NVIDIA abre Alpamayo 2 Super para desarrollo comercial de modelos AV

Why it matters

Commercial licensing gives AV teams broader rights to modify and redistribute NVIDIA's driving model, while the lack of disclosed customers, deployments and independent road validation leaves its production value unproven.

El grupo de investigación sobre vehículos autónomos de Marco Pavone en NVIDIA está llevando a Alpamayo 2 Super al desarrollo comercial después de que NVIDIA abrió el modelo para ajuste fino, modificación y redistribución el 4 de agosto de 2026.

NVIDIA identifica a Pavone como su director senior de investigación de vehículos autónomos y profesor asociado en Stanford University. La guía técnica de NVIDIA dice que las políticas de conducción desplegadas afectan su entorno a través de decisiones de frenado, dirección y navegación, lo que permite que los errores se acumulen con el tiempo.

Ese problema ha moldeado el trabajo de NVIDIA en Alpamayo. Una guía técnica describe un flujo de trabajo de desarrollo que combina modelos de conducción con simulación y aprendizaje por refuerzo. El objetivo es entrenar modelos frente a las consecuencias de sus decisiones y dar a los desarrolladores herramientas para inspeccionar por qué un modelo seleccionó una maniobra.

El proyecto amplía la estrategia de modelo abierto promovida por el cofundador y CEO de NVIDIA, Jensen Huang. Huang trabajó en AMD y LSI Logic antes de fundar NVIDIA en 1993 junto con Chris Malachowsky y Curtis Priem. NVIDIA es una empresa que cotiza en bolsa con sede en Santa Clara, California, y Alpamayo se financia dentro de la corporación en lugar de a través de una startup separada, un grupo de inversores o una ronda de financiamiento, según su informe anual de 2026.

Un cambio de licencia abre el camino a la producción

Alpamayo 2 Super es un modelo de visión-lenguaje-acción de 32 mil millones de parámetros para el desarrollo de conducción autónoma, según el comunicado de NVIDIA y la ficha técnica del modelo.

El modelo se basa en Cosmos 3 Super Reasoner y se post-entrenó con aprendizaje por refuerzo, según el comunicado de NVIDIA. Acepta entradas de cámara, texto y ego-motion reciente y está pensado para el desarrollo en la nube en lugar de su instalación como un sistema de conducción listo para producción sin modificaciones.

Los desarrolladores de AV pueden usar Alpamayo 2 Super como modelo maestro para generar trayectorias, rastros de razonamiento, etiquetas y salidas de entrenamiento. Esas capacidades luego pueden destilarse en modelos más pequeños diseñados para inferencia en tiempo real dentro de un vehículo. Este flujo de trabajo de nube a vehículo ofrece a los fabricantes de automóviles y desarrolladores de autonomía un punto de partida sin exigirles entrenar cada capacidad fundamental desde cero.

Las versiones anteriores de Alpamayo tenían restricciones orientadas a la investigación. NVIDIA ha colocado ahora a Alpamayo 2 Super bajo OpenMDW-1.1, una licencia de la Linux Foundation, y dice que está aplicando la licencia en toda la familia Alpamayo. Los términos de la licencia permiten el uso comercial, la modificación y la distribución de los materiales del modelo. Los redistribuidores deben conservar la licencia y los avisos aplicables, y ciertos litigios de patentes o derechos de autor especificados sobre los materiales pueden terminar algunas concesiones.

NVIDIA afirma que la licencia permite a los desarrolladores adaptar Alpamayo a sus datos, políticas de conducción y estrategias de despliegue mientras mantienen el control de sus datos e infraestructura y poseen el valor creado mediante modelos especializados y el know‑how acumulado. También ofrece a los proveedores una vía legal para empaquetar modelos derivados en productos comerciales.

El permiso comercial no establece la preparación automotriz. La ficha técnica del modelo de NVIDIA dice que los desarrolladores deben realizar pruebas específicas por caso de uso y validación a nivel de sistema antes del despliegue. Alpamayo 2 Super sigue siendo un modelo de desarrollo en la nube y una fuente para destilar capacidades en sistemas más pequeños dentro del vehículo. NVIDIA no ha revelado precios, ingresos, clientes pagadores ni despliegues comerciales para Alpamayo 2 Super, y no ha nombrado a ningún fabricante de automóviles, fabricante de camiones, proveedor u operador AV que esté usando la versión con licencia comercial.

Un solo modelo maneja cinco tareas de desarrollo de AV

Alpamayo 2 Super procesa flujos sincronizados de cámaras alrededor de un vehículo, junto con texto y el historial reciente de ego-motion. Puede devolver una trayectoria planificada, una explicación en cadena de causalidad, una acción de alto nivel como ceder el paso o detenerse, etiquetas de razonamiento automatizado y respuestas visuales basadas en regiones concretas de la imagen.

Estas salidas atienden varios flujos de trabajo de AV. Un desarrollador puede inspeccionar la ruta propuesta por el modelo, examinar su razonamiento declarado, usarlo para etiquetar video de la flota y comparar la salida con una política de conducción más pequeña.

