Tesla también se ha fijado en el negocio de la infraestructura de IA.
Recientemente, Tesla presentó una solicitud de marca comercial ante la Oficina de Patentes y Marcas de EE.UU. (USPTO) para un producto llamado "Megapod", con planes de vender hardware modular para centros de datos de IA.
Según la descripción de la marca, se trata de un sistema de hardware modular para centros de datos destinado al cálculo de IA, que incluye servidores informáticos, hardware para procesamiento de datos de IA, equipos de red, unidades de distribución eléctrica y sistemas de refrigeración.
Sin embargo, hace menos de un año, Tesla acababa de disolver el equipo Dojo, eliminando así su único superordenador de entrenamiento de IA de desarrollo propio.
Acaba de despedirse de Dojo y ahora registra una nueva marca para centros de datos de IA.
¿Eh? ¿Es que Tesla está cambiando de estrategia para seguir metido en el mundo de la potencia de cálculo?
Qué es Megapod
La información que se puede confirmar por ahora proviene de la solicitud de marca.
El nombre de marca presentado por Tesla es MEGAPOD, con número de serie 99893717, presentado el 18 de junio de 2026.
En cuanto al tipo, se trata de una marca de caracteres estándar, es decir, se reserva primero el nombre "MEGAPOD". La base de la solicitud es "intención de uso" (intent-to-use), lo que significa que hay intención de utilizarla, pero el producto aún no está oficialmente en el mercado.
La descripción en la solicitud de marca es bastante concreta. El documento indica que Megapod abarca:
Sistema de hardware modular para centros de datos para cálculo de inteligencia artificial, que incluye servidores informáticos, hardware informático para procesamiento de datos de IA, equipos de red, unidades de distribución de energía y sistemas de refrigeración.
También incluye "sistema de hardware de cálculo de IA modular autónomo", así como "software descargable para monitorear, gestionar y optimizar los sistemas mencionados anteriormente".
En términos sencillos, Megapod parece ser un módulo de centro de datos de IA listo para usar.
En un bastidor, se incluyen servidores, equipos de red, fuente de alimentación, sistema de refrigeración, se lleva a la obra, se conecta a la electricidad y ya puede ejecutar directamente entrenamiento e inferencia de IA.
Aquí es donde se conecta con los productos existentes de Tesla, Megapack y Megablock.
Megapack vende baterías de almacenamiento de energía a gran escala, Megablock es un sistema de almacenamiento de energía a mayor escala y más modular.
Y Megapod suena como si llevara esta idea de "modularidad" del sistema eléctrico al sistema de potencia de cálculo de IA.
Por eso, algunos usuarios en línea han exclamado directamente: Tesla ha mostrado silenciosamente un vasto despliegue de infraestructura de IA.
Algunos incluso han especulado que esto podría estar relacionado con la mención previa de Musk sobre "utilizar energía eléctrica inactiva para ejecutar IA", e incluso han conjeturado si Tesla en el futuro conectaría su red de supercargadores, el almacenamiento de energía en baterías y los nodos de cálculo de IA para formar una infraestructura de IA distribuida.
Sin embargo, por ahora, Megapod es solo una solicitud de marca. No hay prototipos, no hay parámetros, no hay precio, ni tampoco un cronograma de entrega.
Por lo tanto, aún queda un largo camino por recorrer antes de que Megapod se convierta en un producto real.
Sin embargo, esta marca en sí misma también indica que Tesla ya está considerando seriamente convertir la infraestructura de IA en una categoría de hardware vendible.
¿Quiere Tesla quitarle negocio a Nvidia?
A primera vista, Megapod fácilmente hace pensar en Nvidia.
Después de todo, lo más caro y central en los centros de datos de IA actualmente son los sistemas de potencia de cálculo integrados en bastidor de Nvidia.
Por ejemplo, el GB200 NVL72 ya es uno de los estándares de facto para centros de datos de IA de gama alta.
