BYD, Geely, Nissan apuestan por Nvidia DRIVE Hyperion para la conducción autónoma

NVIDIA acelera su ofensiva en el coche autónomo con BYD, Geely, Nissan e Isuzu como nuevos aliados. Además, Uber actúa como gran escaparate para su despliegue comercial. La compañía ha anunciado en GTC 2026 que su plataforma DRIVE Hyperion gana peso entre fabricantes y operadores de movilidad. En consecuencia, este movimiento apunta claramente a llevar la autonomía de nivel 4 desde la fase de pruebas a programas más amplios y escalables.

La clave de este anuncio no está solo en sumar nombres relevantes, sino en la estandarización. NVIDIA quiere que marcas y socios tecnológicos trabajen sobre una misma arquitectura de referencia que combine computación, sensores, conectividad y seguridad funcional. Eso, sobre el papel, reduce tiempos de validación, simplifica la expansión internacional y facilita el aprendizaje de flotas a gran escala.

NVIDIA gana tracción en el nivel 4 con una plataforma común para fabricantes y robotaxis

NVIDIA ha confirmado que BYD, Geely y Nissan están desarrollando programas de vehículo autónomo de nivel 4 apoyados en DRIVE Hyperion. Mientras tanto, Isuzu y TIER IV trabajan en un autobús autónomo L4 con el chip DRIVE AGX Thor. La propuesta de la firma estadounidense pasa por ofrecer una base lista para producción. Además, esta base sirve tanto a turismos como a vehículos comerciales y servicios de movilidad.

En paralelo, la compañía también ha vinculado esta estrategia al crecimiento del ecosistema robotaxi. Bolt, Grab y Lyft figuran entre los operadores que ya se apoyan en DRIVE Hyperion para acelerar sus iniciativas de movilidad autónoma. Es una señal de que NVIDIA no quiere limitarse a vender chips. Por lo tanto, busca posicionarse como proveedor integral del vehículo definido por software.

Uber será una de las grandes vitrinas de NVIDIA

Uno de los anuncios más llamativos es la ampliación del acuerdo entre NVIDIA y Uber. Ambas compañías prevén desplegar una flota de vehículos autónomos impulsados por el software completo de NVIDIA DRIVE en 28 ciudades. Estas ciudades estarán repartidas por cuatro continentes antes de 2028. El arranque está previsto en Los Ángeles y el área de la bahía de San Francisco. Este inicio tendrá lugar durante la primera mitad de 2027.

Ese despliegue refuerza la idea de que la batalla del robotaxi ya no se libra solo en el laboratorio. Uber busca tejer una red global con múltiples socios tecnológicos y fabricantes. Por su parte, NVIDIA aporta tanto la arquitectura de hardware como la capa de software y seguridad. Así, se acelera la llegada de servicios comerciales más ambiciosos.

Nissan también se apoya en Wayve

Dentro de los nuevos movimientos del sector, Nissan aparece en este ecosistema con tecnología de Wayve sobre base NVIDIA. Además, Reuters informó hace unos días de una colaboración entre Nissan, Uber y Wayve para lanzar un piloto de robotaxi en Tokio a finales de 2026. Inicialmente, este piloto contará con conductor de seguridad. Esto deja ver que la ofensiva de Nissan en conducción automatizada va más allá de una única región.

Halos OS, la pieza con la que NVIDIA quiere convencer a la industria

Más allá de la potencia de cálculo, NVIDIA ha puesto mucho énfasis en la seguridad. Su nueva arquitectura Halos OS se presenta como una base universal para autonomía escalable en producción. Además, está construida sobre DriveOS con certificación ASIL D. Según la compañía, esta estructura reúne varias capas de protección, middleware de seguridad y aplicaciones desplegables. Incluye también un stack de seguridad activa orientado a los requisitos de homologación y validación del sector.

No es un detalle menor. El gran cuello de botella del coche autónomo no está solo en “hacer que funcione”, sino en demostrar de forma verificable que puede operar con garantías en millones de situaciones reales. Precisamente por eso, empresas como AEye, Flex, Gatik, Hesai, Lucid, MIRA, PlusAI, Qt Group, Saphira y Valeo se han sumado al laboratorio de inspección de sistemas de IA de NVIDIA Halos.

Alpamayo 1.5: el nuevo cerebro razonador para la conducción autónoma

Otro de los anuncios importantes de GTC 2026 ha sido Alpamayo 1.5, una actualización de la familia abierta de modelos, datasets y marcos de simulación de NVIDIA para conducción autónoma basada en razonamiento. Esta nueva versión toma como entrada vídeo de conducción, historial de movimiento del vehículo, guía de navegación y órdenes en lenguaje natural. Después, genera trayectorias junto con trazas de razonamiento.

Traducido al lenguaje de calle: NVIDIA quiere que el vehículo no solo “vea”, sino que además pueda justificar por qué toma una decisión. Así, los desarrolladores podrán ajustar su comportamiento con instrucciones y restricciones más directas. La empresa asegura también que Alpamayo 1.5 añade soporte multicámara más flexible. Además, incluye parámetros configurables para reutilizar la misma pila de IA en distintas gamas de vehículos y configuraciones de sensores.

La compañía sostiene que Alpamayo ya ha superado las 100.000 descargas entre desarrolladores del sector de la automoción desde su lanzamiento este año. Esta cifra busca reforzar la idea de comunidad y adopción alrededor de su enfoque abierto.

Omniverse NuRec: menos tiempo creando escenarios y más tiempo validando casos difíciles

Para que estos sistemas funcionen en la calle hace falta algo más que buenos modelos: también hace falta entrenamiento y validación en entornos virtuales realistas. Ahí entra NVIDIA Omniverse NuRec, un conjunto de tecnologías de reconstrucción y renderizado con 3D Gaussian Splatting. Esta tecnología transforma datos del mundo real en simulaciones interactivas de alta fidelidad. NVIDIA ha señalado que NuRec estará disponible de forma general en el catálogo NGC.

La herramienta ya ha sido integrada por proveedores como 51WORLD, dSPACE y Foretellix. También se ha citado su uso por parte de Voxel51, Parallel Domain y Mcity, el centro de investigación de la Universidad de Michigan. Este centro está construyendo un gemelo digital basado en gaussianas de su pista física de pruebas. El objetivo es claro: probar más escenarios extraños, peligrosos o raros sin disparar los costes de desarrollo en el mundo real.

NVIDIA decidida a ser clave en la conducción autónoma total

NVIDIA está ejecutando una estrategia muy inteligente: en lugar de vender solo chips para automoción, está levantando un ecosistema completo. Este ecosistema abarca computación, seguridad, simulación, modelos de IA y alianzas con fabricantes y plataformas de movilidad. Eso la coloca en una posición privilegiada si el robotaxi y la autonomía de nivel 4 despegan de verdad en los próximos años.

Ahora bien, conviene no dejarse llevar por el entusiasmo de las presentaciones. La industria del coche autónomo lleva años prometiendo más de lo que entrega. El verdadero examen no será el número de socios anunciados en una keynote. Lo importante es cuántos vehículos llegan a operar de forma comercial, rentable y segura en ciudades reales. NVIDIA parece tener hoy una de las propuestas más sólidas del mercado. Sin embargo, convertir músculo tecnológico en despliegue masivo sigue siendo el gran reto.