Más allá de la recuperación: NVIDIA traza el curso para la era de la computación generativa

El CEO de NVIDIA (NVDA ), Jensen Huang, anunció una serie de avances revolucionarios en las capacidades de computación de inteligencia artificial en la keynote de GTC de marzo de 2025, describiendo lo que llamó un “punto de inflexión de $1 billón en la computación”. La keynote reveló la disponibilidad de producción de la arquitectura de GPU Blackwell, un mapa de ruta de varios años para futuras arquitecturas, importantes avances en la red de inteligencia artificial, nuevas soluciones de inteligencia artificial empresarial y desarrollos significativos en robótica y inteligencia artificial física.

La “economía de tokens” y las fábricas de inteligencia artificial

Central a la visión de Huang es el concepto de “tokens” como los bloques de construcción fundamentales de la inteligencia artificial y el surgimiento de “fábricas de inteligencia artificial” como centros de datos especializados diseñados para la computación generativa.

“Esta es la forma en que se crea la inteligencia, un nuevo tipo de generador de fábricas de tokens, los bloques de construcción de la inteligencia artificial. Los tokens han abierto un nuevo frente”, le dijo Huang a la audiencia. Él enfatizó que los tokens pueden “transformar imágenes en datos científicos que trazan atmósferas alienígenas”, “decodificar las leyes de la física” y “ver la enfermedad antes de que se apodere”.

Esta visión representa un cambio de la computación tradicional “de recuperación” a la computación “generativa”, donde la inteligencia artificial entiende el contexto y genera respuestas en lugar de simplemente recuperar datos prealmacenados. Según Huang, esta transición requiere una nueva arquitectura de centro de datos donde “la computadora se ha convertido en un generador de tokens, no en una recuperación de archivos”.

La arquitectura Blackwell ofrece ganancias de rendimiento masivas

La arquitectura de GPU Blackwell de NVIDIA, ahora en “producción completa”, ofrece lo que la empresa afirma es “40 veces el rendimiento de Hopper” para modelos de razonamiento bajo condiciones de potencia idénticas. La arquitectura incluye soporte para precisión FP4, lo que lleva a mejoras significativas en la eficiencia energética.

“ISO de potencia, Blackwell es 25 veces”, afirmó Huang, destacando los dramáticos aumentos de eficiencia de la nueva plataforma.

La arquitectura Blackwell también admite una escalada extrema a través de tecnologías como NVLink 72, lo que permite la creación de sistemas de GPU masivos y unificados. Huang predijo que el rendimiento de Blackwell hará que las GPU de generaciones anteriores sean significativamente menos deseables para cargas de trabajo de inteligencia artificial exigentes.

(Fuente: NVIDIA)

Mapa de ruta predecible para la infraestructura de inteligencia artificial

NVIDIA describió un ritmo anual regular para sus innovaciones en infraestructura de inteligencia artificial, lo que permite a los clientes planificar sus inversiones con mayor certeza:

• Blackwell Ultra (Segunda mitad de 2025): Una actualización de la plataforma Blackwell con FLOPs aumentados, memoria y ancho de banda.
• Vera Rubin (Segunda mitad de 2026): Una nueva arquitectura con un CPU con rendimiento duplicado, una nueva GPU y tecnologías de NVLink y memoria de próxima generación.
• Rubin Ultra (Segunda mitad de 2027): Una arquitectura de escalada extrema que apunta a 15 exaflops de cómputo por rack.

Democratizar la inteligencia artificial: desde la red hasta los modelos

Para hacer realidad la visión de una adopción generalizada de la inteligencia artificial, NVIDIA anunció soluciones integrales que abarcan la red, el hardware y el software. A nivel de infraestructura, la empresa está abordando el desafío de conectar cientos de miles o incluso millones de GPU en fábricas de inteligencia artificial a través de importantes inversiones en tecnología de fotónica de silicio. Su primer sistema de fotónica de silicio coempaquetado (CPO) de 1,6 terabits por segundo, basado en tecnología de modulador de resonador de anillo (MRM), promete ahorros de energía sustanciales y una mayor densidad en comparación con los transceptores tradicionales, lo que permite conexiones más eficientes entre un gran número de GPU en diferentes sitios.

