- NVIDIA es el primero en lanzar un modelo de VLA abierto diseñado para abordar los desafíos de conducción autónoma de larga estela; la familia Alpamayo también incluye herramientas de simulación y conjuntos de datos para el desarrollo de vehículos autónomos
- Alpamayo 1, AlpaSim y los conjuntos de datos abiertos de IA Física permiten el desarrollo de vehículos que perciben, razonan y actúan con un juicio de tipo humano, lo que permite a los desarrolladores ajustar, destilar y probar modelos que posibilitan una mayor seguridad, solidez y escalabilidad.
- Con Alpamayo, líderes de movilidad como JLR, Lucid y Uber, junto con la comunidad de investigación de vehículos autónomos, que incluye a Berkeley DeepDrive, pueden acelerar hojas de ruta de implementación de nivel 4 seguras y basadas en el razonamiento.
LAS VEGAS, CES, 6 de enero de 2026 — NVIDIA presentó hoy la familia NVIDIA Alpamayo de modelos de IA abiertos, herramientas de simulación y conjuntos de datos diseñados para acelerar la próxima era del desarrollo de vehículos autónomos (VA) seguros y basados en el razonamiento.
Los vehículos autónomos deben operar de manera segura en una enorme variedad de condiciones de conducción. Los escenarios raros y complejos, a menudo llamados “larga cola”, siguen siendo algunos de los desafíos más difíciles de dominar de manera segura para los sistemas autónomos. Las arquitecturas de vehículos autónomos tradicionales separan la percepción y la planificación, lo que puede limitar la escalabilidad cuando surgen situaciones nuevas o inusuales. Los avances recientes en el aprendizaje de extremo a extremo han logrado un progreso significativo, pero la superación de estos casos de larga cola requiere modelos que puedan razonar de manera segura sobre la causa y el efecto, especialmente cuando las situaciones se encuentran por fuera de la experiencia de entrenamiento de un modelo.
La familia Alpamayo presenta modelos de visión, lenguaje, acción (VLA) de cadena de pensamiento basados en el razonamiento que aportan un pensamiento de tipo humano a la toma de decisiones de VA. Estos sistemas pueden pensar en escenarios novedosos o poco comunes paso a paso, mejorando la capacidad de conducción y la explicabilidad, lo que es fundamental para escalar la confianza y la seguridad en vehículos inteligentes, y se basan en el sistema de seguridad NVIDIA Halos.
“El momento de ChatGPT para la IA física ha llegado: cuando las máquinas comienzan a comprender, razonar y actuar en el mundo real”, dijo Jensen Huang, fundador y director ejecutivo de NVIDIA. “Los robotaxis se encuentran entre los primeros en beneficiarse. Alpamayo lleva el razonamiento a los vehículos autónomos, lo que les permite pensar en escenarios poco frecuentes, conducir de manera segura en entornos complejos y explicar sus decisiones de conducción: es la base para una autonomía segura y escalable”.
Un Ecosistema Completo y Abierto Para Una Autonomía Basada en el Razonamiento
Alpamayo integra tres pilares fundacionales (modelos abiertos, marcos de simulación y conjuntos de datos) en un ecosistema cohesivo y abierto que cualquier desarrollador o equipo de investigación automotriz puede utilizar.
En lugar de ejecutarse directamente en el vehículo, los modelos de Alpamayo sirven como modelos de enseñanza a gran escala que los desarrolladores pueden ajustar y destilar en los fundamentos de sus pilas completas de vehículos autónomos.
En CES, NVIDIA está lanzando:
- Alpamayo 1: El primer modelo de VLA de razonamiento en cadena de pensamiento de la industria diseñado para la comunidad de investigación de vehículos autónomos, ahora en Hugging Face. Con una arquitectura de 10,000 millones de parámetros, Alpamayo 1 utiliza entradas de video para generar trayectorias junto con trazas de razonamiento, que muestran la lógica detrás de cada decisión. Los desarrolladores pueden adaptar Alpamayo 1 en modelos de tiempo de ejecución más pequeños para el desarrollo de vehículos, o utilizarlo como base para herramientas de desarrollo de vehículos autónomos, como evaluadores basados en razonamiento y sistemas de etiquetado automático. Alpamayo 1 proporciona ponderaciones de modelos abiertos y scripts de inferencia de código abierto. Los modelos futuros en la familia contarán con un mayor número de parámetros, capacidades de razonamiento más detalladas, más flexibilidad de entrada y salida, y opciones para uso comercial.
