Nvidia presentó en el CES 2026 de Las Vegas, Estados Unidos, la familia Alpamayo, una plataforma que reúne modelos de inteligencia artificial abiertos, herramientas de simulación y conjuntos de datos para acelerar el desarrollo de vehículos autónomos seguros y fundamentados en razonamiento.
Jensen Huang, fundador y director ejecutivo de Nvidia, afirmó que esta nueva generación de IA física representa un cambio decisivo para la industria automotriz y, en particular, para los sistemas de robotaxis.
La iniciativa de Nvidia responde a la necesidad de que los vehículos autónomos puedan operar de forma fiable en condiciones de conducción variadas y complejas, conocidas en el sector como escenarios de “larga cola”.
Estos contextos representan uno de los principales desafíos de la autonomía, porque exigen capacidades avanzadas de razonamiento y explicabilidad en la toma de decisiones. Según Nvidia, Alpamayo se presenta como un ecosistema abierto y modular, adaptable a las necesidades de cualquier desarrollador o equipo de investigación automotriz.
Cómo ayuda Alpamayo en el desarrollo de vehículos autónomos
Nvidia Alpamayo reúne modelos de visión, lenguaje y acción (VLA) construidos sobre sistemas de razonamiento y cadena de pensamiento que permiten incorporar procesos de análisis, similares a los humanos en la toma de decisiones de los vehículos autónomos.
Esta innovación busca superar las limitaciones de las arquitecturas tradicionales, que suelen separar la percepción de la planificación y encuentran dificultades para escalar ante situaciones no previstas.
La familia Alpamayo introduce la capacidad de analizar escenarios inéditos de manera secuencial, mostrando la lógica detrás de cada decisión. Este enfoque aumenta la explicabilidad de las acciones del vehículo y la confianza en los sistemas inteligentes.
Además, todos los desarrollos están respaldados por el sistema de seguridad Nvidia Halos, que refuerza la validación y el monitoreo de las conductas autónomas.
En qué destaca la arquitectura VLA de Alpamayo
La arquitectura VLA de Alpamayo permite a los vehículos autónomos procesar información visual, comprender instrucciones en lenguaje natural y ejecutar acciones fundamentadas en razonamiento lógico.
El modelo Alpamayo 1, presentado oficialmente en el CES y disponible en Hugging Face, cuenta con una arquitectura de 10.000 millones de parámetros. Utiliza la entrada de video para generar trayectorias acompañadas de trazas de razonamiento, permitiendo visualizar el proceso lógico que sostiene cada decisión.
Esta capacidad de razonamiento en cadena de pensamiento facilita que los sistemas expliquen sus acciones y que los desarrolladores adapten el modelo a distintos espacios operativos.
Según Jensen Huang, “el momento ChatGPT para la IA física ha llegado: cuando las máquinas empiezan a comprender, razonar y actuar en el mundo real. Alpamayo aporta razonamiento a los vehículos autónomos, permitiéndoles analizar escenarios inusuales, conducir con seguridad en trayectos complejos y explicar sus decisiones de conducción: es la base de una autonomía segura y escalable”.
Qué herramientas y recursos forman parte del ecosistema Alpamayo de Nvidia
El ecosistema se articula sobre tres pilares: modelos abiertos, marcos de simulación y conjuntos de datos diseñados para integrar un ciclo de desarrollo cohesivo, abierto y escalable.
Entre las herramientas destaca AlpaSim, un marco de simulación integral y de código abierto disponible en GitHub, que ofrece modelado realista de sensores, dinámica de tráfico configurable y entornos de prueba escalables.
Asimismo, Nvidia puso a disposición un conjunto de datos abierto de gran escala, con más de 1.700 horas de datos de conducción en distintas geografías y condiciones.
Esta base de datos es esencial para entrenar modelos que enfrenten casos extremos y complejos del mundo real, contribuyendo a la robustez de los sistemas de autonomía.
Cuáles ventajas ofrece el modelo abierto en el desarrollo de coches autónomos
La apertura y transparencia de Alpamayo ha sido señalada por Nvidia como un factor esencial para impulsar la innovación responsable en la movilidad autónoma
El acceso a modelos y conjuntos de datos abiertos permite a desarrolladores, investigadores y empresas adaptar y perfeccionar la tecnología según las necesidades específicas de cada contexto.
La compañía subrayó que este enfoque abierto no solo acelera el desarrollo tecnológico, sino que fomenta la colaboración en la industria y la creación de herramientas que facilitan el abordaje de escenarios complejos.
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