Nvidia se convierte en el socio de conducción autónoma de pila completa de Uber
Nvidia y Uber han anunciado una asociación ampliada que verá la plataforma de software de vehículos autónomos completa de Nvidia impulsar los taxis robóticos de Uber a escala comercial a partir de la primera mitad de 2027. Las empresas planean dirigirse a 28 mercados en cuatro continentes antes del final de 2028, comenzando con Los Ángeles y San Francisco. El anuncio fue realizado por el CEO de Nvidia, Jensen Huang, durante su discurso de apertura en GTC 2026, la conferencia anual de inteligencia artificial de Nvidia en San José.
El alcance del acuerdo marca una evolución significativa de la colaboración existente de las empresas. Uber había acordado previamente en CES este año alimentar datos de conducción del mundo real al pipeline de entrenamiento de AI de Nvidia. Ese arreglo ahora se ha expandido a algo mucho más completo: Nvidia construirá la pila de vehículos autónomos completa para Uber a escala — cubriendo percepción, predicción, planificación y control — mientras también maneja la infraestructura de entrenamiento y validación de simulación que respalda cualquier despliegue AV comercial.
Lo que realmente hace la pila AV de Nvidia
El desarrollo de vehículos autónomos requiere resolver varios problemas de ingeniería interconectados simultáneamente. La plataforma de Nvidia aborda cada capa de la pila. El sistema de percepción procesa datos de cámaras, lidar y radar para construir un modelo 3D en tiempo real del entorno del vehículo. El módulo de predicción anticipa los movimientos de peatones, ciclistas y otros vehículos. El sistema de planificación traza una ruta a través de escenarios de tráfico complejos, y la capa de control traduce ese plan en entradas de dirección, aceleración y frenado.
Detrás del sistema desplegado se encuentra una vasta infraestructura de entrenamiento y simulación. La plataforma DRIVE de Nvidia permite que las empresas de AV entrenen redes neuronales en datos sintéticos generados en simulación, permitiendo que los desarrolladores expongan sus sistemas a escenarios raros o peligrosos que sería impractical recopilar en el mundo real. Una vez que los modelos funcionan satisfactoriamente en simulación, pueden validarse contra datos del mundo real e implementarse progresivamente.
Mercado de taxis robóticos de múltiples socios de Uber
La asociación con Nvidia encaja en una estrategia más amplia de Uber de convertirse en un mercado para viajes compartidos autónomos. Uber tiene asociaciones existentes con Waymo, Zoox, Nuro, May Mobility y Wayve. La asociación con Nvidia es distinta porque implica que Nvidia construya la pila autónoma completa en lugar de que Uber simplemente distribuya viajes generados por un operador de AV de terceros.
Esta estructura podría dar a Uber más flexibilidad para escalar el servicio de taxi robótico globalmente. En lugar de depender de empresas de AV individuales para expandirse ciudad por ciudad, Uber podría desplegar la plataforma impulsada por Nvidia donde sea que se otorguen aprobaciones regulatorias. El objetivo de 28 mercados antes de fin de 2028 es ambicioso — Waymo actualmente opera servicios de taxi robótico de pago en aproximadamente cuatro ciudades estadounidenses.
Compitiendo con Waymo
La asociación posiciona explícitamente a Uber para competir más directamente con Waymo, que ha construido su propio sistema AV de pila completa y opera un servicio de taxi robótico independiente a través de Waymo One. Waymo ha atraído capital significativo y está valorado en más de $45 mil millones, lo que refleja el valor a largo plazo percibido de las operaciones AV verticalmente integradas.
Sin embargo, la aceptación pública de los taxis robóticos sigue siendo una pregunta abierta. La Administración Nacional de Seguridad del Tráfico en Carreteras está investigando después de que un vehículo de Waymo golpeó e hirió a un niño en Santa Mónica en enero. Tales incidentes dan forma a la percepción pública y los cronogramas regulatorios, afectando potencialmente el cronograma de lanzamiento de Uber-Nvidia.
Tiempo de mercado y ventaja del chip de AI
El dominio de Nvidia en chips de entrenamiento de AI proporciona a la empresa una ventaja estructural en el espacio de AV. El desarrollo de vehículos autónomos es fundamentalmente un problema de datos y cómputo — cuantas más millas entrene un sistema, más seguro y capaz se vuelve. Las empresas que operan a escala de Nvidia en infraestructura de AI pueden potencialmente aplicar esa ventaja al entrenamiento de AV, acortando los cronogramas de desarrollo en relación con los competidores.
El anuncio surge cuando la industria de AV emerge de un período de restructuración, con varios programas de alto perfil reducidos entre 2022 y 2024. La asociación Nvidia-Uber señala una confianza renovada de que tanto la tecnología como el entorno regulatorio están madurando hacia viabilidad comercial a escala.
Este artículo se basa en reportes de Automotive News. Lea el artículo original.
Originally published on autonews.com
