2026年のCESでNVIDIAは、自律走行車の意思決定能力を飛躍的に高める「Alpamayo」シリーズを発表した。これは、物理世界での理解・推論・行動を可能にするオープンソースAIモデル、シミュレーションツール、データセットの統合エコシステムで、自律走行技術の「ChatGPT的転換期」を象徴する。NVIDIAのジェンセン・ファンCEOは「機械が現実世界で理解し、推論し、行動し始める時が来た」と述べ、Alpamayoが稀な交通状況（例：信号機の故障）を人間のように段階的に分析し、安全な経路を導く能力を備えていると強調した。 Alpamayoの核となるのは「Alpamayo 1」——100億パラメータの「チェーン・オブ・シンキング」型視覚言語行動（VLA）モデル。このモデルは、センサー入力から単なる操作（ハンドル、ブレーキ、加速）にとどまらず、自らの意思決定プロセスを説明できる。たとえば、複雑な交差点で信号が止まった場合、モデルは「信号が故障している可能性」「他車両の行動予測」「安全な通過タイミング」を段階的に検討し、その根拠とともに最適な行動を導き出す。この推論能力は、従来の「認識→計画」の分離型アーキテクチャでは困難だった「長尾問題」（稀な状況）の克服に貢献する。 Alpamayo 1のコードとモデル重みはHugging Faceで公開されており、開発者はこれを微調整し、車載用に小型化したモデルに変換できる。また、自動ラベル付けツールや意思決定の評価システムの開発にも活用可能。NVIDIAは同時に「Cosmos」（生成型世界モデル）と「AlpaSim」（オープンソースシミュレーションフレームワーク）を提供。AlpaSimはGitHubで公開され、センサーや交通状況を高精度に再現し、大規模な安全なテストを可能にする。また、1,700時間以上の多様な地理・天候条件をカバーする大規模データセットも公開され、実世界の稀なシナリオの学習に役立つ。 Lucid Motors、JLR、Uber、Berkeley DeepDriveなど主要企業・研究機関がAlpamayoの導入に前向き。開発の透明性と拡張性の重要性を指摘し、業界全体のイノベーションを加速するとして支持している。NVIDIAはAlpamayoを「教師モデル」として位置づけ、開発者が自社のデータやDRIVE Hyperionアーキテクチャと統合し、シミュレーションで検証した上で実車導入できる仕組みを提供。これにより、レベル4自律走行の実現に向けた開発サイクルが加速する。Alpamayoは、物理AIの未来を切り開く基盤となる。