El equipo de IA de Tesla crea una patente que aborda la "deriva" de la IA en el codificado posicional
- El equipo de IA de Tesla ha creado una patente para un hardware de 8 bits de bajo consumo que normalmente solo maneja números simples y redondeados, pero que realiza rotaciones de 32 bits de alto rendimiento.
- Tesla reduce drásticamente el presupuesto de potencia de cómputo a menos de 100 W, asegurando que el robot pueda mantener el equilibrio y la conciencia situacional durante una jornada laboral completa de 8 horas sin sobrecalentarse.
- Los críticos señalan que, aunque los chips más baratos reducen el costo unitario, el gasto en I+D para mantener hardware propietario, compiladores y flujos de trabajo de IA es considerable.
Tesla ha encontrado una solución a las leyes de la física. "El Puente de Precisión Mixta" desarrollado por Tesla se reveló por primera vez en la patente US20260017019A1. El Traductor Matemático cierra la brecha para la tecnología de 8 bits, barata y de bajo consumo energético. Esta tecnología solo podía manejar enteros básicos y ahora Rot8, tecnología premium para élite de 32 bits.
Primero desbloquea el procesador AI5, que se espera sea 40 veces más potente que nuestro hardware actual. Esto es muy importante en el Tesla Optimus, que cuenta con una batería de 2,3 kWh, aproximadamente 1/30 del Model 3. Usando el procesamiento de GPU de 32 bits, consumirá toda esta energía en menos de cuatro horas y más de 500W solo para «pensar».
La necesidad es la madre de la invención.
El equipo de @Tesla_AI es épico y extremadamente duro. Nadie puede igualar la IA del mundo real de Tesla. https://t.co/oJBBL0CFfQ
— Elon Musk (@elonmusk) enero 17, 2026
Así, Tesla reduce el presupuesto de potencia computacional por debajo de 100 vatios. El problema del "muro térmico" ha sido resuelto. Ahora, los robots pueden mantener el equilibrio y la conciencia durante una jornada laboral 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 permite a los sistemas Optimus y FSD tener superinteligencia, sin reducir su autonomía ni un solo kilómetro ni provocar el sobrecalentamiento de sus circuitos. Esto convierte el hardware económico de Tesla en una máquina de clase supercomputadora.
Además, resolvió el problema del olvido. En los modelos anteriores de FSD, el vehículo notaba la señal de alto, pero si un camión obstruía la visión durante unos 5 segundos, la "olvidaba".
Ahora Tesla utiliza una ventana de "contexto largo", lo que permite a la IA revisar datos de hace 30 segundos o más. Sin embargo, a mayores "distancias" en el tiempo, las matemáticas posicionales estándar tienden a causar deriva.
La tubería de precisión mixta de Tesla corrige esto manteniendo una alta resolución posicional. Esto asegura que la IA sepa exactamente dónde está esa señal de alto obstruida. Incluso después de mucho tiempo moviéndose a su alrededor. De hecho, el equipo de Tesla dice que las rotaciones RoPE son lo suficientemente precisas como para que la señal permanezca fijada a su coordenada 3D en el mapa mental del coche.
Tesla dice que tiene independencia del ecosistema CUDA de NVIDIA
La patente describe un método particular de escucha utilizando una aproximación Log-Sum-Exp. Al permanecer en el dominio logarítmico, puede gestionar la gran "rango dinámico" del sonido, desde un zumbido suave hasta el fuerte sonido de un camión de bomberos, utilizando solo procesadores de 8 bits sin tener que "recortar" los sonidos fuertes y perder los suaves. Esto permite que un coche escuche y distinga su entorno con precisión de 32 bits.
Tesla emplea Entrenamiento Consciente de la Cuantización, o 'QAT'. En lugar de entrenar la IA en un entorno "perfecto" de 32 bits y "encogerla" después, lo que generalmente resulta en una IA "ebria e incorrecta", Tesla entrena a la IA desde el primer día en un entorno simulado con restricciones de 8 bits, lo que esencialmente desbloquea posibilidades para implementar la IA de Tesla en algo mucho más pequeño que un coche.
Incorporar estas matemáticas en el silicio también otorga a Tesla su independencia estratégica. Tesla es independiente del ecosistema CUDA de NVIDIA y está en condiciones de adoptar simultáneamente la Estrategia de Doble Fundición 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 pico de San Francisco
Mientras los competidores aún están redactando hojas de ruta para 2027, xAI ya opera con energía a nivel de ciudad importante hoy
El… pic.twitter.com/0YYOC11h6P
— X Freeze (@XFreeze) enero 17, 2026
La combinación de avances en IA y capacidades computacionales de alto rendimiento de xAI la convierte en un competidor prometedor para Stargate de OpenAI, que se lanzará en 2027.
No te limites a leer noticias sobre criptomonedas. Entiéndelas. Suscríbete a nuestro boletín. Es gratis.
Aviso de responsabilidad. La información proporcionada no es un consejo de trading. Cryptopolitan.com no asumimos responsabilidad alguna por las inversiones realizadas basándose en la información proporcionada en esta página. Recomendamos encarecidamente la investigación independiente y/o la consulta con un profesional calificado antes de tomar cualquier decisión de inversión.
Florence Muchai
Florence ha estado cubriendo durante los últimos 6 años noticias sobre criptomonedas, juegos, tecnología e inteligencia artificial. Sus estudios de Ciencias de la Computación en la Universidad de Ciencias y Tecnología de Meru y Gestión de Desastres y Diplomacia Internacional en MMUST la dotan adecuadamente de habilidades lingüísticas, de observación y técnicas. Florence ha trabajado en VAP Group y como editora en varias casas de medios de criptomonedas.
