El futuro de conducción autónoma de Nvidia: Cómo el chip Big Thor impulsa la revolución de los robotaxis hasta 2027

Nvidia acaba de presentar una hoja de ruta ambiciosa que podría redefinir la trayectoria de crecimiento de la compañía. Para 2027, el fabricante de chips planea desplegar su plataforma de software Drive AV en flotas de robotaxis, orientándose a vehículos autónomos de Nivel 4 que operan de forma independiente en zonas geográficas específicas sin necesidad de conductores humanos.

La verdadera historia no es solo sobre los robotaxis, sino sobre cómo Nvidia se está posicionando en un mercado emergente masivo. Actualmente, la división de automoción y robótica de la compañía genera solo $592 millones por trimestre, un escaso 1% de los ingresos totales. Pero eso está a punto de cambiar drásticamente a medida que la adopción se acelera.

El chip Big Thor es un cambio de juego para los fabricantes de automóviles

En el centro de esta estrategia se encuentra la computadora automotriz Nvidia Drive AGX Thor, el “big thor” diseñado para ser el cerebro detrás de los sistemas de conducción autónoma de próxima generación. Con un precio de alrededor de $3,500 por unidad, la plataforma Thor ofrece a los fabricantes de automóviles una vía más rápida y rentable para llegar al mercado en comparación con desarrollar sus propias pilas autónomas.

Mercedes-Benz ya se ha comprometido a integrar la tecnología Drive de Nvidia en los modelos de 2026. El fabricante alemán desplegará el sistema potenciado por Thor en sus vehículos, comenzando con capacidades de cambio de carril y avanzando eventualmente hacia conducción en autopista sin manos, navegación urbana y funciones de park-to-park para 2026.

Una prueba reciente en diciembre en San Francisco demostró tanto la promesa como las limitaciones de la tecnología actual. Un Mercedes-Benz CLA de 2026 operó de forma autónoma durante el 90% de un viaje de una hora, requiriendo intervención del conductor solo una vez al enfrentarse a escenarios de tráfico complejos que involucraban dos autobuses y un vehículo Waymo. Esto se clasifica como Nivel 2 Plus Plus—impresionante según los estándares actuales, aunque todavía requiere que un conductor de seguridad permanezca completamente responsable. Es similar a la situación actual de la capacidad Full Self-Driving de Tesla.

La plataforma Vera Rubin marca un gran avance

El CEO de Nvidia, Jensen Huang, anunció que la plataforma de chips de próxima generación Vera Rubin ha entrado en producción completa, ofreciendo cinco veces mejor rendimiento en computación de IA en comparación con generaciones anteriores. Cada servidor Vera Rubin contiene 72 unidades de procesamiento gráfico y 36 procesadores centrales, con la capacidad de enlazarse en pods masivos que superan las 1,000 unidades para una potencia de procesamiento concentrada.

Lo notable es que Nvidia logró una mejora de 10 veces en la eficiencia de generación de tokens mientras solo aumentaba la densidad de transistores en 1.6 veces, un testimonio de una arquitectura superior y formatos de datos propietarios. CoreWeave está desplegando los primeros sistemas Vera Rubin, mientras que gigantes tecnológicos como Microsoft, Oracle, Amazon y Alphabet están alineándose para adoptar la plataforma en sus infraestructuras de IA.

Dinámica del mercado y presiones competitivas

Nvidia enfrenta competencia continua de AMD y Google en la carrera por los chips de IA. La compañía adquirió recientemente talento de la startup Groq, incorporando ejecutivos que previamente diseñaron los procesadores de IA de Google, lo que indica cuán en serio toma Nvidia mantener su ventaja tecnológica.

Mientras tanto, la demanda de los chips H200 de Nvidia sigue siendo robusta en China, aunque las complicaciones geopolíticas persisten. La CFO Colette Kress señaló que la compañía ha solicitado licencias de exportación para reanudar los envíos a China, pero la aprobación gubernamental aún está pendiente.

La trayectoria está clara: los vehículos autónomos impulsados por chips avanzados de IA representan la próxima frontera de crecimiento para Nvidia. Con la plataforma big thor ganando adopción entre los fabricantes de automóviles y los objetivos de autonomía de Nivel 4 establecidos para 2027, el gigante de los semiconductores se está posicionando en la intersección de la tecnología de transporte y la inteligencia artificial, una oportunidad de mercado mucho mayor de lo que actualmente representa cualquier segmento individual.