Tesla y SpaceX invertirán 16.800 millones de dólares en Terafab: Elon Musk quiere controlar también los chips que alimentarán su imperio de inteligencia artificial
Elon Musk está llevando la integración vertical de la inteligencia artificial hasta un terreno al que muy pocas compañías del mundo pueden aspirar: fabricar sus propios semiconductores a una escala industrial gigantesca. SpaceX y Tesla invertirán inicialmente 16.800 millones de dólares en Terafab, un nuevo complejo de fabricación de chips situado en Grimes County, Texas, concebido para producir, encapsular y probar bajo un mismo techo procesadores avanzados de lógica y memoria destinados a robots humanoides, vehículos autónomos, sistemas de inteligencia artificial y futuros centros de datos espaciales. La instalación ocupará aproximadamente 100 millones de pies cuadrados, equivalentes a unos 9,3 millones de metros cuadrados, y generará al menos 3.000 empleos. Pero los 16.800 millones anunciados representan únicamente una primera fase: documentación presentada anteriormente contemplaba inversiones iniciales de hasta 55.000 millones de dólares y una expansión acumulada que podría alcanzar los 119.000 millones si el proyecto se desarrolla completamente.
La dimensión del proyecto se explica por una cifra extraordinaria: Tesla y SpaceX calculan que necesitarán más de un teravatio de potencia informática durante los próximos años. Un teravatio equivale a un billón de vatios, una escala que permite comprender la magnitud de la infraestructura que Musk considera necesaria para ejecutar robots, vehículos autónomos, entrenamiento de modelos y centros de datos. Terafab está diseñada precisamente para reducir la diferencia entre esa demanda futura y la capacidad mundial disponible de chips avanzados. La instalación integrará producción de lógica, memoria, encapsulado y pruebas, eliminando parte de la fragmentación que caracteriza actualmente a la cadena de suministro de semiconductores, donde el diseño puede realizarse en Estados Unidos, la fabricación en Taiwán o Corea, el empaquetado en otro país y la integración final en un tercero.
El objetivo estratégico es reducir progresivamente la dependencia de proveedores externos. Hoy, prácticamente toda la industria de IA depende en distintos grados de Nvidia, TSMC, Samsung, SK Hynix, AMD, Intel y un reducido grupo de fabricantes especializados. Nvidia domina especialmente los aceleradores utilizados para entrenar y ejecutar modelos avanzados, mientras TSMC fabrica buena parte de los chips diseñados por Nvidia, Apple, AMD y otros gigantes. Tesla lleva años diseñando chips propios para conducción autónoma, pero construir una infraestructura industrial capaz de producirlos supone un cambio radical. Musk no quiere limitarse a diseñar el cerebro digital de sus productos: quiere controlar también una parte creciente de su fabricación física.
Terafab tiene además una función que trasciende a Tesla. Los chips fabricados allí estarán destinados a Optimus, el robot humanoide de la compañía; a los Cybercabs, concebidos para operar sin conductor; y a los futuros sistemas informáticos de SpaceX. Musk lleva años afirmando que Optimus podría convertirse eventualmente en un negocio superior al automovilístico, una tesis basada en la posibilidad de desplegar millones de robots realizando tareas industriales, logísticas y domésticas. Si ese escenario llegara a materializarse, la necesidad de procesadores sería extraordinaria: cada robot necesitaría potencia de cálculo para percepción, razonamiento, navegación, manipulación de objetos y comunicación con sistemas centrales de IA.
El proyecto también está conectado con una ambición todavía más radical: centros de datos en el espacio. SpaceX adquirió xAI anteriormente en 2026 dentro de una estrategia destinada a integrar infraestructura espacial e inteligencia artificial, y Musk ha planteado que el espacio podría convertirse en una localización futura para grandes instalaciones de computación. La idea parte de ventajas potenciales como disponibilidad de energía solar prácticamente continua y menor dependencia de suelo terrestre, aunque todavía existen enormes desafíos relacionados con refrigeración, mantenimiento, comunicaciones y coste de lanzamiento. Terafab estaría preparada para fabricar chips de alta potencia destinados a esos futuros sistemas.
La alianza con Intel añade otra dimensión estratégica. SpaceX ha firmado un acuerdo con la compañía estadounidense para apoyar sus capacidades de fabricación de chips. Intel lleva años intentando reconstruir su posición como fabricante para terceros mediante Intel Foundry, tratando de competir con TSMC y Samsung. Para Intel, participar en un proyecto de esta escala puede aportar volumen, experiencia industrial y un cliente tecnológico de enorme relevancia. Para Musk, colaborar con Intel permite acelerar la construcción de una cadena de suministro estadounidense sin partir completamente desde cero. Esta asociación se produce además en un contexto en el que Washington considera los semiconductores una infraestructura crítica para la seguridad nacional y está incentivando activamente la producción doméstica.
