XPeng y Banma llevan modelos de IA de gran tamaño al habitáculo: la nube queda como apoyo

XPeng y Banma anunciaron una solución de inteligencia artificial para el habitáculo del coche, diseñada para ejecutar localmente modelos de la categoría de 30.000 millones de parámetros. El sistema combina el chip Turing de XPeng —al que la empresa atribuye hasta 750 TOPS de capacidad de cálculo por chip— con el modelo multimodal AutoOmni de Banma. La propuesta prioriza el procesamiento dentro del vehículo y deja la nube como apoyo. Por ahora, no se ha anunciado qué modelo de producción incorporará el sistema ni cuándo llegará al mercado. 61821

Qué aporta cada empresa

XPeng aporta su plataforma de computación para el vehículo, basada en el chip Turing; Banma, su modelo multimodal para el habitáculo, AutoOmni. Según las compañías, la solución permite ejecutar localmente modelos de la categoría de 30.000 millones de parámetros y está pensada para funciones como mantener conversaciones con varios intercambios, interactuar con distintos tipos de información, responder preguntas sin conexión y planificar tareas. 1821

El anuncio encaja en los planes de XPeng de vender tecnología a otros fabricantes de automóviles, además de utilizarla en sus propios coches. Reuters informó de que la empresa quiere ofrecer a terceros sus chips, sistemas de habitáculo y otras tecnologías. Banma, por su parte, es una proveedora de soluciones para coches inteligentes respaldada por Alibaba Group y SAIC Motor. 15

Qué significa «primero en el dispositivo, con apoyo de la nube»

Con este enfoque, algunas tareas del habitáculo se procesan dentro del propio vehículo, en lugar de enviarse habitualmente a un servidor. Entre los usos mencionados está responder preguntas sin conexión; la nube seguiría disponible para ciertas necesidades menos frecuentes. En principio, esto podría mantener algunas funciones disponibles cuando la conexión a internet falla y evitar el tiempo de espera de enviar una petición a un servidor y recibir la respuesta. 1821

Son posibles ventajas de diseño, no resultados medidos. La información publicada no incluye pruebas de latencia, detalles concretos sobre cómo se gestionan los datos de los ocupantes ni comparaciones de rendimiento con modelos de 4.000 o 7.000 millones de parámetros. Que un modelo tenga más parámetros no demuestra por sí solo que sea más rápido, más capaz o más privado dentro de un coche. Para establecer esas diferencias hacen falta pruebas y detalles técnicos que no se han publicado.

El modelo AutoOmni 2.0-23B-A3B es otro anuncio

Banma también presentó AutoOmni 2.0-23B-A3B, un modelo independiente para ejecutar en dispositivos que utiliza una arquitectura de mezcla de expertos y cuenta con 23.000 millones de parámetros. La empresa afirma que su rendimiento en tareas habituales del habitáculo es comparable al de modelos en la nube con 230.000 millones de parámetros y que, en tareas complejas, alcanza el 90 % del rendimiento de modelos en la nube de tamaño similar. Son comparaciones comunicadas por la propia empresa, no resultados de pruebas independientes. La información disponible tampoco confirma que este modelo de 23.000 millones de parámetros sea la misma configuración que la solución conjunta de 30.000 millones anunciada con XPeng. 4

Lo que todavía no se sabe

El anuncio describe una solución conjunta, pero los reportes disponibles no identifican un coche de producción que vaya a utilizarla ni ofrecen un calendario de despliegue. Tampoco confirman que el sistema vaya a incorporarse a un robot u otro dispositivo distinto de un automóvil. XPeng tiene planes más amplios para ofrecer tecnología a otros fabricantes y extender sus licencias a la robótica y otras aplicaciones de inteligencia artificial física, pero esos planes no equivalen a un despliegue confirmado de esta solución para el habitáculo. 16

La prueba decisiva será que otros fabricantes adopten el sistema y que su funcionamiento se evalúe en coches reales. Hasta que se publiquen esos datos, la cifra de 30.000 millones de parámetros y el enfoque de procesamiento local describen la capacidad y el diseño anunciados, no una ventaja demostrada frente a modelos más pequeños.