Durante años, Elon Musk ha hablado sobre Dojo, la supercomputadora de inteligencia artificial que iba a ser clave para los planes de Tesla en este campo. En julio de 2024, Musk anunció que el equipo de IA de la compañía se enfocaría aún más en Dojo antes de revelar su robotaxi en octubre. Sin embargo, tras seis años de expectativas, Tesla decidió cerrar Dojo y disolver el equipo detrás de la supercomputadora en agosto de 2025. Pocos días después de que Musk anunciara que Dojo 2, una segunda versión de la supercomputadora, alcanzaría su capacidad en 2026, cambió de opinión y lo calificó como “un callejón sin salida evolutivo”.
Dojo era una supercomputadora diseñada para entrenar las redes neuronales de “Conducción Totalmente Autónoma” (FSD) de Tesla. Este sistema de asistencia al conductor está presente en cientos de miles de vehículos Tesla, aunque todavía necesita que un humano esté atento al volante. A pesar de los avances en conducción autónoma, Tesla no atribuyó sus éxitos a Dojo, y Musk apenas mencionó el proyecto en el último año. En agosto de 2024, Tesla comenzó a promover Cortex, un nuevo supercluster de IA que se estaba construyendo en su sede en Austin.
La reacción al cierre de Dojo ha sido variada. Algunos lo ven como otro ejemplo de promesas incumplidas de Musk, en un momento en que las ventas de vehículos eléctricos están cayendo. Otros opinan que el cierre fue un cambio estratégico hacia un enfoque más colaborativo en el desarrollo de chips. La disolución del equipo de Dojo también significó la salida de su líder, Peter Bannon, y de unos 20 empleados que fundaron una nueva empresa de chips de IA llamada DensityAI.
El cierre de Dojo ocurrió poco después de que Tesla firmara un contrato de 16.5 mil millones de dólares con Samsung para obtener sus nuevos chips AI6. Musk explicó que, al darse cuenta de que todos los caminos llevaban a AI6, tuvo que cerrar Dojo y tomar decisiones difíciles sobre el personal. A pesar de que Tesla se ha presentado como una empresa de IA, la mayoría de las compañías de tecnología de vehículos autónomos dependen de sensores como lidar y cámaras. Tesla, en cambio, cree que puede lograr la conducción autónoma total solo con cámaras y redes neuronales avanzadas.
El enfoque de Tesla en la recopilación de datos ha sido clave para su desarrollo de FSD. Sin embargo, algunos expertos advierten que simplemente acumular más datos no garantiza mejores resultados. La supercomputadora Dojo estaba diseñada para procesar grandes volúmenes de datos de conducción y entrenar modelos de IA, pero Tesla también ha dependido de GPUs de Nvidia para su entrenamiento.
Tesla había planeado desarrollar sus propios chips para mejorar la eficiencia de Dojo. En 2021, presentó su chip D1, optimizado para cargas de trabajo de IA, pero nunca se confirmó cuántos se produjeron. La compañía esperaba que al controlar su propia producción de chips, pudiera aumentar su capacidad de entrenamiento de IA a bajo costo, pero ahora se está enfocando en asociaciones con empresas como Nvidia y Samsung.
A pesar de las promesas de Musk sobre Dojo, muchas metas no se alcanzaron. Por ejemplo, se esperaba que Dojo fuera uno de los cinco supercomputadores más poderosos para febrero de 2024, pero nunca se proporcionaron actualizaciones que indicaran que se lograron estos objetivos. En su lugar, Tesla ha comenzado a hablar más sobre Cortex, su nuevo sistema de IA, mientras que Dojo se ha convertido en parte del pasado de la compañía.
