Aquí no hay contradicción; es la clásica división del trabajo en IA. La arquitectura de NVIDIA (clústeres B200) es fundamental para *entrenar* modelos multimodales colosales en centros de datos. Sin embargo, se necesita silicio AI6 patentado y de alta eficiencia energética para la *inferencia* directamente en el "borde": en las computadoras a bordo de vehículos eléctricos para conducción autónoma total y en las cabezas de los robots humanoides Optimus. Al controlar la infraestructura Edge, Musk libera a sus productos físicos de la dependencia de proveedores externos.
Fuente: Reuters / CNA
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