Esta IA analiza grandes volúmenes de datos recopilados por los coches Tesla en carretera, dando datos a tiempo real sobre los cambios de clima, tráfico incrementando la seguridad y eficiencia de los vehículos.

Como se aplican:

Este tipo de IA se implementa en Autopilot y redes neuronales que pemiten a los coches recopilar y analizar datos en tiempo real.

Beneficios: 

• Diferenciación del producto con conducción asistida/semiautónoma. 

• Mejora continua gracias al aprendizaje en flota (datos de millones de coches). 

• Potencial reducción de costes en producción y desarrollo de nuevas líneas de negocio (robot humanoide, servicios de movilidad). 

Estos se aplican para los chips y plataformas IA para entrenar modelos grandes.

Beneficios: 

• Liderazgo en hardware para IA (GPU = estándar de facto). 

• Ingresos masivos por venta de chips para entrenar grandes modelos de lenguaje y sistemas de IA. 

• Expansión a sectores emergentes como metaverso, automoción y salud con productos diferenciados. 

Esto se aplica en el reconocimineto de voz, ayuda asistida por IA en las imágenes, seguridad biométrica y predicción y personalización.

Beneficios: 

• Experiencias más rápidas y privadas (IA local en el dispositivo, sin enviar datos a la nube). 

• Mayor diferenciación frente a competidores en cámara, seguridad y ecosistema. 

• Menor consumo energético y mejor rendimiento gracias a chips propios con Neural Engine.