Un bastidor integra GPU, CPU, interconexión de alta velocidad, refrigeración líquida y red. Los clientes lo compran y lo despliegan directamente para el entrenamiento e inferencia de modelos grandes. Actualmente, los proveedores de nube globales, las empresas de IA y los proyectos de IA soberana básicamente giran en torno a este sistema.
Es decir, en el negocio de la "potencia de cálculo de IA modular", Nvidia ya es el jugador absolutamente central.
Entonces, ¿viene el Megapod de Tesla a quitarle el negocio a Nvidia?
A corto plazo, no necesariamente.
Porque Tesla mismo también es cliente de Nvidia. Tesla necesita muchas GPU para entrenar FSD, robots y modelos de IA para vehículos; xAI, también de Musk, está adquiriendo a gran escala chips de Nvidia para construir clústeres de entrenamiento.
Además, la historia de los chips de IA de desarrollo propio de Tesla ha sido bastante accidentada.
Tesla apostó en su momento con gran fanfarria por el superordenador Dojo, con la esperanza de que su chip de entrenamiento D1 de desarrollo propio respaldara el entrenamiento de los modelos FSD.
En el AI Day de 2021, Tesla presentó oficialmente Dojo y el chip D1, con la lógica de acelerar la iteración de los modelos de conducción autónoma mediante un sistema de entrenamiento de desarrollo propio.
Pero para 2025, el equipo Dojo fue disuelto, su responsable se fue, algunos miembros se trasladaron a empresas emergentes de chips de IA, y el personal restante fue reasignado a otros proyectos de centros de datos y cálculo de Tesla.
Posteriormente, Musk también indicó que la empresa no debería dispersar recursos expandiendo dos diseños diferentes de chips de IA, que el enfoque posterior se dirigiría hacia AI5/AI6, y que dependerían más del ecosistema de potencia de cálculo externo de Nvidia, AMD, etc.
Visto así, los nuevos movimientos de Tesla en este momento no necesariamente buscan quitarle el negocio de las GPU a Nvidia, sino que es más probable que apunten a otra capa del negocio de los centros de datos de IA: electricidad, almacenamiento de energía, refrigeración, distribución eléctrica y despliegue modular.
Este es también el punto doloroso actual de los centros de datos de IA. El entrenamiento e inferencia de modelos grandes están consumiendo electricidad de forma desenfrenada. Los nuevos centros de datos de IA no solo carecen de GPU, sino también de conexión a la red eléctrica, capacidad de transformación, sistemas de refrigeración e infraestructura que se pueda desplegar rápidamente.
Muchos proyectos, incluso cuando llegan los chips, no necesariamente pueden ponerse en marcha, a menudo se atascan en el suministro eléctrico, la disipación de calor, los ciclos de construcción y las aprobaciones de conexión a la red.
Y estos problemas están justo más cerca de las capacidades del negocio energético de Tesla.
El verdadero negocio rentable de Tesla en IA podría ser la batería
En los últimos años, cuando Tesla hablaba de la historia de la IA, lo que más llamaba la atención externa eran FSD, Optimus y Dojo.
Pero desde una perspectiva comercial, la conexión más directa de Tesla con los centros de datos de IA podría ser, en cambio, Megapack.
Megapack es el producto de baterías de almacenamiento de energía a gran escala de Tesla, orientado a redes eléctricas, centrales eléctricas, proyectos industriales, comerciales y de gran infraestructura.
Una vez que un centro de datos de IA se conecta a la red eléctrica, genera fluctuaciones de consumo de energía muy bruscas. Especialmente durante el entrenamiento a gran escala de clústeres de GPU, la carga puede aumentar o disminuir rápidamente, lo que plantea altos requisitos de estabilidad para la red eléctrica.
En este momento, el sistema de almacenamiento de energía puede actuar como amortiguador.