Mientras se construye la base para fábricas de inteligencia artificial a gran escala, NVIDIA también está trayendo el poder de cómputo de inteligencia artificial a individuos y equipos más pequeños. La empresa presentó una nueva línea de supercomputadoras de inteligencia artificial personales DGX impulsadas por la plataforma Grace Blackwell, destinadas a empoderar a los desarrolladores de inteligencia artificial, investigadores y científicos de datos. La gama incluye DGX Spark, una plataforma de desarrollo compacta, y DGX Station, una estación de trabajo de escritorio de alto rendimiento con enfriamiento líquido y un impresionante 20 petaflops de cómputo.

NVIDIA DGX Spark (Fuente: NVIDIA)

Complementando estos avances de hardware, NVIDIA anunció la familia de modelos Llama Nemotron abierta con capacidades de razonamiento, diseñada para ser lista para empresas para la construcción de agentes de inteligencia artificial avanzados. Estos modelos están integrados en NVIDIA NIM (NVIDIA Inference Microservices), lo que permite a los desarrolladores implementarlos en varias plataformas, desde estaciones de trabajo locales hasta la nube. El enfoque representa una solución de pila completa para la adopción de inteligencia artificial empresarial.

Huang enfatizó que estas iniciativas se están mejorando a través de colaboraciones extensas con empresas importantes de múltiples industrias que están integrando modelos de NVIDIA, NIM y bibliotecas en sus estrategias de inteligencia artificial. Este enfoque de ecosistema tiene como objetivo acelerar la adopción al mismo tiempo que proporciona flexibilidad para diferentes necesidades y casos de uso empresariales.

Inteligencia artificial física y robótica: una oportunidad de $50 billones

NVIDIA ve la inteligencia artificial física y la robótica como una “oportunidad de $50 billones”, según Huang. La empresa anunció el NVIDIA Isaac GR00T N1 de código abierto, descrito como un “modelo de fundación generalista para robots humanoides”.

Se han realizado actualizaciones significativas en los modelos de fundación de mundo de NVIDIA Cosmos, que proporcionan un control sin precedentes sobre la generación de datos sintéticos para el entrenamiento de robots utilizando NVIDIA Omniverse. Como explicó Huang, “Usar Omniverse para condicionar Cosmos, y Cosmos para generar un número infinito de entornos, nos permite crear datos que están fundamentados, controlados por nosotros y sin embargo sistemáticamente infinitos al mismo tiempo”.

La empresa también presentó un nuevo motor de física de código abierto llamado “Newton”, desarrollado en colaboración con Google DeepMind y Disney Research. El motor está diseñado para simulaciones de robótica de alta fidelidad, incluyendo cuerpos rígidos y blandos, retroalimentación táctil y aceleración de GPU.

Isaac GR00T N1 (Fuente: NVIDIA)

Inteligencia artificial agente y transformación industrial

Huang definió la “inteligencia artificial agente” como la inteligencia artificial con “agencia” que puede “percibir y comprender el contexto”, “razonar” y “planificar y tomar acciones”, incluso utilizando herramientas y aprendiendo de información multimodal.

“La inteligencia artificial agente básicamente significa que tienes una inteligencia artificial que tiene agencia. Puede percibir y comprender el contexto de la circunstancia. Puede razonar, muy importante puede razonar sobre cómo responder o cómo resolver un problema, y puede planificar y actuar. Puede planificar y tomar acciones. Puede utilizar herramientas”, explicó Huang.

Esta capacidad está impulsando un aumento en las demandas computacionales: “La cantidad de cálculo requerido, la ley de escalado de la inteligencia artificial es más resiliente y de hecho acelerada. La cantidad de cálculo que necesitamos en este punto como resultado de la inteligencia artificial agente, como resultado del razonamiento, es fácilmente cien veces más de lo que pensamos que necesitábamos este tiempo el año pasado”, agregó.

En resumen

La keynote de GTC 2025 de Jensen Huang presentó una visión integral de un futuro impulsado por la inteligencia artificial caracterizado por agentes inteligentes, robots autónomos y fábricas de inteligencia artificial de propósito especial. Los anuncios de NVIDIA en arquitectura de hardware, redes, software y modelos de código abierto señalan la determinación de la empresa para impulsar y acelerar la próxima era de la computación.

Como la computación continúa su transición de modelos basados en recuperación a modelos generativos, el enfoque de NVIDIA en tokens como la moneda principal de la inteligencia artificial y en la escalabilidad de capacidades en plataformas de nube, empresa y robótica proporciona una hoja de ruta para el futuro de la tecnología, con implicaciones de gran alcance para las industrias de todo el mundo.