Tesla ha decidido cerrar el capítulo de uno de sus proyectos más ambiciosos: el superordenador Dojo. La empresa de Elon Musk deja de lado la producción propia de chips para centrarse en alianzas estratégicas con gigantes como Nvidia, Samsung y AMD, buscando acelerar el desarrollo de sus sistemas de inteligencia artificial para conducción autónoma, robótica y supercomputación.
El fin de Dojo: de la independencia a la pragmática
El objetivo inicial de Dojo era claro: que Tesla fabricara sus propios chips de entrenamiento para IA y así reducir su dependencia de terceros. Esto implicaba diseñar hardware capaz de procesar cantidades masivas de datos y vídeos recogidos por sus vehículos, un paso clave para mejorar su software de conducción autónoma.
Sin embargo, tras años de trabajo, retrasos y la salida de líderes clave como Peter Bannon o Ganesh Venkataramanan, Musk ha optado por un giro de rumbo. Según sus propias palabras, “no tenía sentido dividir recursos para escalar dos chips de IA diferentes”.
La mayor parte del equipo de Dojo ha sido reubicada en otros proyectos internos, mientras que unos 20 ingenieros han pasado a la startup DensityAI, especializada en chips para centros de datos y robótica.
Por qué Dojo era una pieza clave para Tesla
Dojo representaba una apuesta por la independencia tecnológica. Es como cultivar tus propios alimentos en lugar de comprarlos: más esfuerzo y coste al inicio, pero con la ventaja de controlar el proceso y potencialmente reducir gastos a largo plazo.
Tesla buscaba chips más rápidos y eficientes que los disponibles en el mercado, adaptables no solo a coches autónomos, sino también a robots humanoides y servidores de alto rendimiento. Sin embargo, la “cosecha” no fue la esperada: el rendimiento y la escalabilidad no justificaron seguir invirtiendo recursos.
La nueva estrategia: alianzas con gigantes del sector
La compañía ha optado ahora por una vía más pragmática: asociarse con proveedores que ya lideran el mercado.
- Nvidia y AMD aportarán la potencia de cálculo necesaria para entrenamiento e inferencia de modelos de IA.
- Samsung Electronics fabricará los nuevos chips de Tesla, los AI5 y AI6, en su planta de Taylor (Texas).
Samsung ya tiene firmado un contrato de 16.500 millones de dólares con Tesla para producir estos chips, que estarán destinados a sistemas de conducción autónoma, robots y centros de datos. El AI5 entrará en producción a finales de 2026, mientras que el AI6 se lanzará después, optimizado para grandes clústeres de supercomputación.
¿Realmente se ha perdido la visión a largo plazo?
Aunque el nombre Dojo desaparezca, Musk no ha enterrado la idea de contar con una infraestructura propia de alto rendimiento. Ha insinuado que, al reunir muchos chips AI5 y AI6 en un mismo sistema, podría nacer una especie de “Dojo 3”, esta vez construido sobre tecnología de terceros.
Este cambio llega en medio de una reestructuración interna, con recortes y salidas de ejecutivos. El nuevo enfoque prioriza la rapidez de implementación sobre la autonomía total en hardware.
Señales de que Dojo ya no lideraba
En los últimos meses, Tesla había incrementado notablemente sus compras de GPUs a Nvidia, una señal de que necesitaba más potencia de la que Dojo podía ofrecer.
En julio, Musk todavía prometía que “Dojo 2” funcionaría a gran escala en 2025, pero la disolución del equipo ha dejado ese plan en el pasado.
La decisión puede suponer un ahorro de recursos y una aceleración en el despliegue de funciones, aunque conlleva una mayor dependencia de proveedores y exposición a posibles tensiones en la cadena de suministro global.
Lo que viene para Tesla
Con este cambio de rumbo, Tesla deja claro que en su carrera por la IA no siempre gana quien lo hace todo en casa, sino quien sabe elegir los socios adecuados para llegar antes al mercado.
En los próximos años veremos:
- El lanzamiento y despliegue de los chips AI5 y AI6 fabricados por Samsung.
- Mayor integración de software y hardware con Nvidia y AMD.
- Aplicación de esta tecnología a vehículos autónomos, robots y sistemas de IA avanzados.
Tesla apuesta así por un equilibrio: ceder parte del control del hardware a cambio de velocidad, escalabilidad y acceso a las tecnologías más punteras del sector.
