Presentada en el CES 2026, Alpamayo es la nueva familia de IA de Nvidia para vehículos autónomos. Integra modelos abiertos, simulación y datos para mejorar el razonamiento, la explicabilidad y la seguridad en escenarios complejos.
Las Vegas, Estados Unidos, 7 de enero de 2026.– En el marco del CES 2026, Nvidia presentó Alpamayo, una familia de modelos y herramientas de inteligencia artificial diseñada para acelerar el desarrollo de vehículos autónomos seguros, explicables y escalables, con un enfoque particular en los desafíos más complejos de la conducción automatizada.
De acuerdo con Jensen Huang, fundador y director ejecutivo de Nvidia, esta nueva generación de IA física marca un punto de inflexión para la industria automotriz, especialmente para aplicaciones como los robotaxis. Alpamayo responde a una de las principales barreras de la autonomía: la capacidad de operar de forma confiable en escenarios de “larga cola”, es decir, situaciones poco frecuentes, variables o inéditas que exigen razonamiento avanzado y toma de decisiones fundamentada.
Una de las principales ventajas de Alpamayo es su enfoque basado en modelos de visión, lenguaje y acción (VLA), que integran procesos de razonamiento y cadena de pensamiento. A diferencia de las arquitecturas tradicionales, que separan percepción y planificación, esta propuesta permite analizar los escenarios de manera secuencial y mostrar la lógica detrás de cada maniobra, elevando la explicabilidad y la confianza en los sistemas autónomos.
El modelo Alpamayo 1, presentado oficialmente durante el CES, cuenta con una arquitectura de 10 mil millones de parámetros y utiliza entradas de video para generar trayectorias acompañadas de trazas de razonamiento. Esto permite a los desarrolladores visualizar y ajustar el proceso lógico que sustenta cada decisión de conducción, facilitando su adaptación a distintos entornos operativos y marcos regulatorios.
Otro elemento clave es su carácter abierto y modular. Nvidia posiciona a Alpamayo como un ecosistema accesible para desarrolladores, investigadores y empresas automotrices, lo que acelera la innovación y fomenta la colaboración en la industria. El acceso a modelos y conjuntos de datos abiertos permite personalizar la tecnología según las necesidades específicas de cada región o aplicación, sin partir de infraestructura desde cero.
El ecosistema se apoya en tres pilares: modelos abiertos de razonamiento VLA, marcos de simulación y conjuntos de datos físicos a gran escala. Entre las herramientas destaca AlpaSim, un marco de simulación de código abierto que ofrece modelado realista de sensores, tráfico configurable y entornos de prueba escalables. A esto se suma un conjunto de datos con más de 1,700 horas de conducción en diversas geografías y condiciones, fundamental para entrenar y validar algoritmos de forma intensiva.
Desde el punto de vista de seguridad, todos los desarrollos están respaldados por Nvidia Halos, un sistema orientado a la validación y monitoreo de conductas autónomas. La simulación avanzada permite exponer los algoritmos a situaciones críticas difíciles de replicar en pruebas físicas, reduciendo tiempos de validación y mejorando la preparación antes del despliegue en carretera.
En términos de aplicación, los robotaxis se perfilan como uno de los primeros beneficiarios. Nvidia confirmó que Alpamayo se integrará en la plataforma Drive AGX Hyperion 10, una arquitectura de chips y sensores capaz de habilitar autonomía total en zonas delimitadas, con miras a desplegar miles de vehículos autónomos a partir de 2027.
Con Alpamayo, Nvidia apuesta por una autonomía basada no solo en la percepción del entorno, sino en la interpretación causal y explicable de los escenarios viales. Para la industria automotriz, esto representa una ventaja estratégica: acelerar el desarrollo de vehículos autónomos, mejorar la seguridad, cumplir con regulaciones y avanzar hacia una movilidad automatizada más confiable y escalable.
Publicado originalmente por: https://clusterindustrial.com.mx/ces-2026-alpamayo-redefine-el-desarrollo-de-vehiculos-autonomos-en-la-industria-automotriz/
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