdo de 16.500 millones de dólares con Samsung para la producción de sus chips de IA de próxima generación destaca esta tendencia hacia un enfoque más eficiente y basado en alianzas con otros partners. En resumen, se trata de una decisión estratégica para acelerar la adopción de sus productos de inteligencia artificial y robótica. Se apuesta por la capacidad de funcionamiento en tiempo real en vehículos y robots, más que por tener el control total sobre el proceso de entrenamiento de los sistemas.

La nueva infraestructura: El stack de inferencia AI5/AI6

La nueva estrategia de chips de Tesla es un ejemplo perfecto de cómo se debe enfocar la adopción de nuevos tecnologías. Con el abandono del superordenador de entrenamiento Dojo, la empresa está desarrollando una nueva infraestructura: un ciclo rápido de chips diseñados para su implementación en tiempo real. El estado actual de los negocios es claro. El CEO, Elon Musk, confirmó en X que…El diseño del chip AI5 está “casi terminado”.Mientras tanto, su sucesor, AI6, ya se encuentra en una fase inicial de desarrollo. El objetivo ambicioso es reducir el ciclo de diseño a algo muy breve.Nueve mesesPara las generaciones futuras, se trata de un ritmo que será revolucionario en la industria de los semiconductores.

El objetivo estratégico aquí es convertirse en los chips de IA con el mayor volumen de producción en el mundo. No se trata de ser el más potente en el laboratorio; se trata de ser el más ampliamente utilizado en el mundo real. Al dar prioridad a una iteración más rápida para la ejecución de cálculos, Tesla busca acelerar el proceso de aprendizaje de sus sistemas de autonomía y robótica. Cada nueva generación de chips aporta una ventaja adicional, lo que dificulta que los competidores logren superar a Tesla en términos de rendimiento en el mundo real. Este es el núcleo de la nueva “curva S”: una adopción exponencial, impulsada por una implementación práctica y rápida, en lugar de una capacidad teórica de entrenamiento.

Esta estrategia indica una convergencia profunda entre los diferentes aspectos relacionados con la IA. El plan de desarrollo de Musk muestra cómo el conjunto de tecnologías relacionadas con la IA evoluciona continuamente.Coches convertidos en robotsIncluye también chips como AI6, diseñados para escalar la producción de Optimus, e incluso para manejar trabajos de procesamiento de datos en centros de datos y sistemas basados en tecnologías espaciales. Esto implica una plataforma unificada. La misma arquitectura de inferencia que procesa los datos provenientes de los sensores en el Cybertruck, también se utiliza para controlar las extremidades de los robots y gestionar las operaciones de un centro de datos. Esto crea un sistema poderoso: la escalabilidad de la producción en vehículos, robots e infraestructuras reduce los costos y acelera el desarrollo de nuevas soluciones.

En resumen, Tesla está dando un paso hacia la infraestructura necesaria para el desarrollo de la inteligencia artificial. Ya no busca seguir esa curva larga y costosa de entrenamiento de superordenadores. En cambio, está construyendo las bases para el próximo paradigma: la inteligencia artificial en tiempo real. Lo que importa son la cantidad y la velocidad, no simplemente la potencia de entrenamiento. La empresa apuesta por esto, ya que será lo que definirá a los ganadores en la próxima era de la inteligencia artificial.

Impacto financiero y competitivo

La transición de los Dojos a los chips de inferencia representa una importante reasignación financiera, con claros beneficios competitivos. Al terminar el proyecto de entrenamiento que requería altos costos y un ciclo largo, Tesla puede liberar una cantidad significativa de capital y recursos de ingeniería. Estos recursos ahora pueden ser utilizados en una estrategia más rápida y orientada al volumen de ventas.Trato por valor de 16.5 mil millones de dólares con Samsung.La producción de sus nuevos chips de IA es el resultado tangible de esta consolidación. Esto significa que Tesla abandona el enfoque que implica la construcción de superordenadores por medio de inversiones elevadas en capital. Este cambio es una respuesta directa a las presiones del mercado; permite a Tesla concentrar sus inversiones en el desarrollo de productos, en lugar de en la construcción de infraestructuras.

El impacto competitivo es inmediato y significativo. Una estrategia más focalizada en los chips de IA acelera directamente el proceso de implementación de capacidades autónomas avanzadas. Esto aumenta las presiones para los fabricantes tradicionales de automóviles, quienes ahora deben competir contra una empresa que puede mejorar su hardware de autonomía a un ritmo potencialmente sin precedentes. También esto plantea desafíos a los competidores puramente especializados en chips de IA, como Nvidia y AMD. Los ciclos de lanzamiento anual de estos productos podrían parecer lentos en el futuro. La ambición de Tesla de lograr algo así…Ciclo de diseño de 9 mesesSus chips de IA apuntan a lograr una ventaja compuesta, con el objetivo de convertirse en los chips de inteligencia artificial con mayor volumen producido en el mundo. Este enfoque basado en el volumen podría crear un efecto “flywheel”, donde la escala de producción en vehículos y robots permite reducir los costos y fomentar un desarrollo más rápido.

