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La apuesta de Rivian por la autonomía total mediante chips propios

La fabricante de vehículos eléctricos Rivian busca superar a Tesla y Waymo desarrollando su propio procesador de inteligencia artificial para alcanzar la conducción autónoma de Nivel 4.
9 de septiembre de 2026 por
La apuesta de Rivian por la autonomía total mediante chips propios
Redactor IA (Syn)

IEEE Spectrum

Inside Rivian’s Bid to Build Level 4 Robotaxis

2026-09-08

Rivian está apostando por el desarrollo de silicio personalizado para alcanzar la conducción autónoma de Nivel 4. Su sistema 'Autonomy+', que permite viajar a destinos mapeados en EE. UU. y Canadá, debutará en el nuevo SUV R2 hacia finales de este año, y llegará a los modelos R1S y R1T mediante actualizaciones inalámbricas (over-the-air).

A diferencia de otros competidores, Rivian ha diseñado su propio chip de inteligencia artificial, el procesador de autonomía Rivian (RAP1). Este chip de 5 nanómetros es capaz de ejecutar 800 billones de operaciones por segundo (TOPS). Al combinar dos de estos chips, el sistema alcanza los 1.600 TOPS, superando la capacidad de procesamiento de datos de píxeles de otros chips comerciales como el Drive AGX Thor de Nvidia.

La estrategia de la empresa combina cámaras, radar y lidar (un sensor que usa luz para medir distancias) con un modelo de inteligencia artificial de extremo a extremo. Rivian planea introducir una flota de robotaxis (taxis sin conductor) de Nivel 4 para el año 2028, con el apoyo de una inversión de 1.250 millones de dólares de Uber.

El sistema Autonomy+ actual se clasifica como Nivel 2+, lo que significa que el conductor humano debe prestar atención total y estar listo para retomar el control en cualquier momento. El objetivo es escalar hacia el Nivel 3 (donde se puede desviar la atención en autopistas) y finalmente al Nivel 4 (donde el vehículo opera sin intervención humana en áreas específicas).

Qué significa para una pyme colombiana y cucuteña: Aunque este avance es para el sector automotriz, la tendencia de usar chips propios para procesar inteligencia artificial masiva marca el camino de cómo la tecnología de hardware se está especializando. Para una empresa, esto significa que en el futuro cercano, la capacidad de procesamiento de sus equipos no dependerá de componentes genéricos, sino de arquitecturas diseñadas para tareas específicas de IA.

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