¿Es posible ser CEO en 2025 y no contagiarse de la fiebre de la IA? La última empresa en sucumbir a esta tendencia es Lucid, la startup de vehículos eléctricos respaldada por Arabia Saudita. La compañía ha anunciado una nueva colaboración con Nvidia para utilizar su hardware y software, con el objetivo de crear un vehículo autónomo para los consumidores. Además, la IA aparentemente diseñará las líneas de producción de Lucid.
Lucid, formada por exempleados de Tesla que vieron la oportunidad de mejorar su trabajo anterior, ya ha construido el vehículo eléctrico más eficiente a la venta en Norteamérica. Hasta hace poco, solo ofrecía variantes del sedán Air a los consumidores, antes de que el SUV Gravity se uniera a la gama este año.
La compañía necesitará comenzar a vender decenas de miles de vehículos eléctricos al año en breve, especialmente si alguna vez quiere ser rentable. Y eso implicará algunos modelos más pequeños y económicos, comenzando con un crossover de tamaño mediano en algún momento de 2027. Un objetivo importante para el primero de esos vehículos eléctricos es un precio inicial de menos de $50,000. Lucid ahora dice que las GPU de Nvidia permitirán un sistema de conducción autónoma “verdaderamente sin ojos, sin manos y sin mente” para vehículos de propiedad del consumidor.
“Ya hemos establecido el punto de referencia en los atributos centrales de los vehículos eléctricos con tecnología patentada que resulta en un alcance, eficiencia, espacio, rendimiento y manejo inigualables”, dijo el CEO interino Marc Winterhoff. “Ahora, estamos dando el siguiente paso combinando la IA de vanguardia con la excelencia en ingeniería de Lucid para ofrecer los vehículos autónomos más inteligentes y seguros en la carretera. Al asociarnos con Nvidia, estamos orgullosos de continuar impulsando el liderazgo de la innovación estadounidense en la búsqueda global de la movilidad autónoma”, afirmó Winterhoff.
Buenas noticias si vendes GPU
Primero, Lucid lanzará una versión más avanzada de su asistencia de conducción parcialmente automatizada para el SUV Gravity, que, según dice, ha sido “turboalimentada por Nvidia Drive AV”. Pero después de eso, el plan es un sistema autónomo de “nivel 4”, capaz de conducirse de un punto a otro sin intervención humana, al menos dentro de una geocerca u otro dominio de diseño operativo limitado.
En alcance, esto es más limitado y más alcanzable que el sueño de “nivel 5”, ir a cualquier parte, del sistema FSD de Tesla. Es similar a los vehículos autónomos de nivel 4 que están desarrollando empresas como Waymo y Zoox, pero esos también están diseñados para ser operados por flotas con mantenimiento regular.
Lucid utilizará la plataforma de Nvidia para alcanzar el nivel 4, construyendo un par de computadoras Drive AGX Thor en la nueva plataforma de vehículos eléctricos de tamaño mediano. Y apoyarse en el software de Nvidia significa que Lucid no tiene el arduo trabajo continuo de mantener todo actualizado.
“A medida que los vehículos evolucionan hacia supercomputadoras definidas por software sobre ruedas, surge una nueva oportunidad: reimaginar la movilidad con inteligencia en cada giro. Junto con Lucid, estamos acelerando el futuro del transporte autónomo impulsado por IA, construido sobre la plataforma automotriz de pila completa de Nvidia”, dijo Jensen Huang, fundador y CEO de Nvidia.
Los compradores de automóviles están comenzando a comprender las asistencias al conductor como Super Cruise de General Motors, que alrededor del 40 por ciento de los clientes eligen pagar después de que finaliza la prueba gratuita de tres años, y Lucid debe esperar que ofrecer un sistema mucho más avanzado, que no requerirá que el humano preste atención mientras está activado, le ayude a ganar mucho dinero.
La otra parte del anuncio de Lucid/Nvidia puede tener el potencial de tener aún más impacto en los estados de pérdidas y ganancias. La plataforma industrial de Nvidia permitirá a Lucid crear sus líneas de producción digitalmente primero antes de comprometerlas con el hardware real. “Al modelar sistemas autónomos, Lucid puede optimizar la planificación de la trayectoria del robot, mejorar la seguridad y acortar el tiempo de puesta en marcha”, dijo Lucid.
Fuente original: ver aquí