Se carga cuando hay excedente de energía en la red y se descarga cuando aumenta la carga del clúster de IA; cuando las tareas de entrenamiento causan fluctuaciones eléctricas, el sistema de almacenamiento también puede ayudar a suavizar el impacto.
Esta es la verdadera puerta de entrada del negocio energético de Tesla a los centros de datos de IA.
Documentos anteriores ya mostraban que xAI había adquirido aproximadamente 10 mil millones de dólares en Megapack de Tesla desde 2024 hasta abril de 2026, y solo en abril de 2026 las compras alcanzaron los 269 millones de dólares.
Esto indica que la parte principal del gasto en infraestructura de IA ya no está solo en chips y servidores. El propio sistema eléctrico también se está convirtiendo en parte de la carrera de la IA.
Por el nombre, desde Megapack a Megablock, y luego a Megapod, hay una continuidad clara.
Es puramente una "trilogía mega".
Megapack resuelve el almacenamiento de energía; Megablock resuelve módulos de energía a mayor escala y con despliegue más rápido.
Si Megapod se hace realidad, podría empaquetar aún más servidores, red, alimentación, refrigeración y gestión de software, convirtiéndose en un producto de infraestructura integrado orientado a clientes de IA.
Sin embargo, el hardware para centros de datos de IA es un mercado extremadamente complejo, donde ya hay un grupo de jugadores maduros como Nvidia, Dell, Supermicro, Vertiv, Schneider, Eaton, entre otros.
Desde bastidores completos de GPU, hasta integración de servidores, sistemas de refrigeración líquida, distribución eléctrica y UPS, cada capa tiene un alto umbral de ingeniería y ciclos largos de certificación por parte del cliente.
La ventaja de Tesla radica en la fabricación modular, el almacenamiento de energía en baterías, el control eléctrico y la demanda de IA dentro del ecosistema de Musk.
Pero sus desventajas también son evidentes: experiencia limitada en entrega de centros de datos empresariales, inestabilidad en la ruta de chips de IA de desarrollo propio, y también es una incógnita si los clientes están dispuestos a confiar su infraestructura crítica de IA a Tesla.
Sin embargo, Musk ya ha probado las mieles del gran contrato de potencia de cálculo de SpaceX.
Según informes, Google pagará a SpaceX 920 millones de dólares mensuales por alquilar aproximadamente 110,000 GPU de Nvidia y componentes relacionados como CPU, memoria, etc., por un período de 3 años.
Antes de esto, Anthropic también había firmado un contrato por 1,250 millones de dólares mensuales para acaparar toda la potencia de cálculo del centro de datos Colossus de SpaceX.
Sumados los dos contratos, SpaceX solo con el "alquiler de potencia de cálculo" puede ingresar aproximadamente 2,170 millones de dólares mensuales.
¿Qué? ¿Estás diciendo que una empresa que fabrica cohetes puede ingresar más de dos mil millones al mes solo con el alquiler de GPU inactivas??
Llegar a este nivel como casero, aparte del viejo Musk, no hay quien.
Esto también hace que Megapod tenga un espacio de imaginación aún mayor:
Por un lado, SpaceX convierte la potencia de cálculo de IA en un activo alquilable, y por otro lado, Tesla utiliza la "trilogía mega" para adentrarse en la electricidad, el almacenamiento de energía, la refrigeración y el despliegue modular.
Se puede imaginar que Megapod quizás no se convierta en la "versión Tesla de Nvidia".
Pero en un momento en que todas las empresas de IA carecen de electricidad, refrigeración y velocidad de despliegue, este negocio podría ser más realista que contar la historia de la conducción autónoma~
Enlaces de referencia:
[1]https://electrek.co/2026/06/21/tesla-megapod-ai-data-center-hardware/
[2]https://x.com/BullTheoryio/status/2068569421971436011
[3]https://techcrunch.com/2026/06/05/google-will-pay-spacex-920m-per-month-for-compute/
Este artículo proviene del WeChat público "Quantum Bit", autor: Escuchando la Lluvia
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