Tesla desmantela equipo Dojo y redefine su estrategia de IA

En un giro estratégico significativo, Tesla ha disuelto oficialmente el equipo detrás de su ambiciosa supercomputadora Dojo, lo que señala el fin de su programa interno de desarrollo de chips dedicado a la conducción autónoma. Esta medida marca un alejamiento sustancial de una visión que alguna vez fue promocionada como central para el futuro de la IA del fabricante de automóviles, optando en su lugar por una dependencia más profunda de asociaciones externas. La disolución del equipo de Dojo también conlleva la partida de su líder, Peter Bannon, y los miembros restantes serán reasignados a otros proyectos de computación y centros de datos dentro de la compañía.

Dojo, presentado por primera vez en 2021 y que entró en producción en julio de 2023, era la supercomputadora a medida de Tesla diseñada para entrenar las masivas redes neuronales profundas requeridas para su tecnología de Conducción Autónoma Total (FSD). A diferencia de los sistemas tradicionales que podrían usar LiDAR o radar, el enfoque de Tesla se basa en la visión, y Dojo fue construido específicamente para procesar petabytes de datos de video del mundo real recopilados de millones de vehículos Tesla, con el objetivo de mejorar el rendimiento y la seguridad de sus sistemas autónomos. El objetivo era crear un sistema altamente optimizado y eficiente que pudiera acelerar el entrenamiento de la IA mucho más allá de lo que las GPU de propósito general como las de Nvidia podrían ofrecer. Tesla había comprometido más de mil millones de dólares al proyecto Dojo para finales de 2024.

Sin embargo, el camino para Dojo ha estado plagado de desafíos. El proyecto enfrentó repetidos retrasos y vio varios cambios clave de liderazgo, incluida la partida anterior de Ganesh Venkataramanan, quien fue fundamental en el diseño del chip D1 personalizado de Dojo. El propio Elon Musk había reconocido previamente la formidable naturaleza del esfuerzo, describiendo a Dojo como una “apuesta arriesgada” en enero de 2024, a pesar de su potencial alto rendimiento.

El cambio de estrategia se debe en gran medida a una decisión pragmática para optimizar los recursos. Como Musk articuló en las redes sociales, “no tiene sentido que Tesla divida sus recursos y escale dos diseños de chips de IA bastante diferentes”. En cambio, Tesla ahora concentrará sus esfuerzos de hardware internos en sus chips de inferencia AI5 y AI6, diseñados para el procesamiento en tiempo real directamente dentro de vehículos y robots como Optimus, que Musk cree que serán “excelentes para la inferencia y al menos bastante buenos para el entrenamiento”. Este enfoque en la computación en el automóvil se considera crítico para lograr funcionalidades FSD robustas al reducir la latencia y mejorar la practicidad.

Para compensar el cese del desarrollo interno de chips de entrenamiento, Tesla está aumentando significativamente su dependencia de socios tecnológicos externos establecidos. La compañía ha forjado un acuerdo sustancial de 16.500 millones de dólares con Samsung Electronics para asegurar semiconductores de IA hasta 2033, y se espera que los futuros chips AI6 se fabriquen en la nueva planta de Samsung en Taylor, Texas. Además, Tesla se apoyará en Nvidia y Advanced Micro Devices (AMD) para sus necesidades informáticas más amplias, una medida que permite a Tesla aprovechar tecnologías avanzadas de líderes de la industria sin asumir la carga completa de investigación y desarrollo.

Añadiendo otra capa a este panorama en evolución, aproximadamente 20 ex ingenieros de Dojo, incluido Ganesh Venkataramanan, se han escindido para formar una nueva startup llamada DensityAI. Esta nueva empresa tiene como objetivo construir chips, hardware y software de IA avanzados específicamente para la industria automotriz, apuntando al mismo mercado que Tesla alguna vez buscó dominar con Dojo. La aparición de DensityAI destaca la naturaleza competitiva del mercado de hardware de IA y la movilidad continua del talento dentro del sector.

Si bien la disolución del equipo de Dojo representa un realineamiento estratégico significativo para Tesla, subraya una tendencia industrial más amplia donde incluso las empresas con grandes recursos optan por la colaboración y la especialización en el campo intensivo en capital y en rápida evolución del hardware de IA. Este giro podría acelerar el camino de Tesla para escalar sus capacidades de IA al aprovechar los avances externos, lo que potencialmente permitiría a la compañía mantener su importante presencia en el sector automotriz asistido por IA.