NVIDIA presenta Alpamayo 2 Super, modelo abierto de 32 mil millones de parámetros para robotaxis

Durante la conferencia GTC Taipei, NVIDIA detalló una oferta que une modelos, simulación y datos para acelerar el desarrollo de robotaxis de nivel 4. La empresa presentó componentes destinados a cubrir todo el flujo de trabajo: captura de datos de flota, generación de escenarios, entrenamiento cerrado y capacidades para desplegar agentes en vehículo.

El núcleo técnico anunciado es Alpamayo 2 Super: un modelo VLA (visión‑lenguaje‑acción) de razonamiento abierto con 32 mil millones de parámetros que, según NVIDIA, puede razonar, planificar y actuar a lo largo del stack de conducción. Junto al modelo se lanzaron AlpaGym, un marco de aprendizaje por refuerzo de bucle cerrado; OmniDreams, un modelo generativo de mundos fotorealistas para crear escenarios raros; y Omniverse NuRec, que impulsa la habilidad Neural Reconstruction para transformar datos de flota en escenas 3D.

NVIDIA presentó la suite como respuesta a la necesidad de reproducir y testar casos límite antes del despliegue en carretera, con foco en interpretabilidad, validación de seguridad y colaboración regulatoria. La compañía afirma que la combinación evita que desarrolladores y fabricantes deban construir desde cero la infraestructura de autonomía y permite simular escenarios de cola larga a escala.

Por qué importa: según Jensen Huang, la iniciativa permite que los automóviles empiecen a razonar y ayuda a ganar confianza para escalar soluciones de nivel 4. NVIDIA sostiene que ofrecer modelos abiertos, simulación, datos reales y habilidades de agente completa la cadena necesaria para acelerar pruebas y validación. La adopción real dependerá de la integración en flotas y de procesos regulatorios y de validación en carretera.