El 16 de marzo de 2026, Uber y Nvidia anunciaron una asociación estratégica para lanzar una red global de robotaxis apoyada en modelos de inteligencia artificial. Según el acuerdo, el servicio arrancará en Los Ángeles y San Francisco durante la primera mitad de 2027 y se ampliará de forma progresiva hasta alcanzar 28 ciudades en Norteamérica, Europa, Australia y Asia hacia 2028. Esta iniciativa busca combinar la experiencia operativa de Uber como plataforma de movilidad con la pila tecnológica y los modelos de Nvidia para ofrecer un servicio autónomo a gran escala.
La propuesta técnica se asienta en la plataforma NVIDIA DRIVE Hyperion y en el portafolio de modelos Alpamayo, incluido el avance publicado como Alpamayo 1.5. Estas piezas permiten que los vehículos perciban el entorno y tomen decisiones complejas mediante razonamiento en escenarios poco frecuentes, como obras imprevistas o comportamientos erráticos de peatones. Además, Nvidia impulsa una arquitectura de seguridad denominada NVIDIA Halos OS y herramientas de simulación como Omniverse NuRec para validar situaciones difíciles antes del despliegue real.
Cómo será el despliegue y las fases operativas
El plan de implementación seguirá una secuencia gradual: primero circularán vehículos dedicados a la captura de datos para aprender las particularidades de cada ciudad; después operarán unidades con supervisores humanos a bordo y, con el tiempo, la flota evolucionará hacia nivel 4, es decir, conducción sin intervención humana dentro de condiciones definidas. Uber no detalló las 26 ciudades adicionales que se sumarán al plan, pero precisó que la expansión dependerá de factores como la regulación local, la validación técnica, y la adaptación de la infraestructura urbana para soportar operaciones autónomas.
Requisitos regulatorios y retos técnicos
Para que los robotaxis funcionen a gran escala será imprescindible superar desafíos regulatorios, demostrar un historial de seguridad y ganar la confianza de los usuarios. La transición desde vehículos de prueba hasta servicios comerciales exige pruebas extensas de validación, integración con los sistemas urbanos y protocolos de transporte. Además, las compañías deben probar el comportamiento en situaciones límite y garantizar que la aceptación pública acompañe la maduración tecnológica, ya que la percepción ciudadana influye directamente en la adopción de estos servicios.
Colaboradores, competencia y el ecosistema tecnológico
El anuncio refuerza el papel de Nvidia como proveedor de una pila completa para conducción autónoma y muestra la adhesión de fabricantes como BYD, Geely, Isuzu y Nissan, además de proveedores de movilidad como Bolt, Grab y Lyft. Estas alianzas estandarizan componentes de cálculo, sensores y seguridad para acelerar la validación global. En el frente competitivo, Tesla ya opera un piloto de robotaxis en Austin iniciado en junio de 2026; informes especializados han mencionado alrededor de 15 incidentes y una flota aproximada de 35 vehículos con supervisores en cabina, aunque detalles oficiales sobre el tamaño total no se han divulgado. La carrera por la autonomía combina avances técnicos con pruebas y despliegue comercial.
Simulación, aprendizaje y modelos de razonamiento
Para afrontar eventos raros, Nvidia propone Alpamayo 1.5, un modelo que recibe vídeo, historial de movimiento, indicaciones de navegación y comandos en lenguaje natural para generar trayectorias con trazas de razonamiento. Complementado por Omniverse NuRec, los desarrolladores pueden reconstruir entornos reales en 3D para simular y depurar comportamientos sin construir escenarios manualmente. Esta combinación facilita aprender de sucesos inusuales y ajustar políticas de conducción mediante post-entrenamiento y prompts, lo que ayuda a escalar la misma pila de software a diferentes plataformas y configuraciones de sensores.
