Elon Musk: Tesla y SpaceX AI seguirán comprando chips de Nvidia a gran escala, pese a AI5

Elon Musk afirmó que SpaceX AI y Tesla no tienen intención de abandonar Nvidia, a pesar del desarrollo activo de sus propios chips de IA. El comentario apareció el 19 de marzo de 2026 en medio de discusiones sobre los planes de Tesla de producir nuevos procesadores utilizando instalaciones de Samsung en EE.UU.

Por qué Musk aclaró esto

El mercado comenzó a interpretar las noticias sobre chips propios de Tesla como una señal de que la empresa se estaba preparando para abandonar gradualmente a proveedores externos de aceleradores. Por eso, Musk escribió específicamente que tanto Tesla como SpaceX AI seguirán comprando soluciones Nvidia en grandes volúmenes. Esta es una salvedad importante: el silicio personalizado en las empresas de Musk se está desarrollando rápidamente, pero la demanda de computación es ya tan grande que cerrarla solo con desarrollos internos en el futuro previsible no será posible.

La razón de tal aclaración también es comprensible. Los inversores y la industria están monitoreando de cerca los planes de Tesla de colocar la producción de sus chips de IA en instalaciones de Samsung en EE.UU.

, y tales noticias se interpretan fácilmente como un curso hacia la independencia de Nvidia. Pero las palabras de Musk muestran una lógica diferente: ve la producción personalizada no como un reemplazo inmediato de los suministros actuales, sino como una capa adicional de la estrategia computacional. También es notable que haya utilizado públicamente por primera vez el nombre SpaceX AI para la estructura ampliada después de la fusión de SpaceX y xAI.

En qué apuesta Tesla

Musk aclaró por separado que el chip Tesla AI5 se está diseñando no solo como componente para centros de datos. De hecho, puede aplicarse al entrenamiento de grandes modelos de lenguaje, pero el escenario principal es diferente: computaciones de IA en el borde directamente en dispositivos y máquinas, donde la latencia, la eficiencia energética y el costo son críticos. En otras palabras, Tesla está desarrollando un procesador no en nombre de una carrera abstracta de chips, sino para productos específicos que necesita escalar rápidamente, incluyendo:

• robots humanoides Optimus
• taxis autónomos Tesla
• sistemas de conducción autónoma FSD
• partes de cargas de IA internas en centros de datos

Esto muestra que Tesla está construyendo no solo una alternativa a Nvidia, sino una plataforma verticalmente integrada para sus propias tareas. Si Nvidia domina como proveedor universal de aceleradores, entonces Tesla intenta diseñar un chip para escenarios específicos donde controla el hardware, el software y el producto final. Este enfoque puede proporcionar una ventaja en costo y eficiencia, pero no resuelve la cuestión de la escala de producción y disponibilidad de capacidad hoy.

Por qué Nvidia sigue siendo necesaria

Incluso con diseño de procesadores personalizados, las empresas de Musk aún necesitan enormes volúmenes de chips externos. La razón es simple: la demanda de entrenamiento de modelos, piloto automático, robótica y servicios relacionados está creciendo más rápido de lo que se puede desplegar la nueva producción. Por lo tanto, Nvidia sigue siendo no una solución temporal, sino un socio críticamente importante a corto plazo.

En este modelo, los chips personalizados resuelven algunas tareas especializadas, mientras que los aceleradores listos de Nvidia permiten que los proyectos actuales no se estanquen y escalen rápidamente los clústeres de computación. Musk también recordó que en las próximas semanas planea mostrar una actualización importante de FSD — la pila de software del piloto automático de Tesla. En paralelo, prometió pronto revelar más detalles sobre el proyecto de una gigantesca fábrica para producir chips de IA para Tesla y empresas relacionadas.

Anteriormente, ya había dicho que las necesidades de su ecosistema son tan grandes que los fabricantes actuales de componentes contratados no podrán satisfacer plenamente la demanda. En otras palabras, la estrategia es dual: comprar masivamente a Nvidia y simultáneamente acelerar la creación de su propio circuito de producción.

Qué significa esto

Para el mercado, esta es una señal de que la era de "o tus propios chips o Nvidia" aún no ha llegado. Las grandes empresas de IA combinarán ambos enfoques: construir su propio silicio para productos clave y al mismo tiempo comprar aceleradores listos para no desacelerar el crecimiento.