Wikerson Landim 
A indústria automotiva acaba de atingir um marco histórico. A NVIDIA anunciou nesta segunda-feira (5), na CES 2026, a família Alpamayo, um ecossistema de modelos de IA, ferramentas de simulação e conjuntos de dados de código aberto projetados para acelerar o desenvolvimento de veículos autônomos (AVs) baseados em raciocínio.
Jensen Huang, fundador e CEO da NVIDIA, descreveu este lançamento como o “momento ChatGPT para a IA física”, referindo-se ao ponto em que as máquinas começam a entender, raciocinar e agir no mundo real de forma inteligente.
A apresentação aconteceu no Hotel Fontainebleau, em Las Vegas, nos Estados Unidos. Jensen Huang, CEO da NVIDIA, subiu ao palco para mais de duas mil pessoas presentes no evento. A equipe do Adrenaline também esteve presente acompanhando a conferência.
O desafio de “cauda longa” na direção autônoma
Imagine que ensinar um carro autônomo tradicional é como dar a um aluno um livro de regras fixas: “se vir X, faça Y”. Já o NVIDIA Alpamayo funciona como um professor que ensina o aluno a pensar: “se algo estranho acontecer, analise a situação, entenda a causa e o efeito, e tome a decisão mais segura”. É a transição de um sistema que apenas segue comandos para um que realmente compreende o ambiente ao seu redor.
Para que um carro seja verdadeiramente autônomo, ele precisa operar com segurança em uma variedade enorme de condições. O grande obstáculo atual são os chamados cenários de “long tail” (cauda longa): situações raras e complexas que fogem do comum e que os sistemas tradicionais têm dificuldade em dominar.
Diferente das arquiteturas convencionais que separam a percepção do planejamento, a família Alpamayo utiliza modelos de Visão-Linguagem-Ação (VLA) que permitem ao veículo “pensar” passo a passo sobre cenários inéditos, melhorando tanto a capacidade de condução quanto a explicabilidade das decisões tomadas.
Os 3 pilares da família Alpamayo
A NVIDIA estruturou o Alpamayo como um ecossistema aberto, focado em três frentes principais:
1. Alpamayo 1: o modelo que raciocina
O Alpamayo 1 é o primeiro modelo VLA de raciocínio de código aberto do setor. Ele possui uma arquitetura de 10 bilhões de parâmetros e utiliza o método de “cadeia de pensamento” (chain-of-thought).
O modelo recebe vídeos como entrada e gera trajetórias junto com rastros de raciocínio, mostrando a lógica por trás de cada manobra.
Em vez de rodar diretamente no veículo, o Alpamayo 1 serve como um “modelo mestre”. Desenvolvedores podem usá-lo para treinar modelos menores e mais rápidos que serão instalados nos carros.
2. AlpaSim: o laboratório virtual
Disponível no GitHub, o AlpaSim é uma estrutura de simulação de ponta a ponta. Ele oferece modelagem realista de sensores e dinâmicas de tráfego configuráveis, permitindo que os desenvolvedores testem e refinem suas políticas de condução em ambientes digitais seguros antes de irem para as ruas.
3. Physical AI Open Datasets: o conhecimento da estrada
A NVIDIA liberou o conjunto de dados aberto mais diversificado para AVs, contendo mais de 1.700 horas de condução. Esses dados cobrem geografias variadas e, principalmente, aqueles casos raros de “cauda longa” que são essenciais para ensinar a IA a lidar com o inesperado.
Alpamayo pode ter grande impacto na indústria
Líderes de mobilidade como Lucid, JLR (Jaguar Land Rover) e Uber, além de centros de pesquisa como a Berkeley DeepDrive, já demonstraram forte apoio ao Alpamayo.
A abertura do código permite que a inovação aconteça de forma transparente e colaborativa. Segundo executivos da Lucid e da JLR, essa transparência é fundamental para enfrentar cenários imprevisíveis e avançar com responsabilidade rumo ao Nível 4 de autonomia (onde o veículo pode operar sem intervenção humana em áreas específicas).
Os desenvolvedores podem integrar essas novas ferramentas com outras plataformas da marca, como NVIDIA Cosmos e Omniverse. Os modelos podem ser refinados com dados proprietários de frotas e validados na arquitetura NVIDIA DRIVE Hyperion antes da implantação comercial.
Você pode rever a conferência da NVIDIA na CES 2026 na íntegra neste link.
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