es.wedoany.com Noticia: Momenta, que comenzó con tecnología de conducción autónoma, ha presentado su solicitud de cotización en la Bolsa de Hong Kong, convirtiéndose en un contendiente por ser "la primera acción de IA física" en el mercado de Hong Kong. La empresa ha ocupado anteriormente una importante cuota de mercado en el ámbito de la asistencia a la conducción inteligente, con su sistema integrado en modelos de producción en serie de varios fabricantes de automóviles multinacionales. El proceso de OPI de Momenta revela su dirección estratégica de expandirse desde una empresa de conducción autónoma hacia el campo de la IA física.
En el ámbito de la IA física, el "modelo del mundo" se considera el modelo base central, pero las rutas técnicas aún no han convergido. Actualmente existen cuatro rutas principales: la ruta de video generativo representada por OpenAI Sora, que busca un realismo a nivel de píxeles; la ruta del mundo interactivo representada por Google DeepMind Genie, que genera entornos interactivos en tiempo real según las acciones del usuario; la ruta de inteligencia espacial defendida por Fei-Fei Li (World Labs), que considera el modelo del mundo como una representación 3D generable e interactiva; y la ruta de Predicción de Incrustaciones Conjuntas (JEPA) propuesta por Yann LeCun, que predice el siguiente paso del mundo en una capa de representación abstracta para ahorrar potencia computacional. El objetivo de todas estas rutas es comprender el mundo físico, pero los caminos son diferentes.
Fei-Fei Li explicó una vez la esencia del modelo del mundo con "una taza sobre la mesa": un modelo que realmente comprenda el mundo debería poder renderizarlo desde cualquier ángulo, simular el proceso físico tras ser derribado y planificar cómo una mano lo recoge. Estas tres capacidades comparten el mismo "simulador" subyacente. Por otro lado, LeCun cree que los grandes modelos de lenguaje son esencialmente emparejadores de patrones estadísticos y no comprenden realmente el mundo físico. El AMI Labs fundado por LeCun tras dejar Meta, así como World Labs de Fei-Fei Li, han recibido un amplio respaldo de capital.
La conducción autónoma se considera la primera "piedra de toque" del modelo del mundo. El modelo del mundo, basado en secuencias de acciones imaginarias propuestas por el actor, predice posibles estados futuros del mundo, lo que encaja naturalmente con el ciclo de "acción → predicción → nueva acción" de los vehículos autónomos.
El modelo del mundo R7, la solución de IA física de Momenta, ya se ha producido en serie y se ha implementado por primera vez en el ID. ERA 9X de SAIC Volkswagen. Este modelo acumula más de 12 mil millones de kilómetros de conducción real, de los cuales se han extraído más de 100 millones de segmentos de "datos de oro". Durante el entrenamiento, el modelo R7 puede simular repetidamente situaciones peligrosas raras en la realidad y modificar las condiciones límite para realizar "entrenamiento adicional", mejorando así el rendimiento en escenarios poco comunes. Según datos de CIC Consultoría, de marzo de 2025 a febrero de 2026, en el mercado de proveedores de NOA urbano de terceros en China, la cuota de mercado de los vehículos de producción en serie equipados con el sistema Momenta alcanzó el 65%. En cuanto al ritmo de crecimiento, se pueden completar entregas de 100,000 unidades en menos de 40 días.
El CEO de Momenta, Xudong Cao, posiciona a la empresa como "constructora de modelos base de IA física". La arquitectura técnica de su modelo del mundo R7 se divide en tres capas: la primera capa es el preentrenamiento del modelo del mundo, que comprime las leyes físicas y las relaciones causales en el modelo; la segunda capa es la simulación del modelo del mundo, que realiza pruebas en circuito cerrado para escenarios extremos de cola larga; la tercera capa es el aprendizaje por refuerzo dentro del modelo, que prueba y falla repetidamente mediante mecanismos de recompensa y castigo, realizando inferencias en el mundo virtual.
El modelo R7 no es simplemente un "modelo en tiempo real del vehículo" ni un "gran modelo base" en el sentido tradicional, sino que se considera un modelo base para la era de la IA física, proporcionando la base para que la IA comprenda el mundo físico real. En la etapa actual, la conducción autónoma es el escenario de mayor valor que permite que el escalado de datos y el escalado comercial de la IA física formen un bucle de retroalimentación positiva.
Según el prospecto, los ingresos de Momenta de 2023 a 2025 crecieron de 743 millones de yuanes a 2413 millones de yuanes, triplicándose en tres años, con una tasa de crecimiento anual compuesta superior al 80%. Entre ellos, los ingresos por desarrollo técnico aumentaron a 1445 millones de yuanes, mientras que los ingresos por licencias se dispararon de 23 millones de yuanes a 968 millones de yuanes, multiplicándose por 42 en tres años. Los ingresos por licencias son el modelo de tarificación de Momenta para autorizar a los fabricantes de automóviles a utilizar su sistema de IA física, con un alto margen de beneficio incremental. Este modelo de negocio se considera el modelo de ingresos más ideal para las empresas emergentes de conducción autónoma.
El sistema técnico de Momenta sigue el marco de "un volante, dos piernas", es decir, un mecanismo central impulsado por datos y dos líneas de negocio: la asistencia a la conducción de producción en serie L2 y la conducción completamente autónoma L4. Estas dos piernas comparten la misma arquitectura de software y algoritmos, el mismo esquema de sensores y el mismo modelo del mundo. Actualmente, más de 900,000 vehículos de producción en serie L2 proporcionan datos de conducción real e ingresos comerciales para respaldar la iteración del modelo del mundo, y el modelo iterado se despliega luego en los Robotaxis L4, implementándose en ciudades como Shanghái, Suzhou, Múnich y Abu Dabi.
La OPI de Momenta proporciona un nuevo estándar para la valoración en el campo de la IA física: para las empresas de conducción autónoma, es necesario evaluar si poseen un modelo base multimodal; para las empresas emergentes que apuntan directamente al "cerebro último de la IA física", deben responder a las cuestiones de los canales de implementación y el bucle cerrado de datos. Momenta se ha convertido en el primer jugador en demostrar su lógica comercial con datos operativos y un sistema técnico, pero aún existe incertidumbre sobre si su sistema técnico puede migrar a otros terminales de IA física, como los robots.
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