La apuesta de Nvidia por la IA física: Halos, su sistema de seguridad para robotaxis y robots humanoides

Nvidia es conocida sobre todo por los chips que alimentan los centros de datos de IA y que han disparado su capitalización bursátil hasta cifras multimillonarias, pero la compañía también está apostando con fuerza por lo que llama "IA física": robótica y vehículos autónomos. Parte de esa apuesta consiste en construir un sistema de seguridad de pila completa (full-stack) que otras empresas puedan usar como base para reducir el riesgo de que sus máquinas dañen a las personas que trabajan cerca de ellas.

Ese sistema se llama Halos. Nació en 2025 como un conjunto de herramientas de hardware y software pensado para ayudar a los desarrolladores a implementar barreras de seguridad en coches autónomos y otros vehículos. En junio de 2026, Nvidia amplió esta arquitectura con "Nvidia Halos for Robotics", con el objetivo de habilitar despliegues seguros de robots móviles autónomos en almacenes, robots humanoides caminando por fábricas o incluso robots quirúrgicos. Amit Goel, responsable del ecosistema de robótica y computación de borde en Nvidia, explicó que, a medida que los modelos de IA y el hardware robótico ganan capacidad, la seguridad se perfila como el siguiente gran cuello de botella, y que por eso lanzaron Halos for Robotics: para desbloquear el potencial de estos sistemas.

El contexto de negocio detrás de esta expansión es relevante. En marzo de 2026, el consejero delegado de Nvidia, Jensen Huang, afirmó en el podcast All-In que el negocio de IA física ya generaba casi 10.000 millones de dólares de ingresos anuales para la compañía. Huang comenzó a señalar la IA física como la segunda categoría de crecimiento más importante de Nvidia ya en 2025. En paralelo, la empresa ha invertido directamente en varias compañías de robótica, entre ellas las startups de robots humanoides Agility Robotics y Figure AI, además de empresas que desarrollan modelos fundacionales para robótica. Nvidia también se ha asociado con la china Unitree para ofrecer un "diseño de referencia abierto" de robot humanoide destinado a investigadores.

En cuanto a la arquitectura técnica, el sistema de seguridad de Nvidia arranca en el hardware, con el módulo de computación IGX Thor, diseñado para robótica y aplicaciones industriales y dotado de un procesador independiente dedicado exclusivamente a las cargas de trabajo relacionadas con la seguridad. Según Goel, en el contexto de la IA física es necesario que el sistema funcional y el sistema de seguridad corran sobre el mismo silicio. En el plano del software, el sistema operativo de Halos monitoriza constantemente "cada bloque de hardware" y "cada librería de software" para detectar fallos con rapidez, además de aislar las cargas de trabajo críticas para la seguridad y evitar interferencias. A esto se suma el Nvidia Holoscan Sensor Bridge, que conecta los datos de los sensores con el procesamiento de seguridad de forma que resulta fácil identificar datos corruptos, y que puede integrarse en componentes de hardware individuales como un microcontrolador o una FPGA. El paquete se completa con entornos de simulación para probar robots virtualmente y un programa de laboratorio de inspección que permite a las empresas de robótica obtener retroalimentación rápida sobre cualquier "artefacto" de seguridad detectado durante el desarrollo.

Adaptar Halos desde los vehículos autónomos hasta la robótica no fue trivial, porque implicó dar cabida a definiciones de seguridad muy distintas. Según Goel, la seguridad funcional en la conducción autónoma se mantiene bastante uniforme entre fabricantes y países, pero un robot aspirador que limpia un pasillo tiene requisitos de seguridad radicalmente distintos a los de una carretilla elevadora robótica que maneja cargas pesadas en un muelle de carga. Esto obligó a Nvidia a repensar buena parte del trabajo de base para construir una plataforma programable que ofrezca a los desarrolladores los "enganches" necesarios para definir funciones de seguridad personalizadas, sin por ello perder el control sobre la infraestructura subyacente: la flexibilidad, advirtió Goel, puede tener el coste de perder control sobre la pila tecnológica. Esa personalización es necesaria también porque los robots operan en entornos complejos y no estructurados: un robot que avanza por un pasillo no puede ver sus propios puntos ciegos ni lo que puede aparecer al doblar una esquina, por lo que en fábricas, almacenes u hospitales tiende a frenar casi por completo antes de girar, ya que las cosas pueden surgir de cualquier dirección.

En el terreno de los despliegues reales, Agility Robotics fue la primera en incorporar Halos en su robot humanoide Digit 5, diseñado para trabajar con seguridad cerca de personas sin necesitar puestos de trabajo aislados ni barreras físicas. El sistema de Nvidia permitió a Agility integrar dentro del propio robot los sensores y el hardware de seguridad relevantes, algo que antes dependía de sensores externos colocados alrededor de la célula de trabajo del robot. Como resume Goel, ahora el robot queda "literalmente desencadenado": la seguridad viaja con él allá donde va, de modo que puede operar en distintas zonas de una fábrica o almacén sin tener que montar una infraestructura nueva cada vez que se le asigna una tarea distinta.

La compañía de robótica Boston Dynamics, con sede en Massachusetts, también participa como socio temprano en el programa de acreditación de seguridad de Halos, centrado en construir una plataforma de seguridad común para su perro robótico Spot, su robot con ruedas y brazo robótico Stretch, y su humanoide Atlas, que podría empezar a desplegarse en las fábricas de automóviles de su matriz, Hyundai, en 2028. Otras empresas que están incorporando Halos incluyen al grupo alemán KION, que despliega carretillas elevadoras autónomas y otros robots móviles, y a la surcoreana LG, que desarrolla su propio robot humanoide basado en el modelo fundacional de Nvidia para humanoides, Isaac GROOT.

El artículo enmarca todo esto en un movimiento más amplio: Estados Unidos, China y Europa están impulsando un despliegue creciente de robots que va mucho más allá de los humanoides, poniendo a prueba estas máquinas en entornos cada vez más variados. Goel resume el cambio de paradigma señalando que los robots de antes estaban confinados a una estación haciendo una sola tarea, mientras que en la nueva generación de robótica, con cuerpos y habilidades generalizadas, resulta esencial que un mismo robot pueda realizar múltiples tareas en múltiples entornos, y que la única manera de lograrlo en producción real es mejorando la seguridad. El propio artículo deja abierta la pregunta de fondo: todavía está por verse si los robots humanoides llegarán a convertirse en trabajadores autónomos de propósito general capaces de realizar prácticamente cualquier tarea humana.