Alpamayo 2 Super: NVIDIA estende il ragionamento aperto alla guida autonoma, tra dubbi sulla scala e sui requisiti hardware

Il 4 agosto, tramite il proprio blog aziendale, NVIDIA ha annunciato la disponibilità di Alpamayo 2 Super, presentato come il modello più grande della famiglia dedicata a veicoli autonomi e robotaxi. Il sistema processa immagini da sei telecamere, un prompt testuale e la storia dell'egomotion per restituire una traccia di ragionamento e una traiettoria di 64 waypoint che copre 6,4 secondi. Sebbene il comunicato definisca la nuova entità come "tre volte la scala" dei precedenti modelli da 10 miliardi di parametri, la model card ufficiale pubblicata su Hugging Face dichiara una dimensione complessiva di 34 miliardi, frutto della somma tra un backbone vision-language da 32 miliardi e un decodificatore di azioni di tipo diffusion da 2,3 miliardi: le due fonti ufficiali dell'azienda, blog e scheda tecnica, non coincidono. Il rilascio avviene sotto licenza OpenMDW-1.1 della Linux Foundation, una scelta permissiva che autorizza l'uso commerciale e la creazione di modelli derivati, distinguendo questo approccio dalle licenze proprietarie tipiche del settore, sebbene il codice sorgente rimanga regolato da Apache 2.0.

Sul fronte delle prestazioni, NVIDIA riporta che Alpamayo 2 Super si colloca al primo posto nel benchmark LingoQA con un punteggio di 79,2 su quasi 40 modelli valutati, superando Gemini 2.5 Pro (+15,1 punti) e GPT-4o (+23,2 punti) secondo la metrica Lingo-Judge. La documentazione tecnica riporta anche un punteggio di 1,50 ± 0,13 nella simulazione closed-loop AlpaSu su 913 scenari e un errore minADE di 0,911 metri a 6,4 secondi. È fondamentale precisare che tutte queste misurazioni provengono da dati pubblicati dalla stessa azienda, autrice degli strumenti di valutazione; ad oggi non risultano verifiche indipendenti da parte di terze parti che confermino tali risultati al di fuori dell'ambiente controllato dal produttore.

Il nodo, per l'impiego su strada, è l'infrastruttura. La validazione tecnica è stata condotta esclusivamente su GPU NVIDIA H100 da 80 GB, con un picco di memoria richiesto che supera i 70 gigabyte, un requisito che secondo MarkTechPost rende probabile una distillazione del modello prima di un'eventuale integrazione a bordo veicolo. Non sono stati divulgati dati derivanti da test su strada: le attuali performance sono confinate alla simulazione e all'analisi di dataset storici, lasciando incerti i livelli di affidabilità del sistema quando esposto al traffico reale.

L'adozione di una licenza aperta per un sistema di guida così complesso è un segnale interessante per l'ecosistema, ma la sostanza sta nella capacità di esecuzione. Promettere ragionamento avanzato su hardware di data center è diverso dal garantirlo su un'auto in movimento, specialmente quando i numeri ufficiali non collimano e l'unica verifica disponibile è quella interna al produttore. — Olya