Hace cinco años, Uber eliminó casi por sí solo la perspectiva de una industria de automóviles autónomos con la gestión inepta de sus pruebas de vehículos autónomos en Phoenix que condujo a un accidente fatal. El paso en falso masivo vaporizó instantáneamente decenas de miles de millones de dólares de la capitalización de mercado de Uber y envió el brazo de desarrollo de robotaxi de la compañía a una caída en picada de la que no pudo recuperarse.
Solo unos meses antes, en el evento CES en Las Vegas, Nvidia había anunciado con orgullo su nueva relación con Uber, solo una de varias docenas de colaboraciones de vehículos autónomos anunciadas por Nvidia. Pero el accidente de Uber arrojó una sombra que hizo que Nvidia detuviera sus propias pruebas de vehículos autónomos y, en última instancia, volviera a marcar su fanfarronería de vehículos autónomos.
Una medida de ese impacto fue evidente en el discurso de apertura del CEO de Nvidia, Jensen Huang, en el evento Nvidia GTC de esta semana. Las conferencias magistrales de Huang se han convertido en un referente de la industria de la tecnología, ya que las plataformas de procesamiento de GPU de la empresa se han destacado en todo el espectro de aplicaciones emergentes de gama alta.
Si bien Nvidia sigue participando activamente en el desarrollo de tecnología de vehículos autónomos, el tema recibió escasa mención en el discurso de apertura de Huang este año. En cambio, la IA generativa y los motores de inferencia de modelos de lenguajes grandes se destacaron cuando Nvidia anunció el lanzamiento de Nvidia AI Foundation, una plataforma basada en la nube desarrollada en asociación con Microsoft, Google y Oracle para brindar potencia de procesamiento para una amplia gama de IA. aplicaciones céntricas.
Huang anunció su Omniverse Managed Cloud Service, lo que describió como el momento iPhone de AI, que ofrece cuatro configuraciones desde una sola arquitectura. Las cuatro configuraciones incluyeron L4 para video AI, L40 para Omniverse y renderizado de gráficos, H100 PCIE para escalar grandes motores de inferencia de modelos de lenguaje y Grace-Hopper para sistemas de recomendación y bases de datos vectoriales.
La presentación de más de una hora de duración de Huang fue un típico tour de force de todos los avances tecnológicos de Nvidia en GPU y tecnología de servidor junto con una revisión de varios compromisos estratégicos e implementaciones de tecnología. El hecho de que la tecnología de vehículos autónomos haya recibido poca atención, mientras que la planificación y automatización de fábricas de automóviles recibió bastante atención, fue otro indicio de que la tecnología de vehículos autónomos ha sido relegada a un segundo plano.
La nube oscura del fracaso de Uber persiste sobre la industria. Incluso el operador de vehículos semiautónomos Tesla se esfuerza por explicar a los reguladores las sospechas de comportamiento indebido del piloto automático y la conducción autónoma (choques, fatales y de otro tipo). Los desarrolladores de vehículos autónomos se han visto obligados a ampliar sus previsiones de viabilidad. Algunos se han dado por vencidos por completo.
El CEO de Cruise, Kyle Vogt, dijo a la revista Fortune esta semana que “dentro de 10 años, conducir un automóvil será un pasatiempo como lo es hoy montar a caballo”. Agregó que dentro de cinco años la mayoría de la gente se desplazaría por las ciudades en vehículos autónomos.
Lamentablemente, pocos comparten la visión optimista de Vogt.
Si bien Vogt puede prever una línea de tiempo muy breve para la llegada de millones de vehículos autónomos a las calles de la ciudad, vehículos cuyo despliegue Vogt cree que no requiere exenciones de la Administración Nacional de Seguridad del Tráfico en las Carreteras, la tenue realidad se manifiesta en el desempeño vacilante de Cruise. vehículos en las calles de San Francisco hoy.
Lo que alguna vez fue sexy y digno de destacarse en el evento GTC de Nvidia, ahora se ha convertido en una vergüenza incómoda y aterradora. La promesa de que los vehículos autónomos transformen la sociedad se está perdiendo debido al enfoque en las desventajas: posibles fallas catastróficas y gastos exorbitantes con pocas perspectivas de ingresos a corto plazo.
Curiosamente, la tecnología que ha captado la atención, la IA generativa, es en sí misma una propuesta costosa con oportunidades de comercialización mal definidas. Mientras que la tecnología autónoma pasa por su depresión de la desesperación, ChatGPT y los de su clase están en lo alto del éter del potencial ilimitado.
En algunos aspectos, el daño colateral del accidente fatal de Uber hace cinco años fue la disminución del entusiasmo de Nvidia por la tecnología de vehículos autónomos. El sector tiene una gran necesidad de liderazgo y visión, algo que Nvidia está impartiendo al sector de la IA con creces.
Podría ser hora de que Nvidia vuelva a poner en marcha su robotaxi mojo. El accidente fatal de Uber fue un golpe devastador, pero no debería ser fatal para todo el sector. La tecnología de vehículos autónomos sigue siendo un enfoque estratégico para Nvidia y mantiene la promesa de transformación social. No es momento de tirar la toalla.
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