Nace el ecosistema Alpamayo de NVIDIA: permite que los coches autónomos con IA tengan capacidad de razonamiento y puedan explicar las razones de sus decisiones

Durante la feria CES 2026, NVIDIA (NVIDIA) anunció oficialmente un ecosistema completo llamado Alpamayo, compuesto por modelos de IA de código abierto, herramientas de simulación y datos de conducción real. El objetivo es acelerar el desarrollo de tecnologías de conducción autónoma con capacidad de razonamiento. Este sistema se enfoca en las situaciones de cola larga más difíciles de manejar en vehículos autónomos, es decir, aquellas condiciones de carretera raras, complejas y poco frecuentes en datos históricos, con la esperanza de que los vehículos no solo puedan ver, sino también comprender las situaciones, razonar las causas y explicar claramente por qué toman ciertas decisiones de conducción.

Alpamayo ecosistema de código abierto presenta, revela tres pilares principales

En CES, Jensen Huang (Jensen Huang), CEO de NVIDIA, reveló la estructura completa de la familia Alpamayo, que incluye tres componentes clave:

Modelo VLA con “proceso de pensamiento”

Sistema de simulación de conducción automática de alta fidelidad y código abierto

Base de datos de conducción real a gran escala y en múltiples regiones

Huang Huang afirmó que este diseño está pensado para abordar los desafíos de seguridad y otros obstáculos en la conducción autónoma en el mundo real, donde las situaciones impredecibles son frecuentes.

(Nota: El modelo VLA, cuyo nombre completo es Vision-Language-Action, es una arquitectura de IA que integra ver, entender y actuar en un solo sistema.)

El mayor reto de la conducción autónoma, las situaciones de cola larga siguen siendo un umbral de seguridad

Huang Huang señaló que los sistemas de conducción autónoma deben operar en condiciones de carretera extremadamente diversas, y que lo realmente difícil no son las situaciones cotidianas, sino aquellas poco frecuentes pero de alto riesgo, como accidentes imprevistos, comportamientos de tráfico no típicos o factores ambientales especiales.

Las arquitecturas tradicionales de conducción suelen separar “percepción” y “planificación”, lo que limita su escalabilidad ante situaciones desconocidas o nuevas. Aunque los avances en aprendizaje de extremo a extremo han progresado en los últimos años, Huang Huang cree que para superar verdaderamente el problema de la cola larga, los sistemas deben tener “capacidad de razonamiento causal”, es decir, entender las relaciones entre eventos, en lugar de simplemente aplicar patrones existentes.

Concepto central de Alpamayo, hacer que el vehículo piense paso a paso

El ecosistema Alpamayo introduce el concepto de cadena de pensamiento (Chain-of-Thought) para crear modelos VLA con capacidad de razonamiento, permitiendo que los sistemas de conducción en situaciones nuevas o raras puedan deducir lógicamente sus acciones. Los tres principales capacidades de Alpamayo son:

Percepción visual: entender la carretera y el entorno circundante.

Comprensión del lenguaje: captar el contexto y el significado de las situaciones.

Generación de acciones: producir decisiones de conducción efectivas.

Huang Huang enfatizó que este diseño no solo mejora las habilidades de conducción, sino que también aumenta la interpretabilidad de las decisiones, ayudando a construir confianza en la seguridad de la conducción autónoma. Todo esto se basa en el sistema de seguridad Halos de NVIDIA.

IA física en un punto de inflexión clave, los taxis autónomos serán los primeros en beneficiarse

Huang Huang añadió que la IA física está en un punto de inflexión crucial: cuando las máquinas puedan entender, razonar y actuar en el mundo real, al igual que ChatGPT revolucionó la IA digital, los taxis autónomos serán una de las aplicaciones que más se beneficiarán.

Destacó que Alpamayo permitirá a los vehículos conducir de manera segura en entornos complejos y explicar sus decisiones, lo cual es fundamental para lograr una escalabilidad en la conducción autónoma.

Tres pilares en una sola fase, creando un ecosistema completo de código abierto

NVIDIA posiciona Alpamayo como un “modelo docente”, no para desplegar directamente en los vehículos, sino como base para entrenar, ajustar y destilar otros modelos de conducción vehicular.

El proceso de operación del ecosistema Alpamayo incluye datos, modelos de razonamiento, decisiones de conducción, simulación y retroalimentación para optimización.

(Nota: La destilación aquí se refiere a usar la capacidad de razonamiento de Alpamayo para producir en masa modelos de conducción que puedan ejecutarse en vehículos en tiempo real, con comportamientos cercanos a los de expertos.)

1. Alpamayo 1: primer modelo de conducción con cadena de pensamiento

Alpamayo 1 cuenta con 10 mil millones de parámetros, recibe videos como entrada y produce trayectorias de conducción y procesos de razonamiento completos, además de que sus pesos y código de inferencia están abiertos. Actualmente está disponible en Hugging Face para investigación y desarrollo. En futuras versiones, se ampliará el tamaño del modelo, la profundidad del razonamiento y las opciones comerciales.

(Nota: Hugging Face es conocido como el GitHub de la IA, siendo el mayor repositorio de modelos de código abierto, integrando una gran cantidad de modelos y conjuntos de datos.)

2. AlpaSim: plataforma de simulación de conducción de código abierto

AlpaSim se ha lanzado en GitHub, soporta modelado de sensores de alta fidelidad, configuración de comportamientos de tráfico y pruebas en ciclo cerrado, además de ser útil para validación rápida y optimización de estrategias.

3. Conjuntos de datos abiertos de IA física: base de datos de conducción real a gran escala

Physical AI Open Datasets cuenta con más de 1,700 horas de datos de conducción, cubriendo múltiples regiones y condiciones ambientales, enfocados en situaciones raras y complejas, y también están disponibles en Hugging Face para descarga.

Huang Huang afirmó que la integración de estos tres componentes puede formar un ciclo de investigación y desarrollo auto-reforzante, acelerando la maduración de la tecnología de conducción con razonamiento.

La industria y fabricantes apoyan, apuntando a Level 4 de conducción autónoma

Varias empresas automotrices e instituciones de investigación, como Lucid, JLR, Uber y Berkeley DeepDrive, han expresado interés en Alpamayo. Todos coinciden en que la IA con capacidad de razonamiento, los entornos de simulación abiertos y los datos de alta calidad serán clave para impulsar la conducción autónoma de nivel 4.

(Nota: Nivel 1–2 es conducción asistida, nivel 3 es una etapa de transición, nivel 4 es cuando ya no se requiere conductor humano.)

Integración con otros ecosistemas de NVIDIA para soporte comercial

Además de Alpamayo, los desarrolladores pueden usar otras plataformas de NVIDIA, como Cosmos y Omniverse, e integrar los modelos en la arquitectura DRIVE Hyperion, junto con la plataforma de procesamiento DRIVE AGX Thor.

NVIDIA afirmó que el proceso de desarrollo puede verificarse primero en entornos simulados, antes de pasar a despliegues comerciales reales, enfatizando la seguridad y la escalabilidad.

(Jensen Huang en CES: Vera Rubin en producción masiva en 2026, vehículos autónomos con IA en Q1, proceso clave de TSMC)

Este artículo, Alpamayo ecosistema de NVIDIA presenta: hacer que los autos autónomos tengan capacidad de razonamiento y puedan explicar sus decisiones, fue publicado originalmente en Chain News ABMedia.