Si has usado ChatGPT o Géminis antes, has usado un modelo de lenguaje grande. Esta tecnología subyacente es la que crea el texto que ves en tu pantalla y es responsable de la gran mayoría de los productos de IA. Pero puede que no sea la tecnología de IA de mayor trascendencia.
La evolución de la IA ha pasado por muchas fases, y la próxima se centrará menos en la creación de palabras y más en comprender nuestro mundo natural. Los modelos mundiales están diseñados para traducir nuestro mundo físico (como las leyes de la física, la detección de objetos y el movimiento) en un modelo digital que la IA pueda entender.
Probablemente no interactuará con los modelos mundiales de la misma manera que lo hace con la tecnología impulsada por LLM, como a través de chatbots. Sin embargo, los modelos mundiales demostrarán cómo la IA puede crear vídeos realistas, guiar robots quirúrgicos y mejorar las capacidades de conducción de los vehículos autónomos. Son componentes importantes en el desarrollo de lo que se llama IA física: tecnología que no sólo comprende nuestro mundo sino que también puede actuar en él.
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Varios pioneros de la IA han señalado un cambio hacia la construcción de un modelo mundial. Yann LeCun, uno de los principales pioneros de la IA, recientemente dejado su papel al liderar los esfuerzos de IA de Meta para una startup centrada en la construcción de modelos mundiales. Fei-Fei Li, conocida coloquialmente como la madrina de la IA, ha dicho que la inteligencia espacial (la capacidad de comprender el entorno físico) es la próxima frontera de la innovación tecnológica.
“La inteligencia espacial transformará la forma en que creamos e interactuamos con los mundos reales y virtuales, revolucionando la narración, la creatividad, la robótica, los descubrimientos científicos y más”, escribió en un artículo de noviembre. publicación de blog.
El director ejecutivo de Nvidia, Jensen Huang, también dedicó una parte de su discurso de apertura en CES 2026 a los esfuerzos de la compañía en los modelos mundiales. La construcción de un modelo de IA que se base en nuestras leyes de la física y en la verdad del terreno comienza con los datos utilizados para el entrenamiento, dijo Huang.
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Los modelos de IA de todos los tipos requieren inmensas cantidades de datos para crear y perfeccionar sus resultados. Normalmente, las empresas de IA dependen de contenido creado por humanos reales (con y sin su permiso), lo que ha llevado a importantes enfrentamientos legales. Se pueden construir modelos mundiales con datos humanos, incluidas simulaciones. Esos datos son esenciales para construir modelos mundiales que puedan razonar y emitir juicios de causa y efecto.
El modelo mundial Cosmos de Nvidia utiliza texto, imágenes y videos para comprender el mundo físico.
Un área en la que Nvidia está utilizando modelos mundiales es en los coches autónomos. En una demostración en vivo, Nvidia demostró cómo su modelo mundial, Cosmos, utiliza los sensores de un automóvil para comprender su propia posición y la de todos los demás automóviles cercanos en la carretera para crear un video en vivo de su entorno. Los desarrolladores pueden usar esa información para ejecutar escenarios, como accidentes automovilísticos, para ver cómo respondería el vehículo y realizar las mejoras de seguridad necesarias. Datos sintéticoso datos generados no humanos, también pueden ser útiles junto con los modelos mundiales para ayudar a predecir “casos extremos” raros.
A medida que la IA continúa integrándose en cada parte de nuestra vida en línea, es esencial que pueda comprender nuestro mundo físico, en lugar de seguir alucinando y cometiendo errores. Las investigaciones renovadas y las inversiones de los líderes de la industria en inteligencia espacial, modelos mundiales e IA física muestran que la industria no sólo va a construir más chatbots, sino que está trabajando en construir una IA que esté más arraigada en nuestra realidad, y no al revés.
