A nova ponte de IA da Tesla reduz drasticamente o consumo de energia sem perder a precisão

A Tesla encontrou uma solução alternativa para as leis da física. A "Ponte de Precisão Mista", desenvolvida pela Tesla, foi revelada pela primeira vez na patente US20260017019A1. O Math Translator preenche a lacuna para tecnologias de 8 bits de baixo custo e baixo consumo de energia. Essa tecnologia é capaz de lidar apenas com números inteiros básicos, enquanto agora a tecnologia premium Rot8 permite o processamento de 32 bits de alta precisão.

Primeiramente, ele desbloqueia o processador AI5, que deverá ser 40 vezes mais poderoso que o hardware atual. Isso é crucial para o Tesla Optimus, que possui uma bateria de 2,3 kWh, cerca de 1/30 da bateria do Model 3. Utilizando o processamento gráfico de 32 bits, ele consumirá toda essa energia em menos de quatro horas e mais de 500 W apenas para "pensar".

A necessidade é a mãe da invenção.

A da @Tesla_AI é incrivelmente dedicada. Ninguém consegue igualar a IA da Tesla no mundo real. https://t.co/oJBBL0CFfQ

— Elon Musk (@elonmusk) 17 de janeiro de 2026

Dessa forma, a Tesla reduz o consumo de energia computacional para menos de 100 W. O problema da "barreira térmica" foi resolvido. Agora, os robôs conseguem manter o equilíbrio e a consciência durante uma jornada de trabalho de 8 horas sem superaquecer.

Os engenheiros da Tesla incorporam precisão na leitura de placas de trânsito

A patente introduziu a "Ponte de Silício", que permite que os sistemas Optimus e FSD tenham superinteligência, sem reduzir significativamente sua autonomia ou causar o derretimento de seus circuitos devido ao calor. Isso transforma o hardware de baixo custo da Tesla em uma máquina de nível supercomputador.

Além disso, resolveu o problema de esquecimento. Nos modelos anteriores do FSD, o veículo detectava a placa de pare, mas se o caminhão obstruísse sua visão por cerca de 5 segundos, ele a "esquecia".

Agora, a Tesla usa uma janela de "contexto longo", permitindo que a IA analise dados de 30 segundos ou mais atrás. No entanto, em "distâncias" temporais maiores, os cálculos posicionais padrão tendem a causar desvios.

O sistema de processamento de precisão mista da Tesla resolve esse problema mantendo alta resolução posicional. Isso garante que a IA saiba exatamente onde está a placa de pare oculta, mesmo após um longo período de movimentação ao redor dela. De fato, a equipe da Tesla afirma que as rotações do RoPE são precisas o suficiente para que a placa permaneça fixada em sua coordenada 3D no mapa mental do carro.

A Tesla afirma ser independente do ecossistema CUDA da NVIDIA

A patente descreve um método específico de escuta que utiliza uma aproximação Log-Sum-Exp. Ao permanecer no domínio logarítmico, o método consegue lidar com a grande "faixa dinâmica" do som, desde um zumbido suave até o estrondo de uma sirene de bombeiros, utilizando apenas processadores de 8 bits, sem precisar "cortar" os sons altos e perder os sons baixos. Isso permite que um carro ouça e distinga seu ambiente com precisão de 32 bits.

A Tesla utiliza o Treinamento Consciente da Quantização, ou 'QAT'. Em vez de treinar a IA em um ambiente "perfeito" de 32 bits e "reduzi-la" posteriormente, o que geralmente resulta em uma IA "incompetente e imprecisa", a Tesla treina a IA desde o primeiro dia em um ambiente simulado com restrições de 8 bits, o que essencialmente abre possibilidades para implementar a IA da Tesla em algo muito menor do que um carro.

A incorporação dessamaticno silício também confere à Tesla sua independência estratégica. A Tesla édent do ecossistema CUDA da NVIDIA e está em posição de adotar a estratégia de dupla fundição simultaneamente com a Samsung e a TSMC.

A xAI tornou-se oficialmente a primeira a colocar online um cluster de treinamento de IA coerente em escala de gigawatt

Isso representa mais eletricidade do que a demanda máxima de São Francisco

Enquanto os concorrentes ainda estão elaborando planos para 2027, a xAI já opera com poder de processamento em grandes cidades hoje

A… pic.twitter.com/0YYOC11h6P

— X Freeze (@XFreeze) 17 de janeiro de 2026

A combinação dos avanços em IA e das capacidades computacionais de alto desempenho do xAI o torna um concorrente promissor para o Stargate da OpenAI, que será lançado em 2027.

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