Uber y NVIDIA preparan el despliegue de 100 000 robotaxis con IA a partir de 2027 en una alianza global de movilidad autónoma

La cifra impresiona (100.000 robotaxis), pero lo realmente relevante es el mecanismo: Uber quiere pasar de pilotos dispersos a una red autónoma a gran escala apoyada en la plataforma NVIDIA DRIVE (AGX Hyperion 10) y su pila de software para nivel 4.

Es un cambio de fase: de “demostraciones que funcionan” a operación industrializada con hardware estandarizado, acuerdos con fabricantes y una hoja de ruta que apunta a arrancar en 2027 y crecer por ciudades.

Qué aporta NVIDIA y qué pone Uber encima de la mesa

NVIDIA no se limita a vender chips: ofrece un “stack” completo para conducción autónoma listo para nivel 4 y pensado para que los OEM integren cámaras, radares, lidar y cómputo con menos fricción. La pieza clave aquí es DRIVE AGX Hyperion 10 y el software DRIVE AV, con los que distintos fabricantes pueden homologar una base común en lugar de reinventar el sistema para cada modelo.

Uber, por su parte, aporta la red: una plataforma que ya orquesta millones de trayectos y que está afinando el encaje de vehículos autónomos en su app, tarifas, soporte y atención al pasajero. El valor de esa suma es que la estandarización técnica reduce el coste por coche, mientras que la densidad de demanda de Uber acelera el retorno por vehículo.

¿De dónde sale la cifra y cómo encaja con lo que ya está en marcha?

La meta de 100.000 robotaxis es la señal de ambición que marcó el compás informativo del anuncio. No significa que todas las unidades rueden a la vez el primer día, sino que el objetivo es construir capacidad y proveedores para escalar por fases a partir de 2027.

Esa hoja de ruta convive con otros movimientos que ya están calendarizados: Uber planea su primer servicio de robotaxi en el área de San Francisco a finales de 2026 junto a Lucid (base Gravity) y Nuro, con alrededor de 100 vehículos de prueba antes del despliegue; además, mantiene acuerdos con Waymo en varias ciudades y con May Mobility en EE. UU. para sumar miles de unidades.

Por qué esta vez puede ser diferente (y qué queda por resolver)

Lo que cambia no es solo la tecnología, sino la industrialización. Si varios OEM fabrican sobre la misma plataforma de cómputo y sensores, el ecosistema deja de ser una colección de prototipos heterogéneos y pasa a ser una flota mantenible. Eso favorece economías de escala (coste de BOM a la baja), cadenas de suministro previsibles y operación más barata por kilómetro. Además, Uber no parte de cero en autonomía: ya integra servicios de este tipo de terceros en su app y entiende patrones de demanda y gestión de flotas a nivel global.

Aun así, hay asuntos no menores. Regulación: cada ciudad y cada país exige permisos, seguros y reporting; lo hemos visto en San Francisco con el parón de Cruise por seguridad, un recordatorio de que la aceptación social y el escrutinio regulatorio pueden frenar despliegues si la seguridad no es incuestionable. Robustez técnica: nivel 4 estable en clima adverso, obras, bicicletas y peatones imprevisibles no es trivial; se necesita redundancia y procedimientos de fallback impecables. Operación: recarga, limpieza, mantenimiento, supervisión remota y atención al pasajero configuran un negocio de flotas 24/7, no “solo” una app.

El papel de Stellantis (y otros socios) en la escala

El anuncio no es únicamente Uber + NVIDIA. Stellantis entra como socio de suministro de vehículos L4 (mínimo 5.000 unidades) y es probable que no sea el único OEM en la lista. Ese modelo multiproveedor reduce el riesgo de dependencia, introduce competencia entre fabricantes y acelera el time-to-fleet: mientras un fabricante escala su línea, otros pueden cubrir nuevas ciudades.

Si una parte significativa de los trayectos de Uber pasa a robotaxis, hay menos costes variables por hora (no hay conductor que remunerar, turnos, descansos), más horas útiles por vehículo y, potencialmente, tarifas más estables si la presión regulatoria lo permite.

A nivel urbano, una flota autónoma amplia permite reubicar coches en tiempo real para reducir tiempos de espera, y favorece la transición a modelos de uso compartido que reducen la necesidad de aparcamiento. El reverso de la moneda es que, sin una política de ciudad que coordine robotaxis con transporte público y zonas de bajas emisiones, el riesgo es añadir tráfico en horas valle.

El titular de los 100.000 robotaxis es lo vistoso, pero lo decisivo es el andamiaje: una plataforma de autonomía replicable, acuerdos de suministro y una red global que puede absorber ese volumen. Si la seguridad demostrable y la regulación marchan al mismo ritmo que la ambición, 2027–2028 puede ser el punto de inflexión en el que la autonomía deje de ser un piloto y pase a ser infraestructura. Y cuando eso ocurra, hablaremos menos de “inteligencia artificial al volante” y más de servicios fiables, tiempos de espera más cortos y ciudades que se organizan alrededor de una movilidad que, por fin, escala.

Fin del Artículo. ¡Cuéntanos algo en los Comentarios!