Nvidia želi donijeti veliki „ChatGPT trenutak“ u svijet autonomne vožnje.
Na CES‑u 2026 tvrtka je predstavila Alpamayo, novu obitelj otvorenih AI modela, simulacijskih alata i skupova podataka za treniranje fizičkih robota i vozila. Cilj je jasan: pomoći autonomnim vozilima da razumno razmišljaju u složenim prometnim situacijama i da svoje odluke mogu objasniti ljudima.
Direktor Jensen Huang to je opisao kao “ChatGPT trenutak za fizički AI” – trenutak kad strojevi počinju razumjeti, zaključivati i djelovati u stvarnom svijetu.
Alpamayo 1: 10‑milijardni VLA model za cestu
U središtu lansiranja nalazi se Alpamayo 1, vision‑language‑action (VLA) model sa 10 milijardi parametara.
Nvidia ga opisuje kao model temeljen na zaključivanju i lancu razmišljanja, prilagođen fizičkim robotima i vozilima. Ideja je da se autonomno vozilo ne ponaša samo kao „refleksni stroj“, nego da razmišlja korak po korak.
Umjesto da senzorske podatke samo pretvori u okret volana ili pritiskanje kočnice, Alpamayo 1 je dizajniran da:
- razbije problem na manje korake,
- razmotri različite moguće radnje,
- odabere ono što smatra najsigurnijom putanjom,
- objasni što će učiniti i zašto.
To je posebno važno u tzv. edge case situacijama: rijetkim, neobičnim događajima koji se ne pojavljuju često u podacima za treniranje. Nvidia kao primjer navodi kvar semafora na prometnom raskrižju, s kojim se vozilo prvi put susreće.
Prema riječima Alija Kanija, potpredsjednika za automobilski segment u Nvidiji, Alpamayo „razbija probleme na korake, razmišlja o svim mogućnostima i zatim odabire najbezbjedniju putanju“.
Huang je u svom keynoteu naglasio da Alpamayo ne uzima samo ulaze sa senzora i pomiče volan, kočnice i gas. Model također promišlja o akciji, kaže što će učiniti te daje trajektoriju koja stoji iza te odluke.
Drugim riječima, Nvidia želi autonomna vozila koja mogu objasniti vlastito ponašanje.
Otvoreni kod na Hugging Faceu
Za razliku od zatvorenih, „crna kutija“ sustava, Alpamayo 1 je objavljen na Hugging Faceu.
Nvidia ga pozicionira kao otvorenu bazu na kojoj možete graditi vlastite sustave autonomne vožnje.
Razvojni timovi mogu:
- fino prilagoditi (fine‑tune) Alpamayo u manje, brže modele za određeno vozilo,
- koristiti ga za treniranje jednostavnijih sustava vožnje kojima prenose njegove sposobnosti zaključivanja,
- graditi alate na vrhu modela, npr.:
- sustave za automatsko označavanje videozapisa,
- evaluatore koji provjeravaju je li vozilo donijelo dobru odluku u određenom scenariju.
Za bilo kojeg igrača u AV ekosustavu – od OEM‑ova do startupa u regiji – to znači manje ručnog labeliranja i više automatizirane analize rubnih slučajeva.
Sintetički svjetovi uz Cosmos
Alpamayo je povezan s Cosmosom, Nvidijinom linijom generativnih svjetskih modela.
Ti modeli ne rade samo klasifikaciju slika ili teksta; oni uče reprezentaciju fizičkog okruženja kako bi mogli simulirati njegovo ponašanje i predvidjeti što slijedi.
Kako objašnjava Nvidia, razvojni timovi mogu Cosmos koristiti za:
- generiranje sintetičkih podataka vožnje,
- treniranje i testiranje aplikacija temeljenih na Alpamayu na kombinaciji stvarnih i sintetičkih skupova podataka.
Za rijetke i opasne situacije – višestruke sudare, lošu vidljivost, ekstremne uvjete – sintetički svjetovi omogućuju učenje bez rizika u stvarnom prometu.
Otvoreni skup podataka s više od 1.700 sati vožnje
Uz model, Nvidia objavljuje i otvoreni skup podataka sa više od 1.700 sati snimljene vožnje.
Skup obuhvaća:
- različite geografije,
- raznolike vremenske i svjetlosne uvjete,
- rijetke i kompleksne scenarije iz stvarnog svijeta.
Za istraživače i startupe iz Hrvatske i šire regije, to je gotova polazna točka za treniranje, benchmarking i stres‑testiranje vlastitih sustava ili za usporedbu pristupa temeljenih na Alpamayu.
AlpaSim: otvoreni simulator za provjeru AV sustava
Treći element paketa je AlpaSim, otvoreno simulacijsko okruženje za validaciju sustava autonomne vožnje.
Dostupan na GitHubu, AlpaSim je dizajniran da vjerno rekonstruira uvjete u prometu, uključujući:
- ponašanje različitih senzora,
- ostale sudionike u prometu,
- prometnu infrastrukturu i raspored cesta.
Poanta je da svoje AV sustave možete testirati sigurno i u velikom mjerilu u simulaciji, prije nego što izađu na javne ceste. U kombinaciji s Alpamayom i Cosmosom to postaje kompletan lanac: simulacija, treniranje, testiranje i objašnjenje.
Što to znači za „fizički AI“ u regiji
Nvidia intenzivno gura koncept „fizičkog AI‑ja“ – umjetne inteligencije koja upravlja strojevima u stvarnom svijetu. Alpamayo je pokušaj da se standardizira način na koji ti sustavi razmišljaju i objašnjavaju svoje postupke.
Za autonomna vozila to može značiti:
- bolje snalaženje u dugorepim, rubnim slučajevima,
- više objašnjivosti pri rizičnim manevrima,
- nove alate za reviziju i otkrivanje grešaka.
Kako regulatori globalno, pa i u Europi, traže veću transparentnost AI sustava, mogućnost da vozilo „objasni“ zašto je naglo zakočilo ili promijenilo traku ne rješava sve probleme sigurnosti, ali daje inženjerima i nadležnim tijelima puno više materijala za analizu od puke informacije da je sustav izabrao akciju X.
Za balkansku tech scenu, gdje se već razvijaju napredni ADAS i simulacijski alati, otvoreni modeli, skupovi podataka i simulator poput AlpaSima znače da se možete uključiti u globalnu igru bez nužnog ulaganja u vlastitu infrastrukturu od nule.
Hoće li Alpamayo postati standardni „mozak“ autonomnih vozila, ostaje za vidjeti. No time što je otvorio model, podatke i simulator, Nvidia se kladi na široku zajednicu proizvođača, dobavljača i istraživača koja bi fizički AI mogla dovesti do njegovog vlastitog ChatGPT trenutka.