La localización en Texas tampoco es casual. El estado se ha convertido durante los últimos años en uno de los grandes centros industriales del ecosistema de Musk. Tesla mantiene allí Giga Texas; SpaceX opera Starbase y otras instalaciones; y varias compañías vinculadas al empresario se han instalado en Bastrop, McGregor y otras localidades. Tesla ya comenzó en abril la construcción de un centro de investigación en el North Campus de Giga Texas, considerado precursor tecnológico de Terafab. El nuevo complejo de Grimes County estará próximo al embalse Gibbons Creek, cuyo agua se utilizará para procesos industriales en lugar de depender del agua subterránea local, una cuestión especialmente delicada en una industria donde la fabricación de semiconductores consume enormes cantidades de agua ultrapura.
Desde una perspectiva económica, la inversión ilustra perfectamente cómo está cambiando la estructura competitiva de la inteligencia artificial. Durante la primera generación de Internet, una empresa podía construir un negocio mundial alquilando servidores. En la actual carrera de IA, las compañías líderes están intentando controlar chips, centros de datos, energía, modelos, software, redes y aplicaciones finales. Google diseña TPU propias; Amazon desarrolla Trainium e Inferentia; Microsoft cuenta con Maia; Meta está desarrollando aceleradores internos; OpenAI trabaja con varios socios para diversificar su acceso a hardware; Anthropic acaba de comenzar a construir su propio equipo de diseño de chips. Tesla y SpaceX llevan esa tendencia todavía más lejos al plantearse fabricar físicamente una parte relevante de sus propios semiconductores.
La lógica económica resulta evidente. Cuando una empresa opera millones de dispositivos o procesa billones de inferencias, pequeñas mejoras en eficiencia pueden generar enormes ahorros. Reducir un 10 % el consumo eléctrico de un chip puede equivaler a cientos de millones de dólares cuando se ejecuta a escala de centro de datos. Disponer de hardware optimizado específicamente para una arquitectura de IA también permite obtener más rendimiento con la misma energía. Apple demostró durante años el valor de esta estrategia integrando hardware y software en iPhone y Mac; la industria de IA parece estar replicando esa filosofía a una escala mucho mayor.
El riesgo, naturalmente, también crece. Una inversión potencial de 119.000 millones de dólares exige niveles extraordinarios de utilización para generar retorno. La fabricación de chips requiere además ciclos tecnológicos muy rápidos: una planta construida hoy tiene que adaptarse continuamente a nuevos nodos de fabricación, empaquetados, arquitecturas de memoria y tecnologías de interconexión. Si una generación de chips pierde competitividad, miles de millones de dólares de infraestructura pueden quedar infrautilizados. Esa es precisamente una de las razones por las que históricamente muchas tecnológicas prefirieron diseñar semiconductores pero externalizar su fabricación a compañías especializadas.
Para el resto de empresas existe una conclusión especialmente útil. El movimiento de Musk no implica que deban fabricar chips, sino todo lo contrario: demuestra que la infraestructura se está convirtiendo en una variable estratégica de la IA. Las organizaciones deberían conocer cuánto dependen de Nvidia, Microsoft Azure, AWS, Google Cloud u otros proveedores; qué ocurriría si aumentaran los precios; cuánto cuesta realmente ejecutar sus agentes; qué aplicaciones requieren modelos premium y cuáles podrían funcionar con arquitecturas más económicas; y qué capacidad de negociación tendrán cuando su consumo de IA se multiplique por diez o por cien.
La misma reflexión afecta a la energía. Los grandes centros de datos de IA están comenzando a competir por electricidad con industrias tradicionales y ciudades enteras. La disponibilidad de energía puede convertirse en uno de los principales límites al crecimiento del sector durante la próxima década. De ahí que empresas tecnológicas estén firmando contratos a largo plazo con centrales nucleares, proyectos renovables y proveedores energéticos. La próxima ventaja competitiva de la IA podría no encontrarse únicamente en el algoritmo, sino también en quién consigue electricidad suficiente para ejecutarlo.
Una nueva fase de la carrera por la IA
Terafab representa una evolución profunda de la industria. La batalla ya no consiste solamente en quién desarrolla el modelo más inteligente, sino en quién controla toda la cadena necesaria para ejecutarlo. Musk está intentando construir una arquitectura que combine inteligencia artificial, chips, robots, vehículos autónomos, satélites, conectividad y centros de datos. Es una apuesta extremadamente costosa y de elevado riesgo, pero refleja hacia dónde se dirige la competencia entre los mayores grupos tecnológicos.
Para un consejo de administración, la lección es diferente pero igualmente importante: la estrategia de IA debe contemplar infraestructura, costes, proveedores, energía, seguridad y resiliencia. Implementar herramientas aisladas ya no será suficiente. La inteligencia artificial empieza a convertirse en una nueva capa estructural de las organizaciones.
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