Por Canuto  

General Motors afirma que evaluó más de 300.000 diseños de baterías mediante simulaciones antes de fabricar una sola celda. La prueba decisiva, sin embargo, todavía está por llegar: su química rica en manganeso deberá demostrar en producción que puede combinar más densidad energética con una vida útil competitiva.
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  • GM atribuye a sus simulaciones 300 millones de horas de CPU y sostiene que la nueva metodología podría reducir a cerca de dos años el desarrollo de vehículos.
  • La batería LMR promete 33% más densidad energética que LFP a un costo comparable, pero la compañía reconoce que eligió esa química con datos todavía incompletos.
  • La producción comercial de las celdas está prevista para 2028, mientras GM desarrolla pruebas piloto y amplía el uso de simulación e IA en vehículos y fábricas.

 

General Motors asegura que examinó más de 300.000 diseños para su próxima batería eléctrica antes de construir una sola celda física. La compañía cifra el trabajo en 300 millones de horas de CPU, una cantidad que, según sus cálculos, equivaldría a mantener una computadora encendida las 24 horas durante 34.000 años.

La automotriz presentó esos números en su evento GM Forward como parte de un objetivo más amplio: recortar a cerca de dos años un proceso de desarrollo de vehículos que tradicionalmente toma entre cuatro y cinco. En el caso de la batería, el equipo pasó de la idea inicial del paquete a la aprobación formal del programa en un mes. GM y LG Energy Solution, por su parte, prevén iniciar la producción comercial de celdas LMR en Estados Unidos para 2028.

Simular antes de construir

El volumen de diseños ensayados ayuda a explicar el cambio de método que GM busca introducir en sus equipos de ingeniería. En lugar de depender exclusivamente de prototipos físicos, la empresa utiliza modelos digitales para explorar opciones, comparar resultados y descartar configuraciones antes de comprometer tiempo y materiales en una celda real.

La cifra de horas de cómputo sirve también para dimensionar el recurso aplicado a esa exploración, pero no demuestra por sí sola que todos los diseños simulados puedan fabricarse ni que el producto final cumpla sus objetivos. Fortune informó que GM presentó la iniciativa como evidencia de una estrategia para acelerar el desarrollo, con la validación física todavía pendiente en aspectos clave de la batería.

La simulación forma parte de una transformación más amplia en la compañía. GM dice que su software de conducción autónoma procesa más de 3.000 millones de millas simuladas al día, frente a cerca de un millón de millas mensuales recorridas en el mundo real, mientras sus equipos de fábrica ensayan procesos de ensamblaje en modelos digitales antes de trasladarlos a las líneas de producción.

Sterling Anderson, exdirector de Autopilot de Tesla y director de producto de GM desde 2025, describió el enfoque como una nueva etapa del desarrollo de productos, basada en métodos probabilísticos y grandes volúmenes de datos. La empresa también ha presentado un cambio cultural en ingeniería: según un reporte previo de Fortune, algunos equipos reciben incentivos por cuestionar objetivos de autonomía y el jefe de baterías, Kurt Kelty, dice que quiere ver resultados desfavorables para identificar problemas pronto.

La química LMR, una apuesta que aún debe probarse

La batería propuesta utiliza química rica en manganeso de litio, conocida como LMR. GM sostiene que puede ofrecer 33% más densidad de energía que las celdas de fosfato de hierro y litio, o LFP, una química de menor costo que domina el mercado chino, y afirma que el costo de ambas alternativas sería comparable.

La composición también busca reducir la dependencia del níquel frente a las baterías actuales de alto contenido de ese metal. Andy Oury, ingeniero de baterías de GM, indicó que las celdas LMR tendrán entre 30% y 40% de níquel, mientras que las celdas de alto níquel de hoy rondan 85%. GM y LG Energy Solution planean producirlas a través de su empresa conjunta Ultium Cells; la producción comercial de celdas prismáticas LMR en Estados Unidos está prevista para 2028.

Kelty afirmó que GM no está licenciando la tecnología desde China y reconoció que buena parte de la industria considera la LMR una apuesta arriesgada. Según explicó, la decisión se tomó cuando el equipo disponía de aproximadamente 60% a 70% de los datos que habría querido reunir, una incertidumbre que vuelve especialmente importante la fase de pruebas físicas.

Históricamente, esta química ha enfrentado problemas de vida útil limitada y pérdida de voltaje con el paso del tiempo, dos dificultades que GM considera haber resuelto. La compañía anunció un complejo de baterías de USD $900 millones en Warren, Michigan, para el desarrollo y las pruebas de celdas. En la información divulgada por GM, la instalación se preparaba para fabricar unos pocos miles de celdas por día; el anuncio no basta para establecer su estado operativo actual.

Vehículos y fábricas en modelos digitales

La plataforma de vehículos eléctricos de cuarta generación de GM apunta a mejorar varios aspectos del diseño al mismo tiempo. La compañía prevé alrededor de 20% más autonomía por kilovatio-hora, 25% más eficiencia aerodinámica y una reducción de 15% en el peso, junto con un paquete de baterías 20% más compacto y unidades de propulsión con 40% menos piezas.

