Del auge de la IA generativa a una nueva fase industrial
Mientras crecen los debates sobre una posible burbuja de la inteligencia artificial generativa, la fiabilidad de sus contenidos o los dilemas éticos asociados a usos como los deepfakes, Nvidia avanza en una dirección distinta. El fabricante de chips que impulsó 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 físico.
El objetivo es trasladar capacidades de razonamiento similares a las humanas a máquinas como robots y vehículos autónomos, capaces de analizar situaciones complejas antes de tomar decisiones en entornos reales.
Una ambición que va más allá del liderazgo bursátil
La irrupción de ChatGPT marcó el inicio de una tendencia que consolidó en 2025 a Nvidia como la empresa cotizada más valiosa del mundo por capitalización bursátil. Sin embargo, su consejero delegado, Jensen Huang, aspira a ir más allá de ser el proveedor de los superprocesadores utilizados por grandes plataformas de IA.
Durante la presentación inaugural del CES 2026 en Las Vegas, Huang dejó claro que la estrategia pasa por desarrollar y controlar los modelos de inteligencia artificial que operen en sectores como la automoción, la robótica y múltiples industrias.
Vera Rubin y la nueva generación de superprocesadores
En el centro de esta estrategia se encuentra la próxima generación de superprocesadores de Nvidia para inteligencia artificial, bautizada Vera Rubin. La compañía ha iniciado ya su fabricación a gran escala con vistas a su comercialización este mismo año.
Según la empresa, estos procesadores permitirán aplicaciones de IA más eficientes desde el punto de vista energético y con menores costes, al ofrecer una capacidad de computación hasta cinco veces superior.
Modelos propios para entrenar máquinas autónomas
Más allá del hardware, Nvidia presentó una nueva familia de modelos de lenguaje visual de código abierto, denominada Alpamayo. Estos modelos están diseñados para entrenar robots y vehículos autónomos mediante simulaciones virtuales guiadas por entrenadores humanos.
El planteamiento busca superar una de las principales limitaciones de la conducción autónoma: la imposibilidad de anticipar y programar todas las situaciones posibles. Nvidia propone que las máquinas aprendan a descomponer escenarios complejos en problemas más simples, razonar sobre ellos y explicar la decisión antes de ejecutarla.
Primeras aplicaciones en automoción y robótica
Como demostración, Huang mostró en el escenario pequeños robots humanoides y un vídeo de un nuevo modelo del Mercedes CLA, previsto para 2026, equipado con la tecnología de Nvidia y circulando de forma autónoma por San Francisco. El vehículo aún requiere supervisión humana, pero representa el primer resultado visible de la alianza entre Nvidia y Mercedes Benz.
La compañía prevé extender esta tecnología al conjunto de la industria automovilística con el objetivo de materializar la promesa de carreteras pobladas por coches y camiones autónomos.
