Rival da Tesla? Como é andar num carro que usa IA da Nvidia para dirigir sozinho

Editor do The Verge andou numa Mercedes com sistema da Nvidia; carro dirigiu sozinho em ruas de São Francisco, nos EUA
Pedro Spadoni06/01/2026 13h52
CEO da Nvidia, Jensen Huang, falando sobre direção autônoma e carro autônomo com chip da empresa durante CES 2026
(Imagem: Divulgação/Nvidia)
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A Nvidia saiu do palco da CES 2026 e foi para o asfalto. Num teste prático acompanhado pelo The Verge, a empresa mostrou que sua aposta em direção automatizada não é só discurso. Um Mercedes-Benz CLA rodou por ruas reais de São Francisco usando um sistema capaz de conduzir o carro do ponto A ao ponto B, com supervisão humana.

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O relato é de Andrew J. Hawkins, editor de transporte do The Verge. Durante cerca de 40 minutos, ele acompanhou o carro em trânsito urbano comum, com cruzamentos cheios, pedestres, ciclistas e situações imprevisíveis. A experiência ajuda a traduzir, na prática, como a Nvidia começa a transformar sua estratégia de “IA física” em produto (você vai entender esse conceito no final desta matéria).

O que o teste revela sobre o sistema de direção automatizada da Nvidia

O cenário do teste não foi um circuito controlado nem uma pista isolada. O carro rodou por São Francisco num dia normal, enfrentando semáforos, paradas em quatro vias, veículos estacionados em local irregular e até conversões à esquerda sem proteção, um dos desafios clássicos da direção urbana.

Ilustração de Mercedes-Benz CLA, que tem sistema da Nvidia, andando em rua de São Francisco, nos Estados Unidos
Veículo usado no teste relatado pelo The Verge foi um Mercedes-Benz CLA, um dos primeiros modelos a receber o novo sistema da Nvidia (Imagem: Divulgação/Nvidia)

O veículo usado foi um Mercedes-Benz CLA, um dos primeiros modelos a receber o novo sistema da Nvidia. Tecnicamente, ele é classificado como nível 2 avançado, o que significa que o motorista ainda precisa supervisionar a condução. Na prática, porém, o carro foi capaz de navegar de forma contínua e tomar decisões sozinho na maior parte do tempo.

Segundo o relato, o comportamento do sistema foi consistente. O carro respeitou sinais de trânsito, reagiu bem a situações inesperadas e manteve uma condução considerada segura e previsível. Num dos momentos mais ilustrativos do teste, o veículo fez uma curva mais aberta para desviar de um caminhão que bloqueava o cruzamento. Mas só depois de permitir que pedestres atravessassem com calma.

Hawkins faz uma comparação direta com o Full Self-Driving da Tesla. Para o editor, o sistema da Nvidia aguenta o tranco em cenários urbanos complexos e não fica atrás do produto da Tesla. Isso é relevante, considerando que a Nvidia entrou mais tarde nessa corrida.

Há também uma diferença técnica importante. Enquanto a Tesla aposta num sistema baseado apenas em câmeras, o carro testado combina câmeras e radar. Essa redundância, segundo Hawkins, pode tornar o sistema mais robusto e seguro, especialmente em situações ambíguas.

A matéria do The Verge aponta duas limitações. A primeira é que o jornalista estava no banco do passageiro, sem controlar diretamente o carro. A segunda é que a Nvidia não tem histórico como protagonista em direção autônoma. 

Apesar de aparecerem como concorrentes diretas na direção automatizada, Tesla e Nvidia estão profundamente conectadas. A montadora de Musk é um dos maiores clientes da Nvidia em infraestrutura de IA, usando dezenas de milhares de GPUs para treinar seus modelos (um investimento de bilhões de dólares, diga-se). 

Isso significa que, mesmo num cenário em que a Tesla avance mais rápido no produto final, a Nvidia ganha de qualquer forma, como fornecedora da base computacional. Não é apenas uma corrida entre duas empresas, mas uma relação ao mesmo tempo competitiva e simbiótica. Nela, quem disputa na ponta também sustenta o outro por baixo do capô.

Como esse teste se encaixa na estratégia da Nvidia para levar a IA ao ‘mundo real’

O teste descrito pelo The Verge funciona como prova prática da estratégia que a Nvidia apresentou na CES 2026. A empresa vem defendendo a ideia de “IA física”: sistemas que não apenas analisam dados, mas percebem o ambiente, raciocinam e agem no mundo real. O carro é o primeiro grande laboratório dessa ambição.

CEO da Nvidia, Jensen Huang, mostrando na CES 2026 como a empresa planeja levar raciocínio para a inteligência artificial (IA) física
Nvidia planeja levar raciocínio para sistemas que precisam agir no mundo real, como carros autônomos, robôs e máquinas industriais (Imagem: Divulgação/Nvidia)

A Nvidia explicou que essa visão passa por tratar a IA como um sistema completo, da computação ao software. O que aparece agora é o desdobramento concreto disso: um veículo que usa esse conjunto para tomar decisões em tempo real, em ruas reais.

Apesar de ainda representar uma fatia pequena do faturamento, a divisão automotiva é vista internamente como estratégica. O chefe da divisão automotiva da Nvidia, Xinzhou Wu, resume essa ambição assim: a missão é tornar “autônomo tudo o que se move”. O carro é só o começo.

Segundo o roadmap apresentado ao Verge, a Nvidia planeja expandir rapidamente as capacidades do sistema ao longo de 2026, incluindo mais funções urbanas e estacionamento autônomo. Em estágios mais avançados, a empresa prevê a migração para novos chips voltados a veículos de nível 4, capazes de operar sozinhos em áreas específicas.

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Um detalhe importante dessa estratégia é a flexibilidade para as montadoras. O sistema pode ser ajustado para refletir o “estilo de direção” de cada marca. No caso da Mercedes, isso aparece na chamada direção cooperativa, que permite pequenas intervenções humanas, como ajustar o volante para desviar de um buraco, sem desligar a automação.

No conjunto, o teste em São Francisco mostra que a Nvidia começa a cruzar uma fronteira importante. Ela deixa de ser apenas a empresa que fornece os “cérebros” da IA e passa a experimentar produtos que agem no mundo real. Do data center ao asfalto, a transição já começou.

Pedro Spadoni
Redator(a)

Pedro Spadoni é jornalista formado pela Universidade Metodista de Piracicaba (Unimep). Já escreveu para sites, revistas e até um jornal. No Olhar Digital, escreve sobre (quase) tudo.