- AlpaSim: Un framework de simulación integral de código abierto para el desarrollo de vehículos autónomos de alta fidelidad, disponible en GitHub. Proporciona un modelado de sensores realista, dinámica de tráfico configurable y entornos de pruebas de circuito cerrado escalables, lo que permite una rápida validación y el refinamiento de políticas.
- Conjuntos de datos abiertos de IA física: NVIDIA ofrece el conjunto de datos abiertos a gran escala más diverso para vehículos autónomos, que contiene más de 1,700 horas de datos de conducción recopilados en la gama más amplia de geografías y condiciones, que cubre casos poco comunes y complejos del mundo real esenciales para el avance de las arquitecturas de razonamiento. Estos conjuntos de datos están disponibles en Hugging Face.
Juntas, estas herramientas permiten un bucle de desarrollo autorreforzante para pilas de AV basadas en el razonamiento.
Una amplia industria de vehículos autónomos apoya a Alpamayo
Líderes en movilidad y expertos de la industria, incluidos Lucid, JLR, Uber y Berkeley DeepDrive, están mostrando interés en Alpamayo para desarrollar pilas de VA basadas en el razonamiento que permitirán una autonomía de nivel 4.
“La transición hacia la IA física pone de relieve la creciente necesidad de sistemas de IA capaces de razonar sobre el comportamiento real, no solo procesar datos”, afirmó Kai Stepper, vicepresidente de ADAS y conducción autónoma en Lucid Motors. “Los entornos de simulación avanzados, los conjuntos de datos completos y los modelos de razonamiento son elementos importantes de esta evolución”.
“El desarrollo de IA abierto y transparente es esencial para impulsar la movilidad autónoma de forma responsable”, dijo Thomas Müller, director ejecutivo de ingeniería de producto de JLR. “Al abrir modelos como Alpamayo, NVIDIA contribuye a acelerar la innovación en todo el ecosistema de la conducción autónoma, ofreciendo a desarrolladores e investigadores nuevas herramientas para afrontar escenarios reales complejos de forma segura”.
“Gestionar escenarios de conducción impredecibles y de larga duración es uno de los desafíos que definen la autonomía”, comentó Sarfraz Maredia, director global de movilidad autónoma y reparto de Uber. “Alpamayo crea nuevas y emocionantes oportunidades para que la industria acelere la IA física, mejore la transparencia y aumente las implementaciones seguras de nivel 4”.
“Alpamayo 1 permite a los vehículos interpretar entornos complejos, anticipar situaciones novedosas y tomar decisiones seguras, incluso en escenarios nunca vistos”, declaró Owen Chen, analista principal sénior de S&P Global. “El código abierto del modelo acelera la innovación en toda la industria, permitiendo a los socios adaptar y perfeccionar la tecnología a sus necesidades específicas”.
“El lanzamiento del portafolio de Alpamayo representa un gran avance para la comunidad investigadora”, explicó Wei Zhan, codirector de Berkeley DeepDrive. “La decisión de NVIDIA de ponerlo a disposición del público es transformadora, ya que su acceso y capacidades nos permitirán capacitarnos a una escala sin precedentes, brindándonos la flexibilidad y los recursos necesarios para generalizar la conducción autónoma”.
Además de Alpamayo, los desarrolladores pueden aprovechar la rica biblioteca de herramientas y modelos de NVIDIA, incluidas las plataformas NVIDIA Cosmos™ y NVIDIA Omniverse™. Los desarrolladores pueden ajustar las versiones de modelos en datos de flota de propiedad exclusiva, integrarlos en la arquitectura NVIDIA DRIVE Hyperion™ creada con la computación acelerada NVIDIA DRIVE AGX Thor™ y validar el desempeño en la simulación antes de la implementación comercial.
