Solíamos medir la supremacía del vehículo en el turbo y la violencia con la que ladraba su escape cuádruple al reducir las marchas. ¿Hoy? Ese campo de batalla pasó de las cámaras de combustión a las salas limpias, con el dominio real decidido en los nanómetros y la memoria disponible. Xiaomi, un gigante tecnológico chino que ganó miles de millones vendiendo teléfonos inteligentes antes de diseñar una berlina eléctrica, ha decidido que comprar procesadores de conducción disponibles en el mercado ya no será suficiente.
Xring D100 es el primer chip interno de IA de conducción inteligente de China grabado en un nodo ultradenso de 3 nm, y Xiaomi confirmó que el silicio ha aprobado la validación completa con miras al despliegue de vehículos comerciales en 2027. Bajo el disipador de calor, esta pequeña pieza de potencia informática tiene un gran impacto: una CPU de 20 núcleos, una unidad de procesamiento neuronal (NPU) de 16 núcleos y soporte para hasta 160 GB de memoria unificada. memoria. Esa arquitectura personalizada está diseñada para ejecutar gigantescos modelos de inteligencia artificial de 200 mil millones de parámetros localmente en el automóvil: no más dependencia lenta de la nube cuando se necesitan decisiones instantáneas a velocidades de autopista.
Los fabricantes de automóviles eléctricos han tomado el camino fácil y felizmente firmaron cheques gordos a Nvidia para que los procesadores Orin y Thor de próxima generación disponibles en el mercado hagan funcionar sus pilas autónomas. Pero en el tremendamente competitivo panorama de los vehículos eléctricos de China, depender del silicio de terceros se considera un cuello de botella táctico. El diseño interno de silicio permite a un fabricante de automóviles fusionar estrechamente el software propietario con el hardware, reduciendo la latencia y recortando los costos de producción a largo plazo.
La rivalidad en esta carrera armamentista de semiconductores es feroz. Nio ya ha instalado su procesador personalizado Shenji NX9031 de 5 nm en más de 300.000 automóviles de producción en sus marcas Nio y Onvo, y cada chip genera más de 1.000 TOPS de cómputo. Li Auto está instalando su Mach M100 de 5 nm, liberando la enorme cantidad de 1280 TOPS por chip, en toda su línea de SUV orientados a la familia.
XPengha implementó su arquitectura Turing en sus propios automóviles y compartió hardware con Volkswagen. Incluso BYD recientemente mostró su músculo de silicio con el Xuanji A3 de 4 nm, que vincula tres procesadores para generar más de 2100 TOPS. El salto directo de Xiaomi a un proceso de 3 nm es un paso serio, incluso si la compañía mantiene en secreto su producción TOPS exacta por ahora.
Para entender por qué es importante este músculo informático, sólo hay que mirar las máquinas que Xiaomi está construyendo. La berlina eléctrica SU7 de serie es una pieza sustancial de equipamiento: 4.997 mm de longitud, 1.963 mm de anchura y una distancia entre ejes de 3.000 mm. Es un poco más largo que un Porsche Taycan con 4.963 mm y sólo un poquito más corto que el Tesla Model Sat con 5.022 mm.
En su versión SU7 Ultra centrada en la pista, que cuesta aproximadamente 70.000 €, el arma trimotor tiene más de 1.500 caballos de fuerza e inclina la balanza a 2.360 kg. Pilotar un misil eléctrico de baja altura a través del denso tráfico urbano mientras se analizan docenas de secuencias de cámaras de alta resolución requiere algunos reflejos digitales serios y sin concesiones.
Antes de encontrar un hogar detrás del tablero de un vehículo de producción, Xiaomi está demostrando el D100 dentro de una plataforma de escritorio de ingeniería denominada AI Cube Prototype. La configuración combina el D100 con el nuevo procesador móvil Xring O3 (destinado al Xiaomi 18 Fold) y el acelerador de IA O100, haciendo malabares entre un modelo de 120 mil millones de parámetros y uno de 3 mil millones de parámetros. El objetivo es claro como el día: un ecosistema de software unificado que une su bolsillo, su sala de estar y el sistema nervioso digital de su automóvil bajo un mismo techo.
Diseñar silicio patentado a partir de una hoja de papel en blanco es un ejercicio increíblemente caro. Xiaomi ya ha comprometido más de 21.000 millones de RMB (aproximadamente 2.650 millones de euros) para su reiniciada iniciativa de semiconductores, desplegando un ejército dedicado de casi 3.000 ingenieros. Esa inversión ya está dejando una huella visible en el balance. Las nuevas empresas de vehículos eléctricos e inteligencia artificial de la compañía registraron una pérdida operativa de 2.600 millones de RMB solo en el segundo trimestre, presionadas por los fuertes gastos en inteligencia artificial, los elevados costos de las materias primas y el escalamiento de la producción inicial.
Tunear un chasis eléctrico es una cosa; Pagar la factura para desarrollar su propio silicio automotriz de 3 nm es un nivel de ambición completamente diferente. Si Xiaomi puede llevar con éxito el D100 a las cabinas de producción para 2027 y fabricar suficientes vehículos para amortizar esos enormes desembolsos en I+D, habrá construido una fortaleza tecnológica. Los tiempos han cambiado mucho y el verdadero alto rendimiento ya no se forja en acero y fibra de carbono, sino que ahora se graba directamente en silicio.
