Пока все обсуждали железо, Nvidia сделала ход конём в области софта. На CES2026 Дженсен Хуанг представил семейство открытых моделей Alphamayo - не очередной автопилот, а крупномасштабную «обучающую модель» с архитектурой «цепочки мыслей» (Chain-of-Thought) для беспилотников и роботов.

В чём прорыв?

Раньше ИИ для автономок учился на миллионах конкретных сценариев («если Х, то Y»). Alphamayo учится рассуждать как человек. Вместо поиска в базе готовых решений, модель выстраивает логическую цепочку для уникальной ситуации (например: «светофор не горит -> это перекрёсток -> нужно уступить дорогу по знакам -> оценить траектории других машин -> принять решение»). Это ключевой скачок от распознавания образов к осмысленному планированию действий.

Открытый код!

Nvidia выложила в открытый доступ 3 ключевых компонента, обеспечив разработчиков набором необходимых инструментов:

• Исходный код Alphamayo 1 (10 млрд параметров) на Hugging Face.
• Огромный датасет в 1700+ часов вождения в разных условиях, включая редкие и сложные реальные случаи.
• Симулятор AlphaSim на GitHub для фотореалистичного тестирования и генерации синтетических данных.

Что это даёт индустрии?

Разработчики получали не «чёрный ящик», а базу для создания и адаптации своих моделей. Можно дообучать Alphamayo под локальные ПДД, климат или специфичные задачи (логистические роботы, строительная техника). Это может ускорить разработку в разы и в целом снижает порог входа в отрасль.

«В ближайшие 10 лет я почти уверен, что очень, очень большая часть автомобилей в мире станет автономными», — заявил Хуанг.

💎 Можно утверждать, что Nvidia задаёт новый стандарт. Компания переводит гонку совершенствования автономного транспорта из плоскости «чей датчик точнее» в плоскость «чья ИИ-архитектура разумнее». Предложив открытую экосистему для создания «мыслящих» ИИ, Nvidia не просто показала технологию, а претендует на место архитектора всего будущего отрасли. Кроме того, такой подход, вполне вероятно, поможет и разработчикам робототехники.  --