Puntos Clave
- Rendimiento: El nuevo Sensor Fusion Processor entrega 160 TOPS en INT8 y 80 TFLOPS en FP16, con un TDP por debajo de los 75 vatios.
- Tecnología: Chip ASIC fabricado por TSMC a 5 nanómetros, con carTPU propio, CPU RISC-V de doble núcleo y 64 MB de SRAM integrada.
- Impacto: Waymo reduce su dependencia de Nvidia y AMD, reforzando la integración vertical de la sexta generación del Waymo Driver, montada en el vehículo Zeekr Ojai.
Un chip para preprocesar los sensores
Waymo ha anunciado el desarrollo de un chip ASIC diseñado internamente, ya en producción en la sexta generación de su Waymo Driver. El componente, llamado Sensor Fusion Processor, se sitúa antes del computador principal del vehículo y preprocesa los flujos de datos crudos provenientes de lidar, radar, cámaras y micrófonos.
El chip filtra, codifica y fusiona la información sensorial en tiempo real, reduciendo la latencia perceptiva desde el primer píxel de entrada hasta el embedding final. La reducción de los tiempos de reacción resulta determinante en escenarios urbanos complejos, donde el sistema debe responder a peatones o vehículos que invaden el carril dentro de una ventana temporal mínima.
Especificaciones técnicas presentadas en Hot Chips 2026
Las características del chip se revelaron durante la conferencia Hot Chips 2026. El componente está fabricado con el proceso de 5 nanómetros de TSMC (nodo N5), ocupa un área de 208 mm² y viene encapsulado en un package FCBGA de 45x45 mm.
La memoria in-package LPDDR5x garantiza un ancho de banda de 273 GB/s, mientras que la interfaz con el sistema host pasa por PCIe Gen5 x8 y una conexión Ethernet a 25 Gbps. El consumo energético se mantiene por debajo de los 75 vatios de TDP, frente a una capacidad de cálculo de 160 TOPS en INT8 y 80 TFLOPS en FP16, respaldada por 64 MB de SRAM integrada.
Arquitectura interna y enfoque compiler-first
El chip integra el carTPU, un acelerador neuronal diseñado por Waymo, junto a dos GPU de terceros, tres bloques ISP y una ruta MIPI para la ingestión directa desde los sensores. El control corre a cargo de CPUs de doble núcleo RISC-V con extensiones vectoriales, una elección que marca la independencia arquitectónica de la compañía.
El carTPU se reconfigura dinámicamente entre un modo de máxima concurrencia, con backbones separados para cámara y radar, y un modo de baja latencia, con un backbone de fusión unificado. En el plano del software, Waymo compila de forma anticipada el modelo de fusión sensorial en un mega-kernel optimizado para aprovechar la SRAM integrada, reduciendo los accesos a memoria externa. En cargas como el Sensor Backbone, el chip resulta hasta 14 veces más eficiente que una solución equivalente disponible en el mercado.
Integración vertical y posición de mercado
Waymo opera hoy en San Francisco, Phoenix, Los Ángeles y Atlanta, con una flota que ha recorrido casi 200 millones de millas en autonomía completa. La compañía cerró recientemente una ronda de 16.000 millones de dólares, elevando su valoración por encima de los 126.000 millones de dólares.
La sexta generación del Waymo Driver equipará el vehículo Zeekr Ojai, fabricado por el grupo Geely. El sistema reduce el número de cámaras respecto a la generación anterior manteniendo un rendimiento superior, gracias a sensores de 17 megapíxeles y al procesamiento delegado al silicio a medida. Waymo también indicó que el chip opera en condiciones extremas, incluido el calor veraniego de Phoenix con líquido refrigerante a 60°C.
Panorama competitivo
Tesla continúa promoviendo su propio robotaxi, Uber firmó una asociación por 1.250 millones de dólares con Rivian para 50.000 vehículos autónomos, mientras Baidu Apollo y Pony.AI expanden sus servicios. Sin embargo, ninguno de estos actores ha alcanzado un nivel de integración vertical comparable, que abarque sensores, silicio y modelos de inteligencia artificial.
El chip completa la estrategia full-stack de Waymo, que incluye lidar propio, radar de imagen, cámaras HDR y un Foundation Model dedicado a la conducción autónoma. La combinación de hardware dedicado y software co-diseñado busca convertir la escalabilidad de los robotaxis en una cuestión de producción industrial más que de investigación experimental.
