Chip di inferenza IA di Tesla

Un chip di inferenza IA di Tesla è il processore progettato su misura che, dentro l’auto, esegue il Full Self-Driving (FSD), il sistema di assistenza alla guida di Tesla basato sulle telecamere. Inferenza significa semplicemente far girare una rete neurale già addestrata per prendere decisioni in tempo reale, un lavoro diverso dall’addestramento della rete, che avviene prima in un data center. Ad aprile 2026 Tesla ha completato il progetto di AI5, il suo prossimo chip di inferenza, ed Elon Musk ha detto che sarà usato prima nei robot Optimus e nei data center di Tesla che nelle auto.

Che cos’è il chip di inferenza IA di Tesla?

Il chip è il cervello di bordo dell’auto. Legge le immagini delle telecamere e decide sterzata, frenata e accelerazione direttamente nell’auto, senza interrogare un server nel cloud. Oggi la famiglia va dall’Hardware 3 (HW3) all’Hardware 4, chiamato anche AI4, fino ad AI5, appena progettato, e ad AI6, in programma. La generazione con cui esce l’auto fissa il limite dell’FSD che può eseguire.

Perché esiste il chip di inferenza IA di Tesla

Il progetto è nato a febbraio 2016, quando Tesla ha messo insieme una squadra per i chip su misura guidata dagli architetti di chip Jim Keller e Pete Bannon. All’origine c’era il bisogno di cavarsela da sola. Mobileye, il partner di Tesla per i chip di visione, ha chiuso il rapporto nel 2016, e Tesla ha montato una soluzione provvisoria, l’Hardware 2, basata su un computer Nvidia Drive PX 2, mentre progettava un chip tutto suo. Invece di affittare un chip generico, Tesla voleva un chip costruito apposta per far girare reti neurali in un’auto in movimento. Progettarlo in casa significava controllare il costo, la tabella di marcia e l’aderenza del chip al proprio software.

Come funziona

Il primo chip FSD è andato in produzione dopo circa 18 mesi di lavoro, è uscito dalla fabbrica funzionante ed è arrivato in grandi volumi sulla Model S e sulla Model X a marzo 2019. Ogni scheda HW3 monta due chip FSD che lavorano in parallelo e controllano ciascuno il lavoro dell’altro, e ogni chip abbina 12 core di elaborazione ARM Cortex-A72 a due array sistolici, griglie di moltiplicatori ottimizzate esattamente per i calcoli delle reti neurali. Il salto di velocità è stato enorme: HW3 elaborava circa 2.300 fotogrammi delle telecamere al secondo, contro appena 110 della precedente scheda HW2.5.

Il filo conduttore più chiaro tra le generazioni è il nodo di processo, cioè la dimensione dei dettagli più piccoli incisi sul chip. Dettagli più piccoli significano un chip più denso e più efficiente.

HW3 era prodotto con un processo Samsung a 14 nanometri ad Austin, in Texas, AI4 è passato al processo Samsung a 7 nanometri e AI6 è previsto sulla linea Samsung a 2 nanometri di Taylor, in Texas. Ogni riduzione mette più potenza di calcolo in ogni watt, un vantaggio importante quando il chip è alimentato dalla batteria di un’auto e non da una presa di corrente.

L’economia del chip di inferenza IA di Tesla

La logica economica è semplice anche senza cifre in dollari: il numero di unità, cioè auto più robot, moltiplicato per il numero di generazioni, moltiplicato per un costo in calo di ogni decisione presa dal chip. Ogni riduzione delle dimensioni abbassa il costo dei chip per Tesla e aumenta la guida autonoma che può vendere. Il programma è alla base di un accordo da 16,5 miliardi di dollari con Samsung, firmato il 28 luglio 2025, per produrre il chip AI6 su una linea a 2 nanometri in un nuovo stabilimento a Taylor, in Texas, e Tesla lo ha presentato come un unico progetto condiviso per auto, robot e addestramento dell’IA. Elon Musk ha detto che il valore del contratto era un minimo e che la produzione effettiva sarebbe stata probabilmente diverse volte superiore. L’obiettivo è ridurre il costo per decisione a ogni generazione e dipendere meno dai produttori di chip esterni.

La situazione attuale del chip di inferenza IA di Tesla

A ottobre 2026 il chip montato sulle auto nuove è AI4, in distribuzione dal 2023 con 20 core di elaborazione. Da una generazione all’altra conta anche la memoria, lo spazio di lavoro in cui il chip tiene il modello e i dati che sta elaborando.

HW3 aveva 8 gigabyte di RAM (memoria ad accesso casuale) e AI4 li ha raddoppiati a 16, con una memoria di archiviazione quattro volte più grande. Più memoria permette di far girare modelli FSD più grandi, perciò i proprietari di auto con HW3 ricevono oggi una versione alleggerita, FSD v14 lite, che Tesla ha ricavato dal software di AI4 per adattarla al computer più vecchio e ha cominciato a distribuire nel secondo trimestre 2026. Pete Bannon, che aveva guidato HW3 e HW4, ha lasciato Tesla ad agosto 2025.

Le prossime tappe

Il progetto di AI5 è stato completato e inviato in fabbrica (tape-out) il 15 aprile 2026 e, nella conference call del secondo trimestre 2026, Elon Musk ha detto di sperare nella produzione in volumi nel 2027. Tesla lo fa produrre da due fabbricanti di chip contemporaneamente, TSMC, il produttore taiwanese di chip (prima a Taiwan, poi in Arizona), e Samsung, e così ha due fonti di approvvigionamento. A settembre 2025 Elon Musk ha spiegato quanto terreno guadagna AI5 rispetto ad AI4.

Il salto più grande è nella capacità di memoria, seguito da vicino dalla potenza di calcolo grezza, e ad aprile 2026 Elon Musk ha detto che un solo chip AI5 svolge circa cinque volte il lavoro utile di una scheda AI4 a due chip. A ottobre 2026 ha ridotto la memoria prevista di AI5 da 144 a 96 gigabyte per abbassarne il costo per Optimus, e questo riduce il vantaggio di memoria mostrato nel grafico. Dopo AI5 arriva AI6, che l’aggiornamento di Tesla di gennaio 2026 ha fissato in produzione per il 2028. A novembre 2025 Elon Musk ha scritto su X:

Il bilancio

Tesla ha trasformato la rottura con un fornitore in dieci anni di chip propri, che oggi coprono auto, robot e data center con un’unica famiglia. AI4 fa funzionare le auto e i robotaxi oggi su strada, AI5 va prima a Optimus e ai data center di Tesla, e AI6 è previsto per il 2028 nella fabbrica Samsung in Texas.