El nuevo puente de IA de Tesla reduce el consumo de energía sin perder precisión
Tesla ha encontrado una solución alternativa a las leyes de la física. El "Puente de Precisión Mixta", desarrollado por Tesla, se reveló por primera vez en la patente US20260017019A1. Math Translator cierra la brecha con la tecnología económica de 8 bits y curva de baja energía. Esta tecnología solo puede procesar enteros básicos y ahora la tecnología premium Rot8 para la élite de 32 bits.
Primero, se desbloquea el procesador AI5, que se espera sea 40 veces más potente que nuestro hardware actual. Esto es fundamental en el Tesla Optimus, que cuenta con una batería de 2,3 kWh, aproximadamente una treintava parte de la del Model 3. Gracias al procesamiento de la GPU de 32 bits, consumirá toda esta energía en menos de cuatro horas y más de 500 W solo para "pensar".
La necesidad es la madre de la invención.
El de @Tesla_AI es increíblemente duro. Nadie puede igualar la IA de Tesla en el mundo real. https://t.co/oJBBL0CFfQ
— Elon Musk (@elonmusk) 17 de enero de 2026
Así, Tesla reduce el presupuesto de potencia computacional por debajo de 100 W. El problema del "muro térmico" se ha solucionado. Ahora, los robots pueden mantener el equilibrio y la consciencia durante un horario de trabajo de 8 horas sin sentir calor.
Los ingenieros de Tesla incorporan precisión en la lectura de señales de tráfico
La patente ha introducido el "Puente de Silicio", que dota a los sistemas Optimus y FSD de superinteligencia, sin reducir su alcance ni una milla ni provocar que sus circuitos se fundan por el calor. Esto convierte el hardware económico de Tesla en una máquina de clase supercomputadora.
Además, se solucionó el problema del olvido. En los modelos anteriores del FSD, el vehículo percibía la señal de stop, pero si el camión la ocultaba durante unos 5 segundos, la olvidaba.
Ahora Tesla utiliza una ventana de contexto amplio, lo que permite a la IA revisar datos de hace 30 segundos o más. Sin embargo, a distancias temporales mayores, el cálculo posicional estándar tiende a causar desviaciones.
El proceso de precisión mixta de Tesla soluciona este problema manteniendo una alta resolución posicional. Esto garantiza que la IA sepa exactamente dónde está la señal de stop obstruida, incluso después de haber pasado mucho tiempo moviéndose alrededor de ella. De hecho, el equipo de Tesla afirma que las rotaciones de RoPE son lo suficientemente precisas como para que la señal permanezca fija en su coordenada 3D en el mapa mental del coche.
Tesla afirma que tiene independencia del ecosistema CUDA de NVIDIA
La patente describe un método particular de escucha mediante una aproximación Log-Sum-Exp. Al permanecer en el dominio logarítmico, es capaz de gestionar el amplio rango dinámico del sonido, desde un suave zumbido hasta el ruido de un camión de bomberos, utilizando únicamente procesadores de 8 bits sin tener que recortar los sonidos fuertes ni perder los suaves. Esto permite que un coche escuche y distinga su entorno con una precisión de 32 bits.
Tesla emplea el Entrenamiento Consciente de la Cuantización (QAT). En lugar de entrenar la IA en un entorno "perfecto" de 32 bits y "reducirla" posteriormente, lo que suele resultar en una IA "ebria y errónea", Tesla entrena la IA desde el primer día en un entorno simulado con restricciones de 8 bits, lo que básicamente abre posibilidades para implementar la IA de Tesla en algo mucho más pequeño que un coche.
La incorporación de estasmatical silicio también otorga a Tesla independencia estratégica. Tesla esdent del ecosistema CUDA de NVIDIA y está en condiciones de adoptar la estrategia de doble fundición simultáneamente con Samsung y TSMC.
xAI se ha convertido oficialmente en el primero en poner en línea un clúster de entrenamiento de IA coherente a escala de gigavatios
Eso es más electricidad que la demanda máxima de San Francisco
Mientras que los competidores aún están elaborando hojas de ruta para 2027, xAI ya está operando con potencia a nivel de ciudad importante hoy en día
La… pic.twitter.com/0YYOC11h6P
— X Freeze (@XFreeze) 17 de enero de 2026
La combinación de avances de IA y capacidades computacionales de alto rendimiento de xAI lo convierten en un competidor prometedor de Stargate de OpenAI, que se lanzará en 2027.
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