
Elon Musk revela plano de lançar novos chips de IA a cada 9 meses, superando NVIDIA e AMD
Publicado em 18 de janeiro de 2026 às 17:23
5 min de leituraO bilionário entusiasta de explorações espaciais continua ousado: Elon Musk revela plano de lançar novos chips de IA a cada 9 meses, superando NVIDIA e AMD!
A NVIDIA mantém sua liderança no mercado de processadores para inteligência artificial (IA) com um cronograma consistente de lançamentos anuais de suas GPUs.
Para competir, o Time Vermelho, AMD, adotou um ritmo semelhante, introduzindo novos aceleradores de IA também a cada ano. No entanto, conforme mencionado acima, Elon Musk declarou que a Tesla pretende operar em um ciclo significativamente mais rápido.
O executivo revelou no X (antigo Twitter) que o projeto do chip AI5 da empresa está finalizado e que o AI6 está em desenvolvimento inicial. Musk afirmou ainda que a sequência continuará com os modelos AI7, AI8 e AI9.
O objetivo é alcançar um ciclo de design de nove meses. Conforme suas palavras, a meta é produzir os chips de IA com o maior volume de unidades no mundo, e a empresa está contratando profissionais capacitados para integrar sua equipe.
EmpresaTeslaFonte da afirmaçãoElon MuskMeta de cicloLançamento de novos chips a cada 9 mesesGerações citadasAI5 (pronto), AI6 (início), AI7, AI8, AI9Objetivo declaradoProduzir os chips de IA de maior volume do mundoFoco principalUso automotivo (veículos) e em data centersMaior desafioCertificações de segurança e verificação (ex: ISO 26262)Vantagem para o ritmoIntegração vertical e cliente interno únicoComparativo de mercadoNVIDIA e AMD têm ciclos anuais de lançamentoFator escalaVolume de carros é maior que o de aceleradores para data centers
Our AI5 chip design is almost done and AI6 is in early stages, but there will be AI7, AI8, AI9 … aiming for a 9 month design cycle.
Join us to work on what I predict will be the highest volume AI chips in the world by far!
Necessity is the mother of invention. The @Tesla_AI team is epicly hardcore. No one can match Tesla’s real-world AI.
BREAKING 🚨 TESLA HAS PATENTED A "MATHEMATICAL CHEAT CODE" THAT FORCES CHEAP 8-BIT CHIPS TO RUN ELITE 32-BIT AI MODELS AND REWRITES THE RULES OF SILICON 🐳 How does a Tesla remember a stop sign it hasn’t seen for 30 seconds, or a humanoid robot maintain perfect balance while
— Elon Musk (@elonmusk) January 17, 2026
Os desafios únicos dos processadores para veículos elétricos
A Tesla não possui a mesma agilidade de empresas como AMD e NVIDIA no lançamento de hardware devido à natureza específica de seus produtos.
Os processadores da fabricante de carros elétricos são desenvolvidos principalmente para aplicação automotiva, um setor que impõe exigências rigorosas de redundância e certificações de segurança.
A necessidade de segurança funcional em chips para carros, especialmente os usados em sistemas avançados de assistência ao motorista (ADAS) e direção autônoma, é inegociável.
Os dispositivos devem atender a padrões como a ISO 26262, entre outras especificações. Reguladores também exigem testes rigorosos, baseados em cenários, avaliação de casos extremos e comprovação de cibersegurança.
Viabilidade de um ciclo de desenvolvimento de nove meses
A pergunta central é se é possível reduzir o ciclo de desenvolvimento para nove meses, considerando que os chips da Tesla são projetados para uso em data centers e em veículos.
Especialistas indicam que isso é possível apenas sob condições específicas e com uma abordagem diferente do desenvolvimento tradicional de um chip novo.
Para ser realista, esse ritmo acelerado exige que as futuras gerações, como AI6, AI7 e AI8, sejam versões incrementais de uma plataforma base. Isso implica reutilizar a arquitetura central, modelo de programação, a hierarquia de memória e a estrutura de segurança.
As mudanças se limitariam a escalar o poder de computação, ajustar memórias SRAM ou migrar para um novo nó de fabricação sem alterações profundas.
Introduzir elementos novos, como um tipo de memória diferente ou uma arquitetura de segurança inédita, inevitavelmente prolongaria o cronograma.
No contexto dos data centers, nos quais a NVIDIA domina, a prioridade recai sobre desempenho bruto e o ecossistema de software, com menos ênfase em certas certificações obrigatórias para a indústria automotiva.
Como a produção em massa influencia o projeto da Tesla
Contraditoriamente, os requisitos do setor automotivo podem facilitar um ritmo de lançamento mais estável.
Ciclos de vida longos dos produtos e as regras de segurança conduzem a uma evolução conservadora dos designs, com interfaces bem definidas.
A integração vertical da Tesla e o fato de ter um principal cliente interno (ela mesma) podem sustentar essa cadência.
Quando Elon Musk fala em produzir os chips de IA de maior volume do mundo, a referência é a escala de fabricação de veículos.
Milhões de carros equipados com esses processadores representam um volume de unidades muito superior ao de aceleradores de IA instalados em data centers.
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Elon Musk revela plano de lançar novos chips de IA a cada 9 meses; conclusões
O principal obstáculo para o ciclo de nove meses não seria necessariamente o projeto do silício em si. Supondo que a Tesla disponha de engenheiros suficientes para a tarefa, algo que o movimento de contratar novos profissionais sugere que ainda não é uma realidade, ainda assim os gargalos críticos estariam em outras áreas.
A verificação cuidadosa dos circuitos, a adequação às diretrizes de segurança para as certificações e a estabilização do software são etapas complexas e demoradas.
Esses processos, fundamentais para um componente que vai a bordo de um veículo, constituem o desafio central para trazer ao mundo real a visão de um lançamento a cada nove meses, conforme proposto por Musk para a Tesla.
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Fonte: Adrenaline
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