“Alpamayo representa un avance decisivo para la evolución de la autonomía vehicular al incorporar el razonamiento como un elemento central en la toma de decisiones. Al poner a disposición modelos, herramientas de simulación y conjuntos de datos de código abierto, NVIDIA refuerza su compromiso con un ecosistema colaborativo que acelera la innovación y eleva los estándares de seguridad, transparencia y escalabilidad de los vehículos autónomos”, concluyó Marcio Aguiar, director de la división Enterprise de NVIDIA para América Latina.
Acerca de NVIDIA
Desde su fundación en 1993, NVIDIA (NASDAQ: NVDA) ha sido pionera en el campo de la aceleración computacional. La invención de la GPU por parte de la compañía en 1999 estimuló el crecimiento del mercado de juegos para PC, redefinió los gráficos por ordenador, inauguró la era de la IA moderna y ha contribuido a la digitalización industrial en todos los mercados. En la actualidad, NVIDIA es una empresa de infraestructuras informáticas completas con soluciones a escala de centro de datos que están revolucionando la industria. Para saber más: Link.
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Información de prensa (NVIDIA):
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Nathalia Alcoba, Alejandra Santaella, Carolina Garcia, Janaína Leme y Vânia Gracio
+ 55 (11) 5091-7838
Ciertas declaraciones en este comunicado de prensa, que incluyen, entre otras, declaraciones sobre: que el momento de ChatGPT para la IA física ha llegado; que los robotaxis están entre los primeros en beneficiarse; que Alpamayo está llevando el razonamiento a los vehículos autónomos, lo que les permite pensar en escenarios poco frecuentes, conducir de manera segura en entornos complejos y explicar sus decisiones de conducción; y que es la base para una autonomía escalable segura; los beneficios, el impacto, el desempeño y la disponibilidad de los productos, servicios y tecnologías de NVIDIA; las expectativas con respecto a los acuerdos de NVIDIA con terceros, incluidos sus colaboradores y socios; las expectativas con respecto a los desarrollos tecnológicos; y otras afirmaciones que no son hechos históricos son declaraciones prospectivas en el sentido de la sección 27A de la Ley de Valores de 1933, en su versión modificada, y la sección 21E de la Ley de Bolsa de Valores de 1934, en su versión modificada, que están sujetas a las disposiciones de “puerto seguro” creadas por esas secciones, basadas en las creencias y suposiciones de la administración y en la información actualmente disponible para la misma, y que están sujetas a riesgos e incertidumbres que podrían causar que los resultados sean sustancialmente diferentes de las expectativas. Los factores importantes que podrían causar que los resultados reales difieran sustancialmente incluyen: las condiciones económicas y políticas globales; la dependencia de NVIDIA de terceros para la fabricación, el ensamblaje, el empaquetado y la prueba de los productos de NVIDIA; el impacto del desarrollo tecnológico y la competencia; el desarrollo de nuevos productos y tecnologías, o mejoras a los productos y tecnologías actuales de NVIDIA; la aceptación por parte del mercado de los productos de NVIDIA o de los productos de los socios de NVIDIA; defectos de diseño, manufactura o software; cambios en las preferencias o demandas de los consumidores; cambios en las normas e interfaces de la industria; pérdidas inesperadas de desempeño de los productos o tecnologías de NVIDIA cuando se integran en los sistemas; y cambios en las leyes y regulaciones aplicables, así como otros factores detallados ocasionalmente en los informes más recientes que NVIDIA presenta ante la Comisión de Valores y Bolsa (SEC), que incluyen, entre otros, su informe anual en el Formulario 10-K e informes trimestrales en el Formulario 10-Q. Las copias de los informes presentados ante la SEC se publican en el sitio web de la empresa y están disponibles a través de NVIDIA sin costo alguno. Estas declaraciones prospectivas no son garantías de desempeño futuro y solo se refieren a la fecha del presente documento. Además, NVIDIA renuncia a cualquier obligación de actualizar estas declaraciones prospectivas para reflejar circunstancias o eventos futuros, excepto cuando lo exija la ley.
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