En el marco del Consumer Electronics Show (CES) 2026 celebrado en Las Vegas, Nvidia ha presentado lo que su CEO Jensen Huang denominó el momento ChatGPT para la IA física. La compañía desplegó un arsenal completo de modelos abiertos, herramientas de simulación y conjuntos de datos diseñados para dotar a robots y vehículos autónomos de capacidades de razonamiento cercanas a las humanas.
Puntos clave
- Nvidia presenta modelos Cosmos para IA física con razonamiento avanzado
- Familia Alpamayo revoluciona la conducción autónoma basada en razonamiento
- Nuevo hardware Jetson T4000 multiplica el rendimiento para robótica
- Ecosistema abierto disponible en GitHub y Hugging Face
- Colaboración con socios como Mercedes-Benz y Boston Dynamics
Tabla de contenidos
- Introducción: El momento ChatGPT para la IA física
- Cosmos Reason 2: Razonamiento visual avanzado
- Alpamayo: Conducción autónoma que explica sus decisiones
- Isaac GR00T: Robots humanoides con control integral
- Jetson T4000: Hardware para IA física en el edge
- Ecosistema abierto y colaboraciones estratégicas
- Conclusión: El futuro de la IA física
Introducción: El momento ChatGPT para la IA física
Jensen Huang, fundador y CEO de Nvidia, afirmó durante su presentación inaugural en CES 2026 que ha llegado el momento ChatGPT para la IA física, cuando las máquinas comienzan a comprender, razonar y actuar en el mundo real. Esta declaración marca un punto de inflexión en la evolución de la inteligencia artificial hacia aplicaciones físicas tangibles.
La compañía presentó un portafolio integral que incluye las familias Cosmos para IA física general, Alpamayo para conducción autónoma, Isaac GR00T para robótica humana y nuevos módulos Jetson T4000 para computación en el edge. Todos estos desarrollos comparten una característica común: la capacidad de razonar y explicar sus decisiones.
Cosmos Reason 2: Razonamiento visual avanzado
La familia Cosmos representa la base tecnológica de la propuesta de IA física de Nvidia. Cosmos Reason 2 es un modelo de lenguaje visual (VLM) de razonamiento abierto que permite a las máquinas observar, comprender e interactuar con mayor precisión en el entorno físico.
Este modelo se complementa con Cosmos Transfer 2.5 y Cosmos Predict 2.5, diseñados para generar videos y datos sintéticos a gran escala en una amplia variedad de escenarios y condiciones. Estos recursos pueden emplearse para evaluar, dentro de entornos de simulación, políticas robóticas y comportamientos complejos antes de su implementación en el mundo real.
Nvidia asegura contar con una de las mayores colecciones de datos multimodales abiertos a nivel global, integrada por 10 billones de tokens de entrenamiento de lenguaje, 500,000 trayectorias robóticas, 455,000 estructuras proteicas y más de 100 terabytes de información proveniente de sensores de vehículos.
Alpamayo: Conducción autónoma que explica sus decisiones
En el ámbito de la conducción autónoma, Nvidia presentó la familia Alpamayo, integrada por modelos abiertos, herramientas de simulación y grandes conjuntos de datos orientados a impulsar el desarrollo de vehículos autónomos basados en razonamiento.
Alpamayo 1 es descrito como el primer VLA de razonamiento abierto a gran escala diseñado específicamente para vehículos autónomos. Impulsado por una cadena de pensamiento de 10,000 millones de parámetros, el sistema permite que los vehículos no solo comprendan y respondan a las condiciones de su entorno, sino que también expliquen las decisiones que toman.
Según la compañía, los automóviles que integran este sistema pueden encontrar soluciones ante condiciones extremas de manera similar a la humana, incluso sin contar con experiencias previas en escenarios específicos. Para Huang, esta tecnología marca un cambio fundamental: Los vehículos autónomos no solo toman información de los sensores, también razonan sobre la acción que están a punto de ejecutar.
Isaac GR00T: Robots humanoides con control integral
Los modelos Cosmos constituyen la base tecnológica de la propuesta de IA física de Nvidia, la cual se concreta con el lanzamiento de Isaac GR00T N1.6. Este modelo VLA y de razonamiento abierto fue diseñado específicamente para robots humanoides y facilita el control integral de la máquina, al tiempo que optimiza su capacidad de razonamiento y comprensión contextual.
El ecosistema se refuerza con Nvidia Metropolis, un flujo de trabajo de referencia que permite crear agentes de visión artificial capaces de analizar y procesar grandes volúmenes de video, tanto en tiempo real como grabado, con aplicaciones en seguridad, logística y automatización industrial.
Huang subrayó que estos modelos están abiertos al mundo. Desde ahora, puedes crearlos, evaluarlos, protegerlos e implementarlos. Esta filosofía de apertura busca acelerar la innovación en robótica y vehículos autónomos mediante la colaboración comunitaria.
Jetson T4000: Hardware para IA física en el edge
Para soportar estas capacidades avanzadas de IA física, Nvidia presentó el módulo Jetson T4000, basado en la arquitectura Blackwell. Este hardware ofrece hasta cuatro veces más rendimiento que la generación anterior Jetson Orin, manteniendo un consumo energético eficiente de 70 vatios.
El Jetson T4000 está específicamente diseñado para aplicaciones de robótica y edge computing que requieren ejecutar modelos generativos complejos con baja latencia. Con 64 GB de memoria y capacidad de procesamiento de video 4K en tiempo real, este módulo permite a los robots procesar información de múltiples sensores simultáneamente mientras mantienen capacidades de razonamiento avanzado.
La compañía también presentó Jetson Thor como plataforma definitiva para IA física y robótica, entregando hasta 2070 TFLOPS de computación AI y 128 GB de memoria con potencia configurable entre 40 y 130 vatios.
Ecosistema abierto y colaboraciones estratégicas
Nvidia ha adoptado una estrategia de apertura radical con todos estos desarrollos. Los modelos, conjuntos de datos y marcos presentados durante el CES 2026 están disponibles desde ahora en plataformas como GitHub, Hugging Face y build.nvidia.com.
Esta aproximación ha atraído a socios estratégicos como Mercedes-Benz para conducción autónoma, Boston Dynamics para robótica humana, y una amplia gama de empresas tecnológicas que están adoptando estas tecnologías abiertas.
El enfoque abierto no solo acelera el desarrollo tecnológico, sino que fomenta la colaboración en la industria y la creación de herramientas que facilitan el abordaje de escenarios complejos. Huang resume la visión: Nuestra visión es que, algún día, cada automóvil y cada camión sean autónomos, y estamos trabajando para hacer realidad ese futuro.
Conclusión: El futuro de la IA física
El anuncio de Nvidia en CES 2026 representa un hito fundamental en la evolución de la inteligencia artificial hacia aplicaciones físicas. La combinación de modelos de razonamiento avanzado, simulaciones realistas y hardware especializado crea las condiciones para que robots y vehículos autónomos operen con niveles de comprensión y adaptabilidad sin precedentes.
La estrategia de apertura que ha adoptado la compañía podría acelerar significativamente la adopción de estas tecnologías, permitiendo que desarrolladores e investigadores de todo el mundo contribuyan al avance de la IA física. Como señaló Huang, el momento ChatGPT para la robótica ya está aquí, y las implicaciones para industrias como la automotriz, logística y manufactura podrían ser transformadoras.
Con estas herramientas ahora disponibles de forma abierta, estamos presenciando los primeros pasos hacia un futuro donde máquinas inteligentes no solo ejecutan tareas, sino que comprenden, razonan y explican sus acciones en el mundo físico.
Publicar un comentario