Tesla habría completado una nueva fase del AI5, su próximo procesador para conducción autónoma, robótica y computación de inteligencia artificial. La versión adaptada por Samsung Foundry utilizaría un proceso de 2 nm en la fábrica de Taylor, Texas, mientras TSMC fabricará una implementación físicamente diferente del mismo diseño.
La lectura importante es que Tesla no confiará un chip estratégico a una única fundición ni a una sola línea de producción. Samsung y TSMC compartirán el volumen, reduciendo la exposición a problemas de capacidad, rendimiento de obleas o retrasos industriales cuando AI5 empiece a extenderse por vehículos, robots y servidores.
Samsung habría completado su propia versión del tape-out
El tape-out general del AI5 fue anunciado por Elon Musk el 15 de abril de 2026, después de que el encapsulado fotografiado mostrara referencias a la semana 13, comprendida entre el 23 y el 29 de marzo. Aquella confirmación indicaba que Tesla había terminado el diseño lógico principal, no que ambas fundiciones hubieran finalizado todas sus adaptaciones.
La información conocida ahora apuntaría a que Samsung ha completado la traducción física del AI5 para sus propias reglas de fabricación. Cada fundición debe adaptar colocación, interconexiones, bibliotecas y temporización a su nodo, por lo que TSMC y Samsung producirán versiones ligeramente distintas aunque ejecuten exactamente el mismo software.
Conviene mantener cierta cautela porque la referencia al nodo de 2 nm procede de una publicación atribuida a un ingeniero sénior de Samsung Foundry, no de un comunicado corporativo completo. La compañía sí ha confirmado que fabricará chips de Tesla en Taylor, pero todavía no ha publicado una ficha técnica oficial del AI5.
La fábrica de Taylor sería clave para el AI5 de Samsung
La versión de Samsung se produciría en su nueva fábrica de Taylor, una instalación estadounidense preparada para procesos avanzados y destinada a convertirse en una pieza central de su negocio de fundición. Conseguir un pedido de gran volumen como AI5 daría a Samsung un cliente ancla para aumentar progresivamente la utilización de la planta.
El acuerdo también supondría un respaldo relevante para el nodo de 2 nm de Samsung, cuya capacidad productiva y rendimiento por oblea han generado dudas dentro de la industria. Fabricar un chip de Tesla en grandes cantidades exigiría estabilidad, costes competitivos y una tasa elevada de unidades funcionales, no únicamente obtener prototipos válidos.
Para Samsung, el beneficio va más allá de los ingresos directos. Demostrar que Taylor puede producir un acelerador complejo mediante 2 nm facilitaría atraer nuevos clientes externos, especialmente compañías estadounidenses interesadas en reducir su dependencia de fábricas asiáticas sin renunciar a procesos avanzados.
TSMC también fabricará una variante del mismo diseño
Tesla ha confirmado que AI5 será producido tanto por Samsung como por TSMC, siguiendo una estrategia de doble suministro poco habitual para un chip tan complejo. Las dos versiones no serán idénticas físicamente, porque cada fundición transforma el diseño mediante herramientas, celdas y reglas específicas de su proceso.
El nodo concreto utilizado por TSMC todavía no está confirmado públicamente. Aunque su fábrica de Arizona aparece vinculada al proyecto, no conviene asumir que ambas fundiciones emplearán exactamente una tecnología equivalente de 2 nm, porque Tesla podría priorizar disponibilidad, coste o madurez productiva en cada proveedor.
La compatibilidad de software será la prioridad. Tesla necesita que un vehículo equipado con el AI5 de Samsung se comporte igual que otro fabricado por TSMC, evitando diferencias visibles en inferencia, seguridad o conducción autónoma, aunque consumo, frecuencias y distribución interna puedan variar ligeramente.
El encapsulado muestra un gran die rodeado por 12 módulos de memoria
Las imágenes compartidas por Musk muestran un gran chip central acompañado por 12 encapsulados de memoria SK hynix alrededor del perímetro. Esta disposición busca reducir las distancias físicas entre cálculo y memoria, aumentando el ancho de banda disponible y evitando que el acelerador permanezca esperando datos durante modelos de gran tamaño.
