Automatización de conducción nunca ha sido una tarea sencilla desde el punto de vista técnico.

Algunos dicen que el último kit de desarrollo de Nvidia puede ayudar a las empresas automotrices tradicionales a ponerse al día con el FSD de Tesla. Pero esta metáfora es bastante acertada: Lego lanzó un set de cohetes espaciales, pero no representa ninguna amenaza para el auténtico cohete Falcon 9.

Nvidia ciertamente ha hecho mucho trabajo útil. Múltiples generaciones de kits de desarrollo ADAS, herramientas de hardware, prototipos de marcos de cálculo basados en sus chips... Estas cosas en sí mismas no constituyen un sistema completo de conducción autónoma, solo preparan el punto de partida para los desarrolladores. Construir un sistema de demostración con estas herramientas es rápido, en unas semanas se puede ver un resultado, pero la producción en masa es otra historia. Desde el concepto hasta la implementación, estos kits quizás solo hayan completado el 0.01% del trabajo. La parte más difícil — decisiones en tiempo real, sistemas redundantes, cobertura de millones de escenarios — casi todo debe hacerse por uno mismo.

La nueva generación de kits afirma que usa VLA como arquitectura central. VLA ciertamente ofrece muchas facilidades para el desarrollo, pero su carga de cálculo es enorme, y usarla directamente para producción en masa es simplemente inviable.

¿Y cuál es la realidad? Hasta finales de este año, Tesla habrá gastado cerca de 10 mil millones de dólares solo en hardware de entrenamiento de Nvidia. Además, han desarrollado su propio chip AI4 para manejar la enorme cantidad de datos de video, de lo contrario los costos se duplicarían. Actualmente producen más de 2 millones de vehículos al año, todos equipados con doble SoC AI4, 8 cámaras, diseño redundante de actuadores de dirección y sistemas de comunicación de alta ancho de banda. Es un sistema completo y probado.

¿Las empresas automotrices tradicionales quieren empezar desde cero? No solo el próximo año, sino en cinco años probablemente no verán una solución madura para producción en masa. No es que sea técnicamente imposible, sino que requiere una inversión enorme, años de recopilación de datos de pruebas en la carretera y también soportar grandes riesgos comerciales y legales. Si alguna empresa logra hacerlo realmente, sería casi un milagro.

La buena noticia es que el proceso de reemplazo de la conducción humana por conducción autónoma requiere la participación de miles de millones de vehículos. Ninguna sola compañía puede completar esta tarea en un tiempo razonable. Por eso, si otros fabricantes invierten seriamente, será positivo para toda la industria. Pero el ciclo de retorno de esa inversión será largo — incluso si tienen éxito, solo en diez años podrán cambiar realmente las carreteras.

En este proceso, el tamaño de la flota y la construcción de datos reales siguen siendo la línea de defensa más fuerte.