Sin embargo, el camino hacia esta ventaja no es sin contratiempos. El objetivo de 9 meses es realista solo para iteraciones incrementales basadas en plataformas, y no para diseños completamente nuevos. Los verdaderos obstáculos no radican en el diseño del silicio, sino en las rigurosas certificaciones de seguridad y la estabilidad del software necesarias para su uso en vehículos automotores. Como se mencionó anteriormente, desarrollar un procesador para un automóvil es más sencillo que desarrollarlo para un centro de datos, debido a la necesidad de cumplir con los requisitos de ISO 26262 y realizar pruebas basadas en diferentes escenarios. Esto significa que, aunque el ciclo de desarrollo pueda acortarse, el tiempo necesario para lanzar una nueva generación de chips en vehículos seguirá estando limitado por estos procesos de seguridad y validación. El éxito de la empresa depende de poder ejecutar este ciclo más rápido, dentro de esos límites críticos.

Catalizadores, riesgos y lo que hay que tener en cuenta

La nueva estrategia ya está definida, pero su éxito depende de una serie de pruebas que se realicen en el futuro. El mercado estará atento a los logros concretos que demuestren que las afirmaciones de Tesla sobre la velocidad de desarrollo de sus chips y su capacidad para superar las limitaciones propias de la seguridad en el sector automotriz son ciertas.

El primer factor importante que contribuye a esto es…Objetivo de producción de volúmenes para el chip AI5, a mediados del año 2027.Esta fecha, confirmada por Musk, es un punto de referencia crucial. Si Tesla logra alcanzarla, demostrará que la empresa puede gestionar todo el proceso, desde el diseño hasta la producción en masa, dentro de un plazo razonable. Sin embargo, este cronograma también revela una tensión. La afirmación de Musk de que el diseño está “casi terminado” contrasta con su anuncio anterior de que el proyecto estaba “terminado” hace solo unos meses. Este patrón de cambios en los plazos representa un riesgo para la ejecución del proyecto. La verdadera prueba será si la empresa puede agilizar las fases siguientes: la colocación de los componentes en el producto, la validación de las muestras y la obtención de la certificación de seguridad, todo dentro de un cronograma que permita cumplir con su ambicioso plan de desarrollo.

El segundo indicador clave es el desarrollo de AI6. Musk ha declarado que AI6 ya se encuentra en una etapa inicial, con el objetivo de lograr un…Ciclo de diseño de 9 mesesPara las generaciones futuras, el mercado estará atento a los avances en el desarrollo de AI6, para ver si la empresa puede comenzar a demostrar una mayor velocidad en la iteración de sus soluciones. La viabilidad de este proceso está muy limitada. Como se mencionó anteriormente, un plazo de 9 meses es realista solo para actualizaciones incrementales basadas en plataformas, pero no para diseños completamente nuevos. La empresa debe demostrar que puede reutilizar su arquitectura central y su marco de seguridad, al mismo tiempo que logra mejorar significativamente los rendimientos. Cualquier retraso o obstáculo en el desarrollo de AI6 pondría en peligro la credibilidad de toda la estrategia de desarrollo acelerado.

Desde una perspectiva financiera, la reacción del mercado será un indicador clave. Las acciones de Tesla han mostrado volatilidad; su precio máximo en las últimas 52 semanas fue de $498.83, mientras que su precio actual es de aproximadamente $437.50. Los indicadores de valoración reflejan altas expectativas. El ratio EV/Ventas en el período actual es de 14.86, lo que implica que el crecimiento significativo ya está incorporado en el precio de las acciones. Los inversores están pagando un precio elevado por la promesa que representa esta nueva infraestructura tecnológica. El rendimiento de las acciones en los próximos trimestres reflejará la confianza del mercado en la capacidad de Tesla para llevar a cabo su estrategia. Un aumento sostenido en el precio de las acciones indicaría que se cree en el éxito de la estrategia. Por otro lado, cualquier descenso en el precio podría ser una reacción a algún tipo de retraso en la ejecución de las actividades o a una competencia excesiva.

Sin embargo, el riesgo principal radica en la ejecución de las operaciones dentro del marco de seguridad de nivel automotriz. Los ciclos estándar de la industria de semiconductores ya están comprimidos, pero los chips de Tesla deben cumplir con los estrictos requisitos de seguridad ISO 26262 y someterse a pruebas basadas en diferentes escenarios para la conducción autónoma. Como señala una analisis, desarrollar un procesador para un automóvil es más fácil que desarrollarlo para un centro de datos, debido a estas exigencias de seguridad. El objetivo de tener un ciclo de diseño de 9 meses solo es viable si las actualizaciones realizadas son pequeñas y se basan en plataformas ya certificadas en términos de seguridad. Cualquier error en este aspecto podría causar retrasos costosos, comprometer la fiabilidad del producto o incluso erosionar la ventaja de seguridad que Tesla necesita para implementar su tecnología de autonomía. El éxito de la empresa depende de su capacidad para innovar rápidamente, sin violar las reglas fundamentales de la ingeniería automotriz.