AI5 estaría preparado para trabajar con hasta 144 GB de memoria por encapsulado completo, nueve veces más que HW4 según las cifras atribuidas a Tesla. Esa capacidad permitiría mantener modelos más grandes directamente en el vehículo o robot, reduciendo la dependencia de servidores externos para determinadas operaciones de inferencia.
La cifra de memoria resulta especialmente importante porque las redes basadas en transformadores necesitan mover continuamente pesos, activaciones y contexto. Añadir potencia de cálculo sin ampliar capacidad y ancho de banda produciría un acelerador desequilibrado, capaz de alcanzar muchos TOPS teóricos, pero limitado por la llegada de información.
No está confirmado públicamente el tipo exacto de DRAM ni su velocidad final. Por tanto, la presencia de 12 módulos no permite deducir automáticamente el ancho de banda total, la organización de los canales o si todas las configuraciones comerciales utilizarán la capacidad máxima de 144 GB.
Tesla atribuye al AI5 hasta 2.500 TOPS
Las previsiones disponibles sitúan el AI5 cerca de 2.500 TOPS de rendimiento para inteligencia artificial, acompañado por ocho veces más capacidad de cálculo bruto que HW4. Sin embargo, la cifra depende de la precisión utilizada y todavía no procede de pruebas independientes sobre silicio comercial.
Elon Musk también ha hablado de una mejora global de hasta 40 veces frente a HW4. Ese multiplicador no debe confundirse con un aumento uniforme del rendimiento en todas las cargas, porque puede combinar más memoria, nuevas instrucciones, motores para transformadores, mejor utilización y optimizaciones específicas del software de Tesla.
El avance real se medirá en cuántas cámaras puede procesar simultáneamente, cuánto contexto conserva y con qué latencia toma decisiones. En conducción autónoma importa más la respuesta sostenida y predecible que una cifra máxima de TOPS, especialmente cuando el sistema debe trabajar dentro de un consumo y una temperatura limitados.
Un AI5 competiría con Hopper y dos chips apuntarían a Blackwell
Musk ha comparado un único AI5 con la clase de rendimiento de NVIDIA Hopper, mientras una configuración dual buscaría acercarse a Blackwell. La afirmación describe la ambición de Tesla, pero no constituye una equivalencia técnica, porque ambos fabricantes utilizan arquitecturas, precisiones, memoria y entornos de software completamente diferentes.
El diseño dual permitiría repartir cargas entre dos SoC y ampliar la memoria total, aunque también introduce complejidad. Dos chips necesitan interconexiones rápidas, coherencia de datos y una distribución eficiente del trabajo, porque cualquier comunicación excesiva puede consumir parte del rendimiento y elevar significativamente la latencia.
La gran baza de Tesla estaría en controlar simultáneamente hardware, redes neuronales, vehículos y software. AI5 no necesita competir con NVIDIA en todas las aplicaciones, sino ejecutar los modelos específicos de Tesla con mejor rendimiento por vatio y un coste inferior dentro de productos fabricados a gran escala.
La producción masiva apunta a la segunda mitad de 2027
Las previsiones más tempranas situaban unidades limitadas entre finales de 2026 y comienzos de 2027, pero Samsung ha señalado públicamente la segunda mitad de 2027 como objetivo para comenzar la producción en volumen de chips de Tesla en Texas. Ese calendario resulta más conservador que algunas estimaciones iniciales.
Completar el tape-out no significa iniciar inmediatamente la fabricación masiva. Primero deben llegar las primeras obleas, la validación eléctrica, la corrección de errores y la mejora progresiva del rendimiento productivo. En un procesador grande, cada defecto puede encarecer enormemente el coste de obtener una unidad completamente funcional.
Tesla podría recibir muestras y pequeñas cantidades antes del gran despliegue, utilizándolas para desarrollar placas, refrigeración y software. La integración en vehículos exige además validaciones mucho más largas que un acelerador de centro de datos, porque debe soportar vibraciones, temperaturas variables y años de funcionamiento continuo.
