inDrive y Nvidia preparan robotaxis en Kazajistán para 2027

Robotaxis asequibles en mercados emergentes

inDrive, conocida por permitir la negociación de tarifas entre pasajeros y conductores, ha firmado un memorando de entendimiento con Pony.ai y Nvidia para iniciar pruebas de robotaxis en Kazajistán a finales de 2027. El objetivo es trasladar su modelo de negocio, centrado en la asequibilidad, al sector de la conducción autónoma en regiones donde Uber y otros competidores ya están haciendo asociaciones.

La alianza tecnológica

Según Yuri Misnik, CTO de inDrive, las pruebas comenzarán en la primera mitad de 2027 en la capital, Astana. El plan detalla los roles de cada entidad:

• Pony.ai: aportará sus robotaxis Gen-7.
• inDrive: operará el servicio a través de su plataforma de transporte con conductores de seguridad inicialmente, con el objetivo final de convertirse en viajes sin conductor.
• Nvidia: supplies la tecnología de IA, incluyendo su plataforma Hyperion y el sistema de seguridad Halos.

Ali Kani, vicepresidente de automoción de Nvidia, enfatizó que su plataforma Hyperion reduce costes al ofrecer una base lista de sensores y computación. Esto es crucial en mercados emergentes, donde los servicios de transporte ya son económicos y la solución autónoma debe competir agresivamente en precio. Además, Nvidia ofrece su modelo Alpamayo y herramientas para generar datos sintéticos y probar sistemas en distintos escenarios.

Por qué Astana

La elección de Kazajistán no es casual. El país anunció planes para lanzar servicios de taxi autónomo en 2027 y ha introducido regulaciones para permitir pruebas en carreteras públicas. Asimismo, los inviernos duros de Astana, con meses de nieve y hielo, representan un campo de pruebas difícil pero valioso para evaluar la robustez de la conducción autónoma.

Esta iniciativa coincide con la expansión global de Pony.ai, que busca operar más de 3.500 robotaxis en más de 20 ciudades para finales de 2026. inDrive, presente en más de 1.200 ciudades, busca un entorno regulatorio colaborativo para facilitar pruebas seguras y sostenibles, priorizando una estrategia de "poca capita" (capital-light).

💡 Opinión iaPasión

Esta estrategia es más relevante para empresas de transportes en mercados emergentes que para developers. Muestra cómo la infraestructura de IA de Nvidia permite abaratar costes de entrada, algo clave para que la automatización compita en zonas con economías más sensibles. Si trabajas en logística o movilidad, señala la tendencia hacia soluciones IA más accesibles y basadas en partners.