NVIDIA presentó Alpamayo, una nueva familia de modelos abiertos de inteligencia artificial (IA), herramientas de simulación y conjuntos de datos diseñada para acelerar la próxima etapa del desarrollo de vehículos autónomos más seguros, capaces de razonar y explicar sus decisiones. Esto durante las actividades del Consumer Electronics Show (CES) 2026.
Uno de los mayores retos para los vehículos autónomos es operar con seguridad en un entorno real lleno de variables. Existen situaciones raras y complejas —conocidas como el “long tail”— que siguen siendo difíciles de manejar para los sistemas actuales.
En muchos casos, estas situaciones no aparecen en los datos de entrenamiento tradicionales. Por ello, los vehículos necesitan algo más que percepción y planificación: requieren capacidad de razonamiento, es decir, pensar de la forma en la que lo haría un ser humano.
La familia Alpamayo introduce modelos de tipo Vision-Language-Action (VLA) con razonamiento paso a paso, inspirados en la forma en que piensa una persona. Estos modelos pueden analizar una situación compleja, evaluar opciones y tomar decisiones de manejo más seguras. Todo el sistema se apoya en NVIDIA Halos, la plataforma de seguridad de la compañía.
Durante su participación, Jensen Huang, Fundador y CEO de NVIDIA, señaló que este avance marca un punto de inflexión para la inteligencia artificial aplicada al mundo físico.
Los robotaxis son de los primeros en beneficiarse. Alpamayo aporta razonamiento a los vehículos autónomos, permitiéndoles analizar escenarios inusuales, conducir con seguridad en entornos complejos y explicar sus decisiones de conducción: es la base de una autonomía segura y escalable”, declaró el directivo.
Un ecosistema abierto y completo
Alpamayo se construye sobre tres pilares integrados en un ecosistema abierto: modelos de IA, simulación y datos. Estos modelos no están pensados para operar directamente en el vehículo, sino como “modelos maestros” que los desarrolladores pueden adaptar y simplificar para integrarlos en sus propios sistemas.
Durante CES, NVIDIA liberó tres elementos clave:
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Alpamayo 1: el primer modelo VLA con razonamiento paso a paso enfocado en investigación de vehículos autónomos. Cuenta con 10 mil millones de parámetros, procesa video y genera trayectorias de manejo junto con explicaciones de cada decisión.
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AlpaSim: una plataforma de simulación completamente open source, que permite recrear sensores, tráfico y escenarios complejos para probar y validar sistemas de conducción en entornos controlados.
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Physical AI Open Datasets: un conjunto de datos abierto con más de 1,700 horas de conducción real en distintas regiones y condiciones, incluyendo escenarios raros y de alta complejidad.
En conjunto, estas herramientas permiten un ciclo continuo de aprendizaje, simulación y mejora de los sistemas autónomos.
Interés de la industria
Tal como lo dijo Jensen Huang, empresas como Lucid, JLR, Uber y Berkeley DeepDrive ya han mostrado interés en la nueva tecnología para avanzar hacia la autonomía de nivel 4. Coinciden en que el razonamiento, la simulación avanzada y el acceso abierto a modelos y datos son elementos clave para llevar la conducción autónoma de forma segura a la vida diaria.
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