Fuente de la imagen: Elon Musk @ X
Compartir el volumen reduce riesgos, pero complica el desarrollo
La doble producción permite a Tesla evitar que un problema en una fundición paralice completamente el lanzamiento del AI5. También proporciona más capacidad para abastecer simultáneamente automóviles, robots Optimus y posibles sistemas de computación, un volumen difícil de asegurar mediante una sola fábrica estadounidense.
La contrapartida está en que mantener dos versiones aumenta el trabajo de validación. Tesla deberá comprobar consumo, estabilidad, frecuencia y comportamiento térmico de cada variante, además de garantizar que las actualizaciones de software producen resultados equivalentes sobre chips fabricados mediante procesos físicamente distintos.
Esta estrategia tiene sentido si AI5 termina siendo uno de los aceleradores más producidos del mercado, como anticipa Musk. El coste adicional de desarrollar dos implementaciones se amortiza mejor cuando existen millones de unidades, pero resultaría difícil de justificar para un chip destinado a volúmenes reducidos.
AI6 y Dojo3 ya están en desarrollo
Tesla ya trabaja en AI6 como sucesor directo del AI5, con el objetivo declarado de duplicar aproximadamente su rendimiento utilizando las mismas fundiciones. La compañía busca acortar ciclos y evitar que el hardware permanezca durante demasiados años sin adaptarse al rápido crecimiento de sus modelos neuronales.
Musk también ha recuperado Dojo3, la siguiente etapa de su plataforma de entrenamiento. AI5 está orientado principalmente a ejecutar modelos, mientras que Dojo pretende entrenarlos y procesar enormes conjuntos de datos, por lo que ambos proyectos responden a necesidades diferentes dentro del ecosistema de Tesla.
Desarrollar simultáneamente AI5, AI6 y Dojo3 eleva enormemente la presión sobre ingeniería y fabricación. Tesla intenta construir una plataforma completa de inteligencia artificial, pero cada nuevo chip exige herramientas, software, encapsulado, memoria y capacidad productiva que continúan dependiendo en gran medida de proveedores externos.
TeraFab sigue siendo un proyecto mucho más lejano
Tesla también ha planteado fabricar futuros chips mediante una instalación propia denominada TeraFab. Sin embargo, levantar una fundición avanzada requiere decenas de miles de millones, personal especializado y años de aprendizaje productivo, por lo que no sustituirá a Samsung y TSMC durante la generación AI5.
Incluso si TeraFab termina construyéndose, resulta más probable que comience con procesos maduros o tareas concretas de encapsulado y memoria. Competir directamente con los nodos más avanzados de TSMC y Samsung exigiría una escala industrial enorme, además de inversiones continuas para no quedarse rezagada tras una sola generación.
La estrategia inmediata seguirá dependiendo de dos fundiciones externas. Samsung aportará su nodo de 2 nm y la fábrica de Taylor, mientras TSMC proporcionará madurez y capacidad alternativa, permitiendo que Tesla avance con AI5 sin esperar a completar una infraestructura propia todavía incierta.
AI5 será mucho más que el próximo ordenador para FSD
AI5 sustituirá progresivamente a HW4 como plataforma de conducción autónoma, pero su capacidad también encaja con Optimus, robótica y sistemas locales de inteligencia artificial. Tesla necesita un chip capaz de interpretar cámaras, planificar movimientos y ejecutar modelos complejos sin depender continuamente de una conexión con la nube.
La mejora tampoco convertirá automáticamente la conducción autónoma en un problema resuelto. Más potencia permite utilizar modelos mayores y analizar más información, pero no elimina errores de entrenamiento, situaciones imprevistas o limitaciones regulatorias, factores que seguirán determinando cuándo y dónde puede utilizarse el sistema sin supervisión.
El verdadero éxito del AI5 dependerá de combinar rendimiento, consumo, coste y volumen. Samsung y TSMC pueden fabricar el silicio, pero Tesla deberá convertirlo en una plataforma fiable y aprovechable, capaz de justificar unas previsiones técnicas extraordinariamente ambiciosas dentro de productos reales.
Vía: Wccftech
