Según el CEO de Momenta, Cao Xudong, la conducción autónoma es la primera prueba en el mundo real para los modelos de IA que eventualmente impulsarán todo, desde robots hasta sistemas de tráfico urbano.
(Pekín) — El proveedor de software de conducción autónoma Momenta se está posicionando para ser el OpenAI del mundo físico, lanzando un nuevo modelo mundial que utiliza datos de más de 800,000 vehículos para predecir la física del mundo real y el comportamiento del conductor. El modelo R7 de la compañía, presentado en el Salón del Automóvil de Pekín 2026, es la base de lo que Momenta llama "IA física", una tecnología que cree que se extenderá desde los turismos hasta la logística y el transporte por carretera.
“La conducción autónoma ha entrado en una etapa en la que puede lograr un ciclo de retroalimentación positiva entre los datos y la comercialización”, dijo Cao Xudong, CEO de Momenta, en una entrevista. “Es el prólogo de la IA física porque es la primera aplicación a escala que resuelve los problemas de adquisición de datos y de modelo de negocio que han frenado a la robótica”.
El modelo mundial R7 funciona en tres capas: primero se entrena previamente con datos masivos de conducción del mundo real para comprender las leyes físicas y las relaciones causales, luego utiliza la simulación para predecir cómo evoluciona el mundo basándose en diferentes acciones y, finalmente, utiliza el aprendizaje por refuerzo para entrenar el sistema para que tome las decisiones óptimas. Esta estructura está diseñada para crear un cerebro de conducción que aprenda de la experiencia colectiva de su flota, que incluye más de 70 modelos de fabricantes de automóviles como Mercedes-Benz, Audi y BMW.
La estrategia requiere un capital inmenso, y Cao estima que lograr una autonomía de Nivel 4 escalable requerirá al menos 10,000 millones de dólares en inversión. Al asegurar contratos de producción en masa para sus sistemas de asistencia al conductor, Momenta ha construido un negocio de flujo de caja para financiar el desarrollo de un modelo de IA unificado para todos los tipos de vehículos, una ventaja clave sobre los competidores que dependen únicamente de la financiación de riesgo.
El volante de inercia de la IA física
El núcleo de la estrategia de Momenta es crear un volante de datos que es escaso en el mundo físico. Mientras que la IA digital explotó gracias a los vastos datos de texto e imagen de bajo costo de Internet, entrenar la IA para tareas físicas como agarrar una taza o navegar por una zona de construcción requiere hardware costoso e interacción en el mundo real. Sin embargo, los vehículos autónomos son plataformas de sensores móviles que recopilan continuamente datos complejos, resolviendo el problema de la escasez de datos.
“Cada uno de los 800,000 vehículos que tenemos en la carretera es un nodo de recopilación de datos”, explicó Cao. “Los modelos de OpenAI evolucionan con las consultas de los usuarios; nuestros modelos evolucionan con cada milla recorrida en el mundo real”.
Estos datos alimentan el modelo mundial R7, que va más allá de la simple imitación de conductores humanos. Según Cao, los datos brutos contienen tanto buenos como malos hábitos de conducción. Después del entrenamiento previo para aprender el "sentido común" de la conducción, el modelo se somete a una fase de post-entrenamiento, similar al aprendizaje por refuerzo a partir de la retroalimentación humana (RLHF) en los modelos de lenguaje, para alinear su comportamiento con el de un conductor experto y seguro, no con uno promedio.
Una plataforma para un premio de 10,000 millones de dólares
La ambición de Momenta se extiende más allá de ser un proveedor de Nivel 1 para turismos. La empresa ya está aplicando su modelo unificado a los vehículos logísticos Robovan y planea entrar en el mercado de Robotruck el próximo año. La creencia subyacente es que un único y potente modelo de conducción puede adaptarse a cualquier tipo de vehículo, creando una ventaja de plataforma similar a la que lograron las empresas de plataformas en el comercio electrónico.
“Creemos que un modelo grande de conducción autónoma puede realizar todas las aplicaciones verticales de conducción autónoma y hacerlo mejor”, dijo Cao. Este enfoque reduce el costo de desarrollo para cada nuevo tipo de vehículo, mientras que los datos de cada vertical —ya sea taxi, logística o transporte por carretera— mejoran el modelo central para todos.
Esta estrategia de plataforma es la respuesta de Momenta al inmenso costo de entrada. Cao estima que desarrollar un robot de propósito general podría requerir inversiones de cientos de miles de millones de dólares. Sin un negocio de flujo de caja autosostenible, tal empresa es poco realista. El éxito de Momenta en el mercado de conducción asistida, con más de 200 modelos de vehículos firmados, proporciona el motor financiero para perseguir el premio mucho mayor de la autonomía total.
Este artículo es solo para fines informativos y no constituye asesoramiento de inversión.
