Tesla ha despejado la duda: sus próximos chips de conducción autónoma, AI5 y AI6, se fabricarán en paralelo en Samsung y TSMC, con versiones físicas ligeramente distintas pero comportamiento idéntico a nivel de software, según ha confirmado Elon Musk. El movimiento consolida una estrategia de doble proveedor para asegurar volumen, mitigar riesgos de yield y negociar capacidad en un mercado donde la demanda de silicio para IA supera la oferta.
El anuncio corrige la impresión que dejó el propio Musk a finales de octubre, cuando sugirió que la planta de Samsung en Taylor (Texas) contaba con equipo “ligeramente más avanzado” que el de TSMC en Arizona (Fab 21), insinuando un posible enfoque de un solo fab para el chip más ambicioso de Tesla. Finalmente, el plan es dual desde AI5 y se mantiene con AI6, que promete duplicar el rendimiento respecto a su predecesor manteniendo los mismos fabricantes.
Qué significa “dos fabs, un mismo chip”
En semiconductores, dual-sourcing no es una rareza: grandes clientes suelen diversificar para garantizar plazos y volúmenes. Musk ha explicado que Samsung y TSMC traducen el mismo diseño lógico a silicio de forma diferente, por lo que habrá “versiones físicas” distintas de AI5 (y, después, de AI6). La clave, insiste, es que el software de Tesla se ejecute igual en ambas, sin cambios para el conductor ni para la flota.
Además de blindar suministro, la estrategia ofrece margen industrial: si una fundición sufre tensiones de capacidad, el otro fab puede recoger parte del plan; y permite a Tesla equilibrar coste, rendimiento y calendario entre dos nodos y dos cadenas de empaquetado diferentes.
Rendimiento: promesas ambiciosas (y sin métricas públicas)
En la presentación de resultados del 3.º trimestre, Musk aseguró que AI5 será “40 veces” mejor que AI4 (“no el 40 %, cuarenta veces”), sin especificar métrica: podría referirse a throughput, latencia, eficiencia energética o a un compuesto de varias. También habló de AI6 como un “fast follow” —~2× sobre AI5— manteniendo Samsung y TSMC como socios de fabricación.
A falta de hojas técnicas, conviene tomar estas cifras como objetivos. Informaciones recientes colocan AI5 con tape-out pendiente y producción en 2026, aunque análisis del sector contemplan que la producción a escala pueda deslizarse hacia 2027, algo habitual en proyectos de este calibre. La doble foundry ayuda precisamente a contener esos riesgos.
Por qué le conviene a Tesla (y a su hoja de ruta de IA)
El alcance de estos chips va más allá de FSD. En la visión de Musk, AI5/AI6 alimentarán también el robot humanoide Optimus y otros sistemas emergentes, de modo que la necesidad de volumen será elevada. Depender de un solo fab en EE. UU. entraña riesgos (de capacidad, de plazos y de coste). Con Samsung Taylor y TSMC Arizona en paralelo, Tesla gana resiliencia:
- Capacidad: más obleas potenciales en un mercado tensionado por la IA generativa.
- Negociación: mayor palanca en precio y allocations.
- Calendario: reducción del riesgo de cuello de botella si una planta sufre ajustes o ramp-ups más lentos.
En lo técnico, la compañía aspira a abstraer diferencias de proceso y empaquetado para ofrecer una misma plataforma de ejecución en toda la flota, independientemente de dónde se grabó el chip.
¿Desplaza a Nvidia? Aún es pronto
Musk ha llegado a afirmar que la nueva generación será mucho más barata y eficiente que GPUs de referencia del mercado. Sin fichas oficiales, conviene contextualizar: Tesla diseña ASICs específicos para sus cargas (percepción, planificación y control), mientras que Nvidia sirve GPU generalistas orientadas a entrenamiento e inferencia de modelos muy diversos. No es una comparación “uno a uno”. Si Tesla logra multiplicar rendimiento/€ en su dominio, reducirá dependencia externa en el inference at the edge del vehículo y de la robótica; pero la verificación llegará con silicio real y benchmarks públicos.
Calendario tentativo
- AI5: en desarrollo; tape-out aún pendiente; producción objetivo 2026 y despliegues iniciales sujetos a la rampa de yield.
- AI6: ~12 meses después; objetivo ~2× sobre AI5 manteniendo Samsung/TSMC; calendario 2027/2028 según la rampa.
- AI7: Musk la describe como “más aventurada”; podría cambiar de nodo y socios, pero no hay detalles.
Qué mirar a partir de ahora
- Nodo y packaging: si AI5/AI6 usan nodos avanzados de EE. UU. (Arizona/Texas) y qué tecnologías de interconexión adoptan (CoWoS, I-Cube, SoIC, etc.).
- Yield y costes: el equilibrio entre madurez de proceso (TSMC) y equipamiento de última hornada (Samsung Taylor).
- Paridad funcional: si la abstracción de software logra que ambas variantes se comporten igual en flota a escala.
- Tiempo a volumen: si el ramp real confirma 2026–2027 o se aproxima más a 2027–2028.
Preguntas frecuentes
¿Por qué fabricar AI5/AI6 en Samsung y TSMC a la vez?
Para asegurar capacidad, redundar ante eventuales problemas de yield y acelerar el paso de prototipo a volumen. En chips críticos y de gran demanda, el dual-sourcing es una práctica estándar.
¿Habrá diferencias entre las versiones Samsung y TSMC?
Sí, físicamente (por cómo cada foundry traduce el diseño a silicio), pero el objetivo es que el software y el rendimiento efectivo sean equivalentes. Esa paridad la valida Tesla en su pila de IA antes del despliegue.
¿Cuándo llegarán AI5 y AI6 a producción?
Musk apunta a AI5 en 2026 y AI6 ~un año después; análisis sectoriales contemplan 2027 para producción en volumen. Es normal que haya ajustes en calendario hasta que el chip “rampa” en el nodo elegido.
¿Desbancarán a Nvidia?
No necesariamente. Tesla compite con ASICs específicos para su stack; Nvidia domina en entrenamiento e inferencia generalista. Son espacios complementarios. La clave para Tesla será cumplir rendimiento por vatio y coste por inferencia prometidos en campo.
vía: tomshardware