Los casos difíciles como cut-ins, intersecciones complejas, interacciones con peatones y condiciones climáticas adversas conforman el argumento técnico a favor de un modelo de razonamiento. Los sistemas convencionales pueden aprender patrones frecuentes a partir de grandes conjuntos de datos de conducción. Las interacciones raras que involucran a varios usuarios de la vía son más difíciles porque el vehículo debe inferir intenciones, anticipar consecuencias y elegir una acción segura a partir de ejemplos limitados.

NVIDIA también conecta los rastros de razonamiento de Alpamayo con sus herramientas de validación de seguridad Halos y con trabajo alineado con ISO/PAS 8800, según los materiales de producto de la compañía. Esa integración puede ayudar a los equipos a organizar evidencia de validación, pero no significa que Alpamayo 2 Super esté certificado o aprobado para su despliegue en vías públicas.

Los benchmarks de NVIDIA siguen siendo los benchmarks de NVIDIA

Según la ficha técnica del modelo Alpamayo 2 Super, NVIDIA midió una puntuación de 79.2 en la métrica Lingo-Judge de LingoQA y clasificó el modelo en primer lugar entre casi 40 sistemas que evaluó. NVIDIA informó que Alpamayo 2 Super superó a Qwen2.5-VL 72B por 17 puntos, a Gemini 2.5 Pro por 15.1 puntos y a GPT-4o por 23.2 puntos.

Estos resultados muestran cómo NVIDIA evalúa el modelo dentro de su propio stack de desarrollo. No demuestran operación segura en vías públicas, aprobación regulatoria ni rendimiento dentro de un sistema vehicular redundante completo. La replicación independiente será importante porque el modelo, las comparaciones reportadas y gran parte de la infraestructura de evaluación provienen de NVIDIA.

Un artículo de investigación de 2026 encontró que los modelos de conducción autónoma con capacidad de razonamiento, incluido Alpamayo, podrían ser perturbados por entradas textuales manipuladas. Los investigadores pidieron defensas más fuertes y una evaluación más rigurosa de la conexión entre el razonamiento del modelo y las trayectorias del vehículo. Los pesos abiertos facilitan ese tipo de pruebas externas, mientras que la licencia comercial amplía el grupo de desarrolladores que pueden examinar y modificar el sistema.

Alpamayo compite por desarrolladores, no por millas en carretera

Alpamayo entra en un mercado donde varios rivales están construyendo productos de autonomía completos. Waymo ofrece la comparación de despliegue más clara a través de su servicio comercial de robotaxis propietario e integrado verticalmente. Wayve está desarrollando un AI Driver de extremo a extremo para uso en distintas plataformas de vehículos y dice que su despliegue anunciado para vehículos de consumo comienza en 2027. Waabi está aplicando inicialmente su sistema Physical AI de extremo a extremo al transporte autónomo de carga, con robotaxis planeados como un mercado posterior. Applied Intuition vende software de autonomía embebida junto con productos de simulación y gestión de flotas.

El grupo de Pavone ofrece un modelo de desarrollo y herramientas asociadas en lugar de operar una flota o vender un sistema de conducción certificado y completo. Su argumento competitivo se basa en pesos abiertos, derechos de redistribución comercial y acceso al stack de entrenamiento y simulación de NVIDIA. Sin clientes ni despliegues divulgados, la evidencia pública alrededor del lanzamiento se limita a los informes de benchmarks y materiales técnicos de NVIDIA.

Pavone está ensamblando un stack de desarrollo de AV

NVIDIA introdujo la familia Alpamayo más amplia a finales de 2025, antes del lanzamiento de licencias comerciales de agosto de 2026. Una visión técnica describe Alpamayo 2 Super junto con AlpaSim, un simulador de circuito cerrado, y AlpaGym, un marco de aprendizaje por refuerzo que retroalimenta las consecuencias de la conducción simulada al entrenamiento del modelo.

La guía de entrenamiento en circuito cerrado publicada actualmente demuestra AlpaGym con Alpamayo 1.5, un predecesor de 10 mil millones de parámetros. NVIDIA dice que los desarrolladores pueden usar sus propios modelos AV, mientras que los flujos de trabajo más amplios siguen en desarrollo. Por lo tanto, la documentación va rezagada respecto al lanzamiento comercial del modelo más grande de Alpamayo 2 Super.

Las herramientas asociadas ofrecen a los equipos de AV un camino a través del procesamiento de datos, el entrenamiento de modelos, la simulación, la destilación y la inferencia dentro del vehículo. Los pesos abiertos reducen la fricción legal para acceder a esa pila, mientras que los modelos especializados destilados de Alpamayo pueden generar demanda de capacidad de cómputo de NVIDIA en centros de datos y vehículos. Los desarrolladores pueden inspeccionar partes del trabajo de apoyo a través del repositorio GitHub de Alpamayo.

El cambio de licencia del 4 de agosto convierte la adopción en investigación en una prueba comercial. El grupo de Pavone ha proporcionado el modelo, el flujo de trabajo de entrenamiento y las herramientas de simulación, y los fabricantes de automóviles y desarrolladores de AV ahora pueden construir sistemas propietarios sobre él sin negociar derechos de modelo por separado. Aún deben demostrar que las trazas de razonamiento, las puntuaciones de referencia y las mejoras en la conducción simulada se mantienen dentro de un vehículo crítico para la seguridad.