Tesla está expandiendo rápidamente la infraestructura de IA que utiliza para entrenar modelos de autonomía de próxima generación. El informe de ganancias del segundo trimestre de 2026 de la compañía muestra que la capacidad de cómputo de entrenamiento instalada en la Gigafactory Texas creció notablemente durante la primera mitad del año.
Según los archivos financieros de Tesla, el cómputo de entrenamiento de IA en las instalaciones de Texas se duplicó con creces en megavatios (MW) de enero a junio, y la mayor parte de la capacidad adicional entró en funcionamiento en el segundo trimestre. El gráfico histórico del informe indica que la compañía terminó 2025 con aproximadamente 115 MW de capacidad de entrenamiento, aumentó a alrededor de 135 MW a finales del primer trimestre de 2026, y luego casi se duplicó hasta aproximadamente 260 MW a finales del segundo trimestre, impulsado por clústeres de supercomputación recién activados.
La capacidad de entrenamiento actual es ahora muchas veces mayor que los niveles observados cuando el gráfico comenzó a subir en el segundo trimestre de 2022. Tesla también describió sus planes para el resto del año, proyectando cerca de 400 MW de cómputo de IA en Giga Texas para finales de año. Si se logra, eso equivaldría a triplicar la infraestructura de IA del sitio durante 2026.
“Cortex 2 respalda el desarrollo tanto del software de autonomía de vehículos como del robot humanoide, y aumentará aún más durante el resto del año para garantizar que tengamos suficientes recursos de cómputo”.
Para qué utiliza Tesla su enorme potencia de cómputo
El entrenamiento de grandes redes neuronales exige un inmenso rendimiento de procesamiento. Tesla emplea estos clústeres para procesar miles de millones de fotogramas de video recopilados de su flota global de vehículos, entrenando redes neuronales de extremo a extremo que impulsan el software de conducción autónoma total (FSD) para consumidores y el servicio de robotaxi sin conductor.
La capacidad expandida también respalda a Optimus, permitiendo el entrenamiento para la destreza física, la conciencia espacial y la ejecución de tareas en el mundo real en robots humanoides.
Más potencia de cómputo permite a los ingenieros entrenar modelos más grandes más rápido e iterar sobre las compilaciones de software con mayor frecuencia.
Impulsando la próxima generación de vehículos autónomos
El cómputo adicional respalda directamente múltiples iniciativas de software importantes en toda la pila de autonomía de Tesla.
En la llamada de resultados más reciente, los ejecutivos confirmaron que los Robotaxis de Tesla ya están ejecutando la versión FSD v15, lo que supone el próximo salto arquitectónico para las flotas activas de forma temprana. Tesla también reveló que sus vehículos Robotaxi han recorrido más de 380,000 millas sin supervisión en varias ciudades.
Además, Elon Musk anunció que el FSD llegará al Tesla Semi. Es probable que los recursos de procesamiento ampliados de Tesla también contribuyan a entrenar redes neuronales para manejar un camión comercial masivo de Clase 8.
El cómputo adicional también está impulsando un cambio en la estrategia de entrenamiento de modelos: los vehículos HW4 de consumo actuales ejecutan modelos FSD destilados derivados de modelos insignia entrenados para el Cybercab. Con la continua expansión de Cortex 2, esto debería permitir iteraciones de modelos más rápidas tanto para flotas comerciales como para vehículos de consumo.
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