Tesla torna a investire sui chip proprietari per l'intelligenza artificiale con una svolta radicale: Elon Musk ha annunciato la ripresa del progetto Dojo3, il chip AI di terza generazione che l'azienda aveva abbandonato appena cinque mesi fa. La vera novità, tuttavia, risiede nella destinazione d'uso: il chip non sarà più dedicato all'addestramento dei modelli per la guida autonoma terrestre, ma verrà sviluppato per quello che Musk definisce "calcolo AI basato nello spazio". Una mossa ambiziosa che riflette la visione sempre più extraterrestre dell'imprenditore sudafricano, convinto che i data center del futuro debbano orbitare intorno alla Terra.
La decisione segna un'inversione di rotta significativa nella strategia hardware di Tesla. Lo scorso autunno, il produttore di veicoli elettrici aveva di fatto smantellato il team Dojo dopo l'abbandono del responsabile del progetto Peter Bannon. Circa venti ingegneri avevano seguito l'ex direttore Ganesh Venkataramanan nella fondazione di DensityAI, una startup focalizzata sull'infrastruttura AI insieme agli ex dipendenti Tesla Bill Chang e Ben Floering. All'epoca, Bloomberg aveva riportato che Tesla intendeva affidarsi maggiormente a NVIDIA e partner come AMD per la potenza di calcolo, e a Samsung per la produzione dei chip, abbandonando lo sviluppo di silicio personalizzato.
Ora Musk ha giustificato il cambio di direzione citando lo stato avanzato della roadmap interna dei chip. In particolare, l'executive ha dichiarato su X che il design del chip AI5 di Tesla è "in buona forma". Questo processore, prodotto da TSMC, è stato progettato per alimentare le funzionalità di guida automatizzata dei veicoli del marchio e i robot umanoidi Optimus. L'estate scorsa Tesla aveva firmato un contratto da 16,5 miliardi di dollari con Samsung per la produzione dei chip AI6, destinati sia ai veicoli che agli Optimus, oltre che all'addestramento AI ad alte prestazioni nei data center.
Per ricostruire il team smantellato solo pochi mesi fa, Musk ha lanciato direttamente un appello agli ingegneri attraverso i social: "Se siete interessati a lavorare su quelli che saranno i chip con il volume più alto al mondo, inviate una nota a AI_Chips@Tesla.com con tre punti elenco sui problemi tecnici più complessi che avete risolto". Una campagna di reclutamento insolita per tempistiche e modalità, che testimonia l'urgenza del progetto.
Il tempismo dell'annuncio non è casuale. Al CES 2026, NVIDIA ha svelato Alpamayo, un modello AI open source per la guida autonoma che rappresenta una sfida diretta al software FSD di Tesla. Musk ha commentato su X che risolvere i casi limite rari nella guida è "estremamente difficile", aggiungendo con una nota di fair play: "Spero sinceramente che abbiano successo". Una dichiarazione diplomatica che maschera a stento la pressione competitiva crescente nel settore della guida autonoma.
L'idea di data center spaziali non è nuova nel circolo ristretto dei magnati dell'AI. Musk e altri dirigenti del settore sostengono che le reti elettriche terrestri siano già sotto stress massimo e non possano sostenere l'espansione esponenziale richiesta dall'intelligenza artificiale. Secondo quanto riportato da Axios, anche Sam Altman, CEO di OpenAI e rivale di Musk, sarebbe entusiasta della prospettiva di data center in orbita. Musk, tuttavia, parte con un vantaggio strategico non indifferente: il controllo diretto dei veicoli di lancio attraverso SpaceX.
I piani dell'imprenditore prevedono di sfruttare la prossima IPO di SpaceX per finanziare il lancio di una costellazione di satelliti computazionali tramite Starship. Questi dispositivi orbitali opererebbero in luce solare costante, raccogliendo energia fotovoltaica 24 ore su 24 senza le limitazioni dei cicli giorno-notte terrestri. Un concetto affascinante sulla carta, ma che si scontra con ostacoli tecnici enormi, primo fra tutti il raffreddamento di processori ad alto consumo energetico nel vuoto dello spazio.
Le dichiarazioni di Musk seguono un modello ormai riconoscibile: lanciare un'idea apparentemente fantasiosa per poi tentare di trasformarla in realtà con investimenti massicci e determinazione. Resta da vedere se il progetto Dojo3 diventerà effettivamente operativo in orbita o se, come già accaduto, subirà ulteriori cambiamenti strategici nei prossimi mesi. Nel frattempo, la corsa all'hardware AI proprietario continua a intensificarsi, con i principali attori del settore che cercano di ridurre la dipendenza dai fornitori tradizionali come NVIDIA per garantirsi un vantaggio competitivo sostenibile.
