Elon Musk es uno de los agentes más importantes en la era de la inteligencia artificial. Meta, Alphabet, Microsoft con OpenAI y Oracle son nombres destacados cuando hablamos de centros de datos gigantescos, pero si hay alguien que corta el bacalao, es Musk con su empresa xAI. Su Colossus Memphis con 100.000 H100 de NVIDIA para entrenar a Grok sorprendió incluso a Jensen Huang, CEO de NVIDIA, pero el objetivo de Musk no pasa por depender de otros.
NVIDIA lleva la voz cantante en materia de chips para entrenar a la IA (tanto que hasta las empresas chinas quieren comprar sus H200, aunque no les dejen hacerlo). Pero Musk, al igual que China, quiere independencia y soberanía tecnológica, y para eso invirtió en Dojo. Se trataba de un ambicioso plan para construir un superordenador personalizado destinado a entrenar las redes neuronales de la polémica conducción autónoma (el FSD).
Tras más de un lustro en desarrollo, 1.000 millones de dólares invertidos e ingenieros clave que se dieron a la fuga, Musk cerró el grifo en agosto del año pasado. El futuro estaba en los chips AI5 y AI6 que eran menos específicos, pero que podían usarse igualmente para entrenar al sistema FSD. Sin embargo, hay una nueva vuelta a esta tortilla de chips y Musk ha decidido relanzar el proyecto.
Tesla reactiva el desarrollo de Dojo 3, y lo hace quemando puentes con la anterior filosofía de este supercomputador.
Dojo 3, el corazón de la conducción autónoma de Tesla
Aunque Tesla ha dejado más dudas que otra cosa estos últimos años en lo que a conducción autónoma se refiere, esto sigue siendo uno de los pilares en la estrategia a corto plazo de la compañía. Porque no sólo tienen el FSD en sus coches, sino en los polémicos ‘robotaxis’. Supuestamente, será este 2026 cuando se empezarán a fabricar los Cybercap, coches que, a diferencia de los taxis que ya vemos en algunas ciudades, llegarán sin pedales ni volante.
Pero no sólo quiere alimentar sus coches. Musk quiere ganar dinero con el software, pero para tener ese software, necesita entrenar al sistema y que sea más seguro que ahora. Ahí entraba en juego Dojo. Este hardware dependía de una arquitectura muy especializada y compleja.
El chip D1 era el corazón de todo, pero para lograr una gran potencia de cálculo se necesitaba una red compleja de miles de chips D1 montados en cajas separadas físicamente e interconectadas mediante cables de Ethernet. Era un sistema muy especializado, pero complejo de escalar sin que los costes se dispararan.
Cuando Tesla cerró el grifo de Dojo, comentó que sus empresas seguirían invirtiendo en la creación de chips menos especializados como los AI5, AI6, AI7 y sucesivos. Chips más convencionales y más fáciles de escalar. Y, precisamente, son los avances en esta arquitectura el factor decisivo para que Musk reviva Dojo.
En lugar de requerir complejos equipos interconectados, Dojo 3 adoptará una arquitectura modular en la que se podrán instalar varios chips AI en una sola placa. No sólo se reduce la complejidad del cableado, sino que se facilita la disipación de calor y se reduce el espacio necesario para la instalación. Y, cuanto más fácil sea y menos espacio requiera, más chips se pueden montar y mayor potencia de cálculo.
No es la única ventaja. Agrupar chips en una sola placa reduce la latencia dentro de los chips y se mejora la eficiencia energética del dispositivo. Por poner un ejemplo, aunque son un dolor de cabeza para la ampliación, es la misma filosofía que siguen los portátiles con SSD o memoria RAM soldados a la placa: todo se comunica de una forma más rápida, fluida y necesitando menos energía para funcionar.
Además, al ser menos específicos que el D1, los AI de xAI cumplen funciones tanto de entrenamiento como de inferencia (los Dojo sólo servían para el entrenamiento), lo que supone un ahorro de costes para la compañía. Ahora bien, Dojo 3 no será una realidad de forma inmediata.
Estos últimos días, Musk ha compartido a través de Twitter X la hoja de ruta de sus semiconductores. El AI5 desarrollado junto a TSMC está “casi terminado” y ya se encuentran en las primeras etapas del AI6. Mientras tanto, espera que cada nueve meses haya una nueva versión, con el AI7 y sucesivos en los planes de la compañía para 2027.
Y una gran pregunta es quién fabricará estos chips. Podemos pensar inmediatamente en TSMC, compañía líder en estas lides que incluso se está expandiendo en Estados Unidos y que ya tiene clientes como la mismísima NVIDIA para sus nuevos chips de entrenamiento de la IA. Pero no: será Samsung.
Al menos, claro, para un AI6 con el que Tesla firmó un acuerdo de 16.500 millones de dólares que se vio como una victoria para la función del gigante surcoreano.
Veremos cómo evolucionan los planes, ya que si aparece algo que consideren mejor, nos han demostrado que no les tiembla la mano a la hora de dar un volantazo, pero esta estrategia en chips menos especializados es interesante teniendo en cuenta las necesidades en conducción autónoma, entrenamiento de la IA y robótica que afronta la compañía.
Imágenes | xAI, Steve Juvetson
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La noticia
Musk se ha cansado de depender de NVIDIA: Tesla resucita el proyecto Dojo con una filosofía radicalmente distinta
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Xataka
por
Alejandro Alcolea
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