Tesla ha confirmado el diseño de su nuevo chip AI5 para conducción autónoma (FSD), un paso clave dentro de su estrategia de desarrollo de silicio propio para inteligencia artificial. El anuncio ha llegado a través de Elon Musk, quien también ha adelantado que este nuevo acelerador ofrecerá un rendimiento comparable a la arquitectura Hopper de NVIDIA, situándolo en la gama más alta del mercado actual.
Además, el directivo ha señalado que dos unidades AI5 podrían igualar el rendimiento de un único chip basado en Blackwell, lo que refuerza la ambición de la compañía en el terreno de la computación para conducción autónoma avanzada. Este movimiento consolida el enfoque de Tesla hacia soluciones cada vez más personalizadas y optimizadas.
Producción dividida entre Samsung y TSMC para asegurar suministro
El nuevo AI5 no solo destaca por su diseño, sino también por su modelo de fabricación. Tesla ha optado por dividir la producción entre Samsung y TSMC, una decisión estratégica orientada a diversificar la cadena de suministro y evitar cuellos de botella en un contexto de alta demanda de chips.
En concreto, los chips se fabricarán en la planta de Samsung en Texas y en las instalaciones de TSMC en Arizona, lo que permitirá a Tesla mantener un mayor control sobre el suministro y la escalabilidad del producto. Esta estrategia ya había sido anticipada a finales de 2025, cuando se conoció el acuerdo entre ambas fundiciones.
Este enfoque refleja una tendencia creciente en la industria, donde las compañías buscan reducir dependencia de un único proveedor y asegurar la disponibilidad de componentes clave en escenarios de alta demanda.
Configuración de memoria masiva con LPDDR5X de SK hynix
Otro de los aspectos más destacados del AI5 es su configuración de memoria. Tesla ha recurrido a SK hynix para integrar módulos de memoria LPDDR5X dentro del propio encapsulado, lo que permite maximizar el ancho de banda y reducir latencias.
El diseño incluye 12 módulos LPDDR5X por chip, distribuidos en ambos lados del encapsulado, con tres módulos por fila y dos filas por lado. Cada módulo cuenta con 16 GB de capacidad, lo que eleva el total hasta 192 GB de memoria LPDDR5X por cada SoC AI5, una cifra muy por encima de lo habitual en soluciones de este tipo.
Esta configuración apunta claramente a cargas de trabajo intensivas en datos, como las que requiere la conducción autónoma basada en redes neuronales, donde el acceso rápido a grandes volúmenes de memoria resulta crítico.
Congrats to the @Tesla_AI chip design team on taping out AI5!
AI6, Dojo3 & other exciting chips in work. pic.twitter.com/hm54TdIzBx
— Elon Musk (@elonmusk) April 15, 2026
AI6 y nuevos chips en desarrollo con ciclos más rápidos
Más allá del AI5, Tesla ya está trabajando en su siguiente generación. Según Musk, la compañía planea ciclos de diseño de apenas nueve meses para el AI6, lo que supondría una aceleración significativa en su hoja de ruta de desarrollo de chips.
Este nuevo diseño también formará parte del ecosistema compartido entre Samsung y TSMC, y podría incluso contar con la participación de Intel en el apartado de encapsulado avanzado. La intención es seguir evolucionando su infraestructura de hardware para IA a un ritmo mucho más agresivo.
Además, proyectos como Dojo 3 y otros chips “en desarrollo” refuerzan la idea de que Tesla está apostando fuerte por el diseño de ASICs personalizados, consolidando una estrategia donde el control del hardware es tan importante como el software.
Tesla acelera su apuesta por el silicio propio
En conjunto, el desarrollo del AI5 y los planes para AI6 reflejan una tendencia clara: Tesla quiere posicionarse como un actor relevante en el diseño de chips para inteligencia artificial, reduciendo su dependencia de soluciones externas y optimizando su propio ecosistema.
El uso de arquitecturas propias, combinado con acuerdos con múltiples fundiciones y proveedores de memoria, permite a la compañía construir un entorno altamente optimizado para sus necesidades. Esto no solo impacta en la conducción autónoma, sino también en el desarrollo de sistemas de IA a gran escala.
Con estos movimientos, Tesla se suma de lleno a la carrera por el silicio especializado, donde empresas tecnológicas están redefiniendo sus estrategias para ganar control sobre el rendimiento, la eficiencia y la escalabilidad de sus plataformas.
Vía: TechPowerUp
