Elon Musk lleva años acostumbrando al mundo a sus promesas XXL, pero esta vez se ha superado: asegura que, para ganar la carrera de la llamada “IA del mundo real”, Tesla tendrá que fabricar más chips de inteligencia artificial que NVIDIA, AMD y prácticamente todo el resto del sector juntos. No se trata solo de ganar benchmark en la nube, sino de tener suficiente potencia para alimentar coches autónomos, robots humanoides y servicios robotaxi que convivan con el tráfico y el caos de las ciudades.
En sus publicaciones en X, Musk repite que Tesla no es simplemente una marca de coches eléctricos. Según él, la empresa lleva años diseñando sus propios aceleradores de IA y ya funciona con un ritmo de actualización anual: cada 12 meses, una nueva plataforma de hardware. Es una cadencia más cercana a la de los smartphones que a la de la industria del automóvil, donde las centralitas electrónicas suelen estancarse durante generaciones enteras de vehículos. Estas nuevas generaciones de chips, conocidas internamente como bases para FSD, Cybercab y el robot humanoide Optimus, son la apuesta de Tesla para diferenciarse no solo por el software, sino también por el silicio.
Lo que ha encendido realmente el debate es la cifra que Musk lanza sin pestañear: hasta 200.000 millones de chips de IA al año. Es un número tan desorbitado que muchos seguidores habituales de Tesla reaccionaron con una mezcla de risa nerviosa y escepticismo. En foros y redes abundan los comentarios que lo acusan de tener FOMO con el boom de la IA, de querer llegar tarde al festín y compensarlo a base de promesas cada vez más grandes. También reaparecen viejos fantasmas: el hyperloop que nunca llegó, los robotaxis “el año que viene” una y otra vez, el famoso cristal “irrompible” que se rompió en directo.
Más allá de las bromas, el problema de fondo es físico y económico. La producción de chips de alto rendimiento está concentrada en muy pocas foundries de vanguardia, con TSMC en Taiwán como actor principal y Samsung como segundo gran nombre. Sus fábricas están reservadas años por adelantado para gigantes como Apple, NVIDIA o AMD, que aseguran capacidad con contratos a largo plazo y miles de millones en pagos anticipados. Como resumen un analista, “la prioridad en la línea se compra con talonario”, y Tesla, por mucho ruido mediático que haga, no es quien manda en esa cola.
Levantar nuevas fábricas de primer nivel en Estados Unidos, como Musk dice querer, tampoco es tan simple como firmar un render bonito. Hablamos de proyectos que cuestan decenas de miles de millones, de procesos de fabricación al límite de la física y de ecosistemas enteros de proveedores, químicos y maquinaria que no se montan de la noche a la mañana. Los chips de gama alta no son un modelo más de coche: son probablemente el producto industrial más complejo del planeta, y hasta ahora solo un puñado de empresas ha demostrado poder fabricarlos de forma competitiva.
La respuesta de Musk es la misma que hemos visto otras veces: doblar la apuesta. Su concepto de “TeraFab” es poco menos que una mega-ciudad fabril ultra robotizada, capaz de escupir aceleradores de IA a un ritmo que hoy suena a ciencia ficción. Paralelamente, Tesla intenta diversificar sus proveedores: se apoya en TSMC y Samsung para las generaciones actuales y coquetea con Intel Foundry para las próximas oleadas, a menudo etiquetadas como futuros AI5 y AI6. En su narrativa, ninguna combinación de foundries externas podrá seguirle el ritmo si la visión de una flota global de FSD, robotaxis y robots domésticos se cumple, así que reforzar la fabricación propia sería un seguro de vida, no un capricho.
Sin embargo, muchos expertos en IA miran este plan con desconfianza. Recuerdan que las grandes ventajas en el campo no han venido solo de más y más chips, sino de mejores arquitecturas, técnicas de entrenamiento más eficientes y una obsesión por la seguridad y la robustez. “No ganas la carrera simplemente quemando más vatios que el vecino”, dicen. Sin modelos fiables, pruebas serias y una cultura de corrección de errores, mucha potencia de cómputo solo sirve para generar demos espectaculares y fallos igual de espectaculares. El historial de Tesla con FSD alimenta esa duda: por cada vídeo que parece magia, aparece otro usuario que se queja de frenazos fantasma, maniobras extrañas o comportamientos impredecibles en ciudad.
Entre los propios clientes de Tesla el sentimiento es ambiguo. Hay quien ve a Musk como un vendedor nato que siempre mueve la portería un poco más lejos: cuando no cumple un hito, lo sustituye por otro aún más ambicioso. Otros señalan que la compañía sigue arrastrando asuntos mucho más terrenales, desde ajustes de calidad en el interior hasta críticas a los techos de cristal en pleno verano, pasando por manillas poco intuitivas y soluciones de emergencia mejorables. En ese contexto, hablar de competir de tú a tú con NVIDIA en chips suena para muchos más a ego que a plan de negocio sólido.
Al mismo tiempo, no faltan defensores que creen que justamente esa falta de miedo al ridículo es lo que ha permitido a Tesla romper inercias. Recuerdan que pocas empresas tienen acceso a tantos datos reales de conducción multimarca, con millones de kilómetros registrados por cámaras en todo el mundo. Con esa materia prima, más hardware propio y una pila de software controlada de extremo a extremo, Tesla podría, en teoría, entrenar sistemas de “IA del mundo real” que otros tardarían años en reproducir. Desde esta óptica, la obsesión con el volumen de chips sería el precio a pagar por modelos que no se entrenan solo con escenarios limpios de laboratorio.
Sobre todo esto planea una capa geopolítica. Durante décadas, gobiernos y empresas occidentales trasladaron fábricas a Asia en busca de mano de obra más barata y márgenes mayores. Ahora que los semiconductores se han convertido en símbolo de soberanía tecnológica, todo el mundo corre para recuperar parte de esa cadena de valor. Pero revertir una estrategia de medio siglo no se consigue con un par de leyes de urgencia ni con hilos virales en X: exige tiempo, coordinación internacional y aceptar que algunos de los socios clave son también competidores directos.
Al final, la cuestión clave quizá no sea si Tesla llegará de verdad a fabricar 200.000 millones de chips al año o si el TeraFab dejará de ser un concepto en un gráfico de presentación. Lo que determinará si la compañía marca la pauta en la era de la IA del mundo real será su capacidad para cuadrar el círculo entre la ambición desmedida de Musk y la disciplina que exigen los sistemas que toman decisiones de vida o muerte en la carretera. Superar a NVIDIA y AMD en número de obleas puede dar titulares llamativos; construir confianza, seguridad y fiabilidad día a día será un reto bastante más difícil que levantar una nueva fábrica.