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Tesla disuelve el equipo de su supercomputador Dojo y pivota su estrategia en IA

Tesla ha decidido desmantelar el equipo a cargo de su ambicioso proyecto de supercomputador, conocido como Dojo, lo que representa un cambio significativo en su estrategia para el desarrollo interno de chips de inteligencia artificial para la conducción autónoma. La decisión implica la salida de Peter Bannon, líder del programa, y la disolución del equipo, que recientemente ya había perdido personal clave.

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El supercomputador Dojo fue concebido como una pieza central para entrenar los sistemas de conducción autónoma de Tesla, utilizando su capacidad para procesar enormes volúmenes de datos y video. Sin embargo, el director ejecutivo de la compañía, Elon Musk, explicó a través de la red social X (anteriormente Twitter) que la medida busca optimizar recursos y enfocar los esfuerzos en un único diseño de chip. “No tiene sentido para Tesla dividir sus recursos y escalar dos diseños de chips de IA muy diferentes”, escribió Musk. Añadió que los futuros chips de la compañía, como el “Tesla AI5, AI6 y posteriores”, serán “excelentes para la inferencia y, al menos, muy buenos para el entrenamiento”. Con esta declaración, Musk sugiere que la compañía priorizará el desarrollo de chips que ejecutan los modelos de IA en los vehículos (inferencia) en lugar de entrenarlos en un supercomputador centralizado. Este giro estratégico coincide con el reciente acuerdo de producción de chips por más de 14 mil millones de euros con Samsung Electronics, que fabricará el chip AI6 en una nueva planta en Texas, mientras que el AI5 está a cargo de TSMC. La disolución del equipo Dojo se produce en un contexto de competencia y movimientos de talento, ya que cerca de 20 de sus miembros se habían unido recientemente a DensityAI, una nueva startup fundada por exlíderes de Tesla.

ai briefingEn resumen
Tesla ha desmantelado su equipo del supercomputador Dojo, un pilar en su estrategia de IA para la conducción autónoma. Elon Musk justificó la decisión como una optimización de recursos para centrarse en un diseño de chip unificado, priorizando la inferencia en el vehículo sobre el entrenamiento centralizado, en un movimiento que redefine su enfoque tecnológico.

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