El anuncio no llega solo. Junto a las dos firmas chinas también aparecen Isuzu y Nissan como nuevos socios en el uso de la plataforma Drive Hyperion, la propuesta “todo en uno” de Nvidia para construir y validar sistemas capaces de conducir sin intervención humana en áreas y condiciones determinadas. La foto que deja este movimiento es la de Nvidia intentando ocupar el centro del tablero: en China, en Japón y también en Estados Unidos, donde el robotaxi se está convirtiendo en una carrera industrial, tecnológica y política.
Qué es Drive Hyperion y por qué importa
Para entender el anuncio conviene bajar a tierra qué significa “plataforma” en este contexto. Drive Hyperion no es solo un chip: es un conjunto que integra computación, sensores, arquitectura de seguridad y software para que un fabricante pueda acelerar el paso hacia el Nivel 4. Si lo comparamos con una cocina, Hyperion sería el paquete completo: fogones, horno, utensilios y recetario. Cada marca podrá cocinar su plato final, pero parte del equipamiento ya viene elegido.
Dentro de esa cocina aparece con fuerza el hardware de nueva generación de Nvidia. En el caso de Geely, la compañía usa los chips Thor en vehículos Zeekr, una marca del grupo que ya ha dado el salto a colaborar con operadores de robotaxi. Thor apunta a convertirse en el músculo de computación a bordo para procesar el aluvión de datos de cámaras, radares y otros sensores en tiempo real, algo imprescindible cuando el vehículo debe “ver” y “decidir” con latencias mínimas.
Esta apuesta también encaja con el discurso de Nvidia: no basta con poner coches en la calle; hay que entrenar, probar y volver a probar. Aquí entran sus herramientas de simulación y generación de datos, que funcionan como un “gimnasio” para la IA: miles de escenarios virtuales, situaciones raras y condiciones difíciles que sería lento, caro o incluso peligroso reproducir en carretera.
BYD y Geely: dos socios que pueden acelerar el pulso
La entrada de BYD es especialmente significativa por dos razones. La primera, porque ya usaba chips de Nvidia en vehículos con conducción manual; el nuevo acuerdo amplía el alcance hacia la construcción de vehículos de Nivel 4 con Drive Hyperion. La segunda, porque BYD es uno de los gigantes del coche eléctrico y su capacidad de producción puede convertir cualquier decisión tecnológica en algo masivo con relativa rapidez.
Por su parte, Geely aporta una historia interesante de conexiones. Además de integrar tecnología de Nvidia en Zeekr, Geely suministra vehículos a Waymo para su servicio de robotaxi en Estados Unidos. Y, según explicó Ali Kani, vicepresidente y director general del área de automoción de Nvidia, Waymo también utiliza productos de Nvidia tanto en el coche como en la nube. Esa doble presencia —a bordo y en infraestructura— importa porque el robotaxi es un sistema repartido: parte del “cerebro” está en el vehículo, parte vive en centros de datos que entrenan modelos, actualizan mapas o ayudan a depurar fallos.
Dicho de otra forma: Nvidia no solo vende piezas, intenta vender el “idioma” con el que se construye el coche autónomo. Si fabricantes y operadores adoptan el mismo idioma, mover software, herramientas y mejoras entre proyectos se vuelve más fácil.
Tensión geopolítica: chips, permisos y un mercado bajo lupa
Este anuncio tiene un trasfondo inevitable: las tensiones comerciales entre Estados Unidos y China. El texto de The Verge recuerda que los chips de Nvidia, sobre todo los destinados a centros de datos para entrenar modelos de IA, han estado en el centro de negociaciones y restricciones. En ese marco, se menciona que la administración Trump aprobó recientemente la venta de chips H200 a compañías chinas. Ese dato subraya algo clave: la industria del chip ya no es solo tecnología, es diplomacia, control de exportaciones y estrategia nacional.
Para Nvidia, firmar con BYD y Geely es una oportunidad y un riesgo. Oportunidad, porque China es un mercado enorme de electrificación y tiene ambición real en autonomía. Riesgo, porque cualquier cambio regulatorio puede afectar disponibilidad de producto, licencias o incluso el tono político alrededor de la colaboración tecnológica.
Robotaxis en China y EEUU: ventaja eléctrica, pulso autónomo
En eléctricos, China lleva ventaja industrial. En robotaxis, el duelo está más equilibrado. En China, empresas como Baidu ya operan servicios comerciales en más de una docena de ciudades, según el mismo texto. En Estados Unidos, Waymo tiene alrededor de 3.000 vehículos operando comercialmente en 10 ciudades. Son números que ilustran un mercado aún en fase de expansión: hay despliegue real, pero todavía lejos de la omnipresencia.
