Si has usado ChatGPT o Géminis Anteriormente usaste un modelo de lenguaje grande. Esta tecnología subyacente 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.
El desarrollo de la IA ha pasado por muchas fases, y la próxima se centrará menos en la creación de palabras y más en la comprensión de nuestro mundo natural. Los modelos mundiales se crean para traducir nuestro mundo físico (como las leyes de la física, el reconocimiento de objetos y el movimiento) en un modelo digital que la IA pueda comprender.
Probablemente no interactuarás con modelos extraterrestres de la misma manera que lo harías con la tecnología impulsada por LLM, como los chatbots. Sin embargo, los modelos mundiales mostrarán cómo la IA puede crear vídeos realistas, controlar robots quirúrgicos y mejorar las capacidades de conducción de vehículos autónomos. Son pilares importantes en el desarrollo de la llamada IA física, una 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, un destacado pionero de la IA, dejó recientemente su puesto de líder de los esfuerzos de IA de Meta para unirse a una startup centrada en la construcción de modelos mundiales. Fei-Fei Li, conocida coloquialmente como la madrina de la IA, dijo que la inteligencia espacial (la capacidad de comprender el entorno físico) es la próxima frontera de la innovación técnica.
“La inteligencia espacial transformará la forma en que creamos e interactuamos con los mundos real y virtual, revolucionando la narración, la creatividad, la robótica, los descubrimientos científicos y más”, escribió en una publicación de blog en noviembre.
El director ejecutivo de Nvidia, Jensen Huang, también dedicó parte de su discurso de apertura en CES 2026 a los esfuerzos de modelado mundial de la compañía. La construcción de un modelo de IA basado en nuestras leyes de la física y la verdad sobre el terreno comienza con los datos utilizados para el entrenamiento, dijo Huang.
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Los modelos de IA de todo tipo requieren inmensas cantidades de datos para crear y perfeccionar sus resultados. Normalmente, las empresas de IA dependen de contenido creado por personas reales, con o sin su permiso, lo que llevó a esto. Grandes disputas legales. Se pueden construir modelos mundiales utilizando datos humanos, incluidas simulaciones. Estos datos son cruciales para construir modelos del mundo que puedan sacar conclusiones y emitir juicios de causa y efecto.
El modelo mundial Cosmos de Nvidia utiliza texto, imágenes y vídeo para comprender el mundo físico.
Un área en la que Nvidia está utilizando modelos mundiales es la de los coches autónomos. En una demostración en vivo, Nvidia demostró cómo su modelo mundial Cosmos utiliza los sensores de un automóvil para determinar su propia posición y la de cualquier otro automóvil cercano en la carretera, creando un video en vivo de su entorno. Los desarrolladores pueden utilizar esta información para ejecutar escenarios como accidentes automovilísticos para ver cómo reaccionaría el vehículo y realizar las mejoras de seguridad necesarias. Datos sintéticoso los datos generados no humanos, junto con los modelos mundiales, también pueden ser útiles para predecir “casos extremos” raros.
A medida que la IA continúa integrándose en cada parte de nuestra vida en línea, es importante que pueda comprender nuestro mundo físico en lugar de seguir alucinando y cometiendo errores. Las renovadas investigaciones e inversiones de los líderes de la industria en inteligencia espacial, modelos mundiales e IA física muestran que la industria no sólo desarrollará más chatbots, sino que también está trabajando para desarrollar una IA que esté más arraigada en nuestra realidad, y no al revés.
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