Esos porcentajes son objetivos anunciados por la automotriz, no resultados que ya se hayan confirmado en vehículos de producción. Si se materializan, la reducción de componentes y el paquete más pequeño podrían facilitar el diseño y la fabricación, mientras que la mejora de eficiencia energética sería relevante para la autonomía; la empresa no detalló en la información disponible modelos específicos que permitan medir todavía el desempeño final.

GM también atribuye avances de manufactura a PlantBrAIn, su plataforma de inteligencia artificial para fábricas. La compañía afirma que el sistema permitió mover paquetes de baterías por el proceso de ensamblaje 30% más rápido, y anticipa que los vehículos de cuarta generación podrán revisar su propio cableado durante el paso por la línea de producción.

En una demostración observada por Fortune en Warren, Jason Fischer, veterano de 28 años de GM que dirige el impulso de IA en ingeniería, mostró un automóvil digital que se salía de un circuito de conos. Los ingenieros corrigieron el comportamiento en la simulación, una tarea que, según Fischer, habría tomado meses con un vehículo real; la empresa también realiza revisiones semanales para detectar qué está retrasando cada proyecto.

Más capacidad de cómputo y conducción asistida

GM prepara un nuevo ordenador central para sus vehículos, con 40 veces la potencia de procesamiento del sistema actual y 30% menos cableado. El equipo está previsto para debutar en 2028 en el Cadillac Escalade IQ y después extenderse a camionetas y SUV de gasolina de mayor volumen, a los crossover de tres filas y a los eléctricos de cuarta generación.

Ese ordenador también servirá de base para ampliar la conducción autónoma en carretera, que GM había anunciado previamente para el Escalade IQ. La compañía dijo que la tecnología llegará asimismo a SUV y pickups grandes y de servicio ligero con motores de gasolina, mientras sus vehículos de preproducción realizan pruebas en circuitos cerrados.

El entrenamiento del software utiliza en gran medida autojuego: distintas versiones del sistema interactúan con el vehículo que se incorpora al tránsito y con los demás automóviles alrededor. GM conservó muchas de las metodologías de Cruise, su antigua unidad de robotaxis que absorbió en 2024; Rashed Haq, vicepresidente de vehículos autónomos de la compañía, vinculó esos métodos con el desarrollo de la próxima generación de Super Cruise.

Los clientes de Super Cruise han acumulado más de 1.200 millones de millas sin manos al volante, según la empresa. Las millas reales provienen de cientos de vehículos de recolección de datos de GM y de clientes minoristas que aceptaron compartir información, y GM afirma que optimizó el entrenamiento de tal forma que una mejora detectada en el software puede llegar a la carretera en un día.

Servicios conectados, inversión y plazos

La apuesta por el software también abarca los servicios a bordo. GM anunció que un asistente de inteligencia artificial de OnStar llegaría al Cadillac Lyriq 2027 mediante una actualización inalámbrica; Anderson dijo a Fortune que un equipo de cuatro personas puso en funcionamiento un prototipo de voz en un Lyriq unos 30 días después de recibir el encargo.

GM anunció que, a partir de 2027, una única aplicación de OnStar reemplazará OnStar Guardian y las aplicaciones separadas de Buick, Cadillac, Chevrolet y GMC. La nueva aplicación añadirá cámaras que registrarán incidentes de forma automática, y GM sostiene que no podrá acceder a las grabaciones; la compañía no ofreció en la información disponible más detalles sobre el funcionamiento de esa protección.

Las herramientas de IA también apuntan al negocio de flotas, que representa aproximadamente 20% de las ventas anuales de GM. La firma tiene un asistente de IA para GM Fleet y más de 2,4 millones de suscriptores de OnStar Fleet, una cifra que, según la compañía, duplica la de su competidor más cercano.

El despliegue tecnológico exige una inversión considerable y se produce mientras GM reajusta su estrategia eléctrica. En enero de 2026, medios estadounidenses informaron que la compañía afrontaría cargos de aproximadamente USD $6.000 millones tras el recorte de incentivos para vehículos eléctricos en Estados Unidos y un estancamiento de las ventas, según esos reportes.

La compañía quiere acortar tiempos y acercarse a la velocidad de desarrollo que atribuye a China, pero sus anuncios combinan resultados de simulación con objetivos y productos que aún no llegan a producción masiva. La química LMR deberá superar pruebas de durabilidad y voltaje, y GM y LG prevén iniciar su producción comercial en Estados Unidos para 2028. Hasta entonces, la promesa de miles de diseños digitales deberá contrastarse con celdas reales, vehículos y procesos industriales.

Imagen original de DiarioBitcoin, creada con inteligencia artificial, de uso libre, licenciada bajo Dominio Público.

Este artículo fue escrito por un redactor de contenido de IA y revisado por un editor humano para garantizar calidad y precisión.


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