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“Tesla investindo mais de $500 milhões para construir supercomputador Dojo em Nova York”

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A Tesla planeja investir mais de 500 milhões de dólares na construção de um supercomputador Dojo em sua Gigafactory em Nova York, conforme anunciado durante uma apresentação do orçamento estadual esta semana.

A governadora de Nova York, Kathy Hochul, realizou uma audiência sobre desenvolvimentos econômicos no estado na sexta-feira, anunciando oficialmente que a Tesla planeja construir seu próximo cluster de supercomputação Dojo em sua Gigafactory em Buffalo (via WGRZ). Hochul disse que o projeto representará um investimento de 500 milhões de dólares e virá acompanhado de um supercomputador de inteligência artificial (IA) separado, que será construído na State University of New York (SUNY).

A previsão é que o DOJO da Tesla leve o valor da empresa a 500 bilhões de dólares: relatório

“Também tenho orgulho de anunciar que a Tesla está investindo 500 milhões de dólares para construir seu próximo supercomputador aqui mesmo em Buffalo”, disse Hochul.

O CEO da Tesla, Elon Musk, confirmou posteriormente os planos de construir o cluster de supercomputação, embora também tenha esclarecido que os 500 milhões de dólares só cobririam um sistema Nvidia menor, acrescentando que estar no jogo competitivo da IA exige “pelo menos vários bilhões de dólares por ano”.

A governadora está correta, este é um supercomputador Dojo, mas 500 milhões de dólares, embora obviamente seja uma grande soma de dinheiro, é equivalente apenas a um sistema H100 de 10k da Nvidia.

A Tesla gastará mais do que isso em hardware Nvidia este ano. Os requisitos mínimos para ser competitivo na IA são…

— Elon Musk (@elonmusk) 26 de janeiro de 2024

Atualmente, a Gigafactory da Tesla em Nova York produz os painéis solares da empresa, o telhado solar e os componentes elétricos para seus Superchargers, enquanto a unidade possui também uma equipe dedicada à análise de dados do Autopilot.

Image: https://weeklyfinancenews.online/wp-content/uploads/2023/08/elon3-1-scaled.jpeg

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