Mientras crecen los debates sobre una posible burbuja de la inteligencia artificial generativa, la fiabilidad de sus contenidos o los dilemas \u00e9ticos asociados a usos como los deepfakes, Nvidia avanza en una direcci\u00f3n distinta. El fabricante de chips que impuls\u00f3 el desarrollo de ChatGPT y de las principales aplicaciones generativas ha presentado su hoja de ruta para una nueva etapa de la IA, centrada en el mundo f\u00edsico.<\/p>\n\n\n\n
El objetivo es trasladar capacidades de razonamiento similares a las humanas a m\u00e1quinas como robots y veh\u00edculos aut\u00f3nomos, capaces de analizar situaciones complejas antes de tomar decisiones en entornos reales.<\/p>\n\n\n\n
La irrupci\u00f3n de ChatGPT marc\u00f3 el inicio de una tendencia que consolid\u00f3 en 2025 a Nvidia como la empresa cotizada m\u00e1s valiosa del mundo por capitalizaci\u00f3n burs\u00e1til. Sin embargo, su consejero delegado, Jensen Huang, aspira a ir m\u00e1s all\u00e1 de ser el proveedor de los superprocesadores utilizados por grandes plataformas de IA.<\/p>\n\n\n\n
Durante la presentaci\u00f3n inaugural del CES 2026 en Las Vegas, Huang dej\u00f3 claro que la estrategia pasa por desarrollar y controlar los modelos de inteligencia artificial que operen en sectores como la automoci\u00f3n, la rob\u00f3tica y m\u00faltiples industrias.<\/p>\n\n\n\n
En el centro de esta estrategia se encuentra la pr\u00f3xima generaci\u00f3n de superprocesadores de Nvidia para inteligencia artificial, bautizada Vera Rubin. La compa\u00f1\u00eda ha iniciado ya su fabricaci\u00f3n a gran escala con vistas a su comercializaci\u00f3n este mismo a\u00f1o.<\/p>\n\n\n\n
Seg\u00fan la empresa, estos procesadores permitir\u00e1n aplicaciones de IA m\u00e1s eficientes desde el punto de vista energ\u00e9tico y con menores costes, al ofrecer una capacidad de computaci\u00f3n hasta cinco veces superior.<\/p>\n\n\n\n
M\u00e1s all\u00e1 del hardware, Nvidia present\u00f3 una nueva familia de modelos de lenguaje visual de c\u00f3digo abierto, denominada Alpamayo. Estos modelos est\u00e1n dise\u00f1ados para entrenar robots y veh\u00edculos aut\u00f3nomos mediante simulaciones virtuales guiadas por entrenadores humanos.<\/p>\n\n\n\n
El planteamiento busca superar una de las principales limitaciones de la conducci\u00f3n aut\u00f3noma: la imposibilidad de anticipar y programar todas las situaciones posibles. Nvidia propone que las m\u00e1quinas aprendan a descomponer escenarios complejos en problemas m\u00e1s simples, razonar sobre ellos y explicar la decisi\u00f3n antes de ejecutarla.<\/p>\n\n\n\n
Como demostraci\u00f3n, Huang mostr\u00f3 en el escenario peque\u00f1os robots humanoides y un v\u00eddeo de un nuevo modelo del Mercedes CLA, previsto para 2026, equipado con la tecnolog\u00eda de Nvidia y circulando de forma aut\u00f3noma por San Francisco. El veh\u00edculo a\u00fan requiere supervisi\u00f3n humana, pero representa el primer resultado visible de la alianza entre Nvidia y Mercedes Benz.<\/p>\n\n\n\n
La compa\u00f1\u00eda prev\u00e9 extender esta tecnolog\u00eda al conjunto de la industria automovil\u00edstica con el objetivo de materializar la promesa de carreteras pobladas por coches y camiones aut\u00f3nomos.<\/p>\n\n\n\n
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