El chi AI6 de próxima generación de Tesla, el procesador diseñado para alimentar sus vehículos autónomos, robots Optimus y centro de datos de IA, se ha retrasado aproximadamente seis meses. El revés se debe a la línea de producción de 2 nanómetros de Samsung, donde una ejecución pospuesta de obleas multiproyecto (MPW) está retrasando el cronograma de producción en masa del chip hasta finales de 2027.
El retraso se suma a un patrón creciente de retraso en el cronograma de chips para Tesla, que todavía está esperando que su chip AI5 alcance la producción en volumen después de que Elon Musk dijera que el diseño estaba “casi terminado” en enero, seis meses después de afirmar que estaba “terminado”.
La línea de 2 nm de Samsung no está lista según lo previsto
Según un informe de la publicación comercial coreana The Elec, la ejecución del prototipo MPW para el proceso de 2 nm de Samsung, originalmente programada para abril, se pospuso aproximadamente seis meses. El retraso afecta no sólo a Tesla sino también a otros clientes de la fundición de 2 nm de Samsung, incluida la startup surcoreana de chips de IA DeepX, que había planeado grabar su procesador DX-M2 en el mismo nodo de proceso.
El DX-M2 de DeepX, un chip de IA generativa en el dispositivo capaz de ejecutar modelos con hasta 100 mil millones de parámetros con solo 5 vatios de consumo de energía, estaba originalmente programado para su producción en masa en el segundo trimestre de 2027. Esa línea de tiempo ahora ha cambiado: las pruebas de calidad no comenzarán hasta al menos el tercer trimestre de 2027, y se esperan ventas a gran escala en el cuarto trimestre de 2027.
El efecto dominó ilustra una vulnerabilidad clave en la estrategia de semiconductores de Tesla. Cuando el cronograma de fundición de Samsung se retrasa, cada cliente en ese nodo de proceso siente el impacto.
Qué significa esto para la hoja de ruta de chips de Tesla
Tesla firmó un enorme acuerdo de 16.500 millones de dólares con Samsung el año pasado para producir chips AI6 en el proceso Gate-All-Around (GAA) de 2 nm en las instalaciones de fabricación de Samsung en Taylor, Texas. El contrato se extiende hasta 2033 e inicialmente aseguró aproximadamente 16.000 inicios de obleas por mes.
Desde entonces, Tesla ha estado en conversaciones para duplicar esa capacidad a aproximadamente 40.000 obleas por mes, una señal de cuán central es el chip AI6 para los planes de la compañía en vehículos autónomos, robótica e infraestructura de inteligencia artificial.
Pero nada de esa expansión importa si Samsung no puede ejecutar el proceso de 2 nm a tiempo. No se espera que el chip AI6 llegue a los vehículos o robots de Tesla antes de 2028, y este retraso hace que ese cronograma parezca cada vez más ajustado.
También agrava el problema que Tesla ya tiene en su hoja de ruta de chips. La compañía retrasó la producción en volumen de AI5 hasta mediados de 2027, lo que obligó a Cybercab a lanzarse con hardware AI4 de generación actual. Las ambiciosas afirmaciones de Musk de un ciclo de diseño de nueve meses para chips sucesivos (AI6, AI7, AI8 y más) parecen aún menos creíbles cuando el socio de fundición que los construye no puede alcanzar sus propios hitos de fabricación.
El negocio de fundición de Samsung bajo presión
El retraso de 2 nm es particularmente significativo para la división de fundición de Samsung, que ha estado contando con el contrato AI6 de Tesla como piedra angular de sus objetivos de rentabilidad para 2026. Según se informa, Samsung Foundry aspira a obtener 2 billones de wones de ganancias este año, con la producción de Tesla AI6 y la fabricación de matrices lógicas de memoria de alto ancho de banda (HBM4) como principales impulsores de ingresos.
Samsung ha luchado por seguir el ritmo de TSMC en nodos de procesos avanzados durante años. Se suponía que el proceso GAA de 2 nm sería un punto de inflexión: un nodo donde Samsung podría demostrar rendimientos competitivos y atraer clientes de alto valor. El acuerdo de Tesla fue una validación importante de esa estrategia.
Un retraso de seis meses en la ejecución de MPW sugiere que Samsung todavía tiene desafíos de rendimiento o madurez de proceso que resolver antes de que 2 nm esté listo para producción. Para Tesla, la estrategia de fundición dual (utilizando tanto Samsung como TSMC) proporciona cierta seguridad, pero el chip AI6 está asignado específicamente al proceso de 2 nm de Samsung.
La opinión de Electrek
El patrón aquí es difícil de ignorar. Tesla sigue anunciando plazos agresivos para los chips y la realidad sigue haciéndolos retroceder. AI5 estuvo “terminado” en julio pasado, luego “casi terminado” en enero y no alcanzará la producción en volumen hasta mediados de 2027. Ahora, AI6 está sufriendo retrasos incluso antes de llegar a la etapa de prototipo.
No nos sorprende y, para ser justos, no todo es culpa de Tesla. El proceso de 2 nm de Samsung es una tecnología genuinamente de vanguardia, y lograr rendimientos a niveles de producción es uno de los desafíos de ingeniería más difíciles en la industria de los semiconductores. TSMC tiene su propio nodo de 2 nm (N2) este año y está actuando con cautela.
La verdadera pregunta es qué significa esto para las ambiciones más amplias de conducción autónoma y robótica de Tesla. La compañía ha dicho a los inversores que planea gastar más de 20 mil millones de dólares en gastos de capital este año con la infraestructura de inteligencia artificial como foco principal. Pero en el mundo de los hiperscallers, 20 mil millones de dólares en gastos de capital es un error de redondeo.
Los inversores de Tesla apuestan a que la empresa sea hipereficiente con sus inversiones, pero es una gran apuesta.
El silicio que se supone impulsará la autonomía de próxima generación y Optimus sigue quedando fuera. En algún momento, la brecha entre la retórica de la hoja de ruta de los chips de Musk y la realidad de la fabricación de Samsung se convierte en una limitación material para la estrategia de IA de Tesla. Por ahora, AI4 tiene que soportar más peso, durante más tiempo, de lo que Tesla planeó originalmente. En cuanto a AI5, casi ya parece viejo en comparación con AI6 y AI7 que ya están en la hoja de ruta.