La lectura política aparece rápido: si BYD y Geely aceleran el desarrollo de autonomía de Nivel 4 con tecnología de Nvidia, China podría recortar distancias o incluso adelantar en ciertos segmentos. Y eso alimenta el argumento de algunos legisladores estadounidenses que empujan normas para no perder liderazgo tecnológico. La regulación, aquí, es como la señalización en una obra: si no se coloca a tiempo, la circulación se atasca aunque los coches sean muy avanzados.
Un negocio pequeño para Nvidia… por ahora
Otro detalle que ayuda a poner el anuncio en perspectiva es el tamaño del negocio de automoción de Nvidia frente a su imperio de IA. En el tercer trimestre de 2025, Nvidia ingresó 51.200 millones de dólares, mientras que su división de automoción aportó 592 millones, alrededor del 1,2% del total, de acuerdo con las cifras citadas por The Verge. Es decir: el coche autónomo es una apuesta estratégica y reputacional, pero todavía no es la caja registradora principal.
Esto explica por qué Nvidia insiste en “ser el estándar”. Si logra que muchos actores construyan sobre su ecosistema, cada nuevo proyecto de robotaxi, bus autónomo o vehículo comercial puede convertirse en una venta recurrente de chips, plataformas, software y servicios en la nube.
Lyft, Uber y la carrera por escalar flotas
La expansión del ecosistema también pasa por las plataformas de movilidad. Nvidia indicó que Lyft utilizará Drive Hyperion para desarrollar su enfoque de robotaxis combinando vehículos y software de distintos socios, y que usará su tecnología para reforzar capacidades de machine learning y operaciones internas, según el anuncio recogido por The Verge. La idea es clara: un servicio de transporte necesita automatizar no solo la conducción, también el “backstage” de la empresa, desde asignación de viajes hasta mantenimiento predictivo.
En paralelo, Nvidia ya colabora con Uber en un plan para desplegar una red global de robotaxis. El acuerdo apunta a una flota de 100.000 vehículos para 2027, con una actualización que amplía el alcance a 28 mercados en cuatro continentes para 2028, empezando por Los Ángeles y San Francisco a inicios de 2027, siempre según el mismo texto. Uber trabaja con fabricantes como Lucid, Volkswagen y Stellantis que construirían vehículos autónomos usando productos de Nvidia.
Esta estrategia recuerda a construir una franquicia: no se trata de tener una sola “tienda” perfecta, sino de tener un modelo replicable en muchas ciudades, con piezas intercambiables y una base tecnológica común.
Seguridad y “casos límite”: cuando la realidad se sale del guion
La palabra que decide el futuro del robotaxi es seguridad. La tecnología puede ser brillante en condiciones normales y fallar en situaciones raras: un autobús escolar, un cruce confuso, una obra mal señalizada, una bicicleta que aparece de improviso. En el texto se mencionan problemas conocidos: vehículos de Tesla con sistemas Nivel 2 involucrados en cientos de accidentes, y robotaxis de Waymo registrados cometiendo infracciones alrededor de autobuses escolares o quedándose bloqueados en intersecciones.
Nvidia propone una respuesta: Halos OS, descrito por Ali Kani como un “guardarraíl” de seguridad para sistemas de Nivel 4 que puede intervenir si los modelos de IA están a punto de tomar una decisión insegura. La metáfora del guardarraíl es útil: no conduce por ti, pero evita que una mala maniobra te saque de la carretera. Nvidia también insiste en arquitecturas tolerantes a fallos, pensadas para que, si un sensor o un ordenador falla, el vehículo pueda ir a un estado seguro.
A esto se suman sus herramientas de simulación y datos sintéticos basadas en Omniverse, NuRec y Cosmos, junto con modelos de IA de código abierto como Alpamayo, que Nvidia presenta como palancas para progresar sin tener la misma ventaja de “kilómetros reales” que actores como Waymo o Tesla.
Qué cambia con BYD y Geely en el ecosistema de Nvidia
La entrada de BYD y Geely no solo suma dos nombres potentes; refuerza una narrativa: Nvidia quiere ser el proveedor transversal de la autonomía, presente en marcas, operadores y herramientas de entrenamiento. Cuando Kani dice que “prácticamente todo el mundo” está desarrollando Nivel 4 sobre su tecnología y enumera compañías como Waymo, Zoox, Baidu, WeRide o Pony, intenta proyectar una realidad de plataforma dominante, de esas que se vuelven difíciles de esquivar porque crean inercia.
Para el usuario final, el impacto no se medirá por el chip que lleva el coche, sino por si el robotaxi llega a su ciudad, si frena con suavidad, si entiende un giro complicado y si inspira confianza. Para el sector, la pregunta es si esta concentración de herramientas acelera el progreso o si genera dependencia de un único proveedor. En cualquier caso, el movimiento sitúa a Nvidia en una posición peculiar: no compite como un “Waymo más”, sino como la infraestructura sobre la que muchos quieren construir, incluso rivales entre sí.