Adaptando la IA para la Empresa y Más Allá
En la reciente GPU Technical Conference (GTC) 2025, el CEO de Nvidia, Jensen Huang, describió la estrategia de la compañía para adaptar su destreza en computación acelerada a una amplia gama de aplicaciones. Si bien el foco de atención brilló intensamente en las GPU ‘Blackwell’ B300 de próxima generación de Nvidia y la futura familia de aceleradores ‘Rubin’, Huang también enfatizó el compromiso de la compañía de satisfacer las necesidades de las empresas, el ‘edge computing’ y el ámbito de la IA física.
Huang enfatizó que, si bien los proveedores de servicios en la nube se sienten atraídos por la tecnología de vanguardia y el enfoque de pila completa de Nvidia, la adopción más amplia de la IA exige una estrategia más matizada. Afirmó: “La computación acelerada no se trata del chip, ni siquiera se trata del chip y las bibliotecas, el modelo de programación. Es el chip, el modelo de programación y un montón de software que va encima”.
La Evolución de la IA: De la Nube a la Ubicuidad
El impulso inicial de la IA puede haberse originado en la nube, pero su trayectoria se extiende claramente mucho más allá. A medida que la IA impregna varios sectores, se encuentra con diversas configuraciones de sistemas, entornos operativos, bibliotecas específicas de dominio y patrones de uso. Huang enfatizó esta expansión, señalando los requisitos únicos de la TI empresarial, la fabricación, la robótica, los automóviles autónomos e incluso los proveedores emergentes de GPU en la nube.
La naturaleza fundamental de la computación está siendo remodelada por la IA y el aprendizaje automático, lo que influye en todo, desde los procesadores y los sistemas operativos hasta las aplicaciones y su orquestación. Los flujos de trabajo empresariales están evolucionando de la simple recuperación de datos a interacciones interactivas de preguntas y respuestas con sistemas de IA.
El Auge de los Agentes de IA y los Trabajadores Digitales
Huang visualiza un futuro en el que los agentes de IA se conviertan en parte integral de la fuerza laboral digital. Predice que junto con los mil millones de trabajadores del conocimiento del mundo, surgirán diez mil millones de trabajadores digitales, colaborando sin problemas. Esta presencia ubicua de agentes de IA requiere una nueva generación de computadoras, optimizadas para sus demandas operativas únicas.
Presentación de Nuevo Hardware para la Era de la IA
Nvidia está abordando esta necesidad con la introducción de dos supercomputadoras personales de IA: la DGX Spark y la DGX Station. Estos sistemas de escritorio están diseñados para inferencia y otras tareas, ofreciendo flexibilidad para la operación local o la integración con DGX Cloud de Nvidia y otros entornos de nube acelerada.
La DGX Spark cuenta con el Superchip GB10 Grace Blackwell, que ofrece un rendimiento excepcional para el ajuste fino y la inferencia de IA. La DGX Station, un sistema de escritorio más potente, cuenta con el Superchip de escritorio GB300 Grace-Blackwell Ultra, que ofrece una enorme memoria coherente de 784 GB, ConnectX-8 SuperNIC de Nvidia, la plataforma de software AI Enterprise y acceso a los microservicios NIM AI.
Más Allá de los Agentes: El Amanecer del Razonamiento de la IA
Estos nuevos sistemas no solo brindan a las empresas herramientas poderosas para las cargas de trabajo de IA, sino que también allanan el camino para la siguiente etapa de la evolución de la IA: los modelos de razonamiento. Estos modelos representan un salto significativo más allá de los agentes de IA básicos, capaces de abordar problemas complejos y exhibir capacidades de razonamiento que superan con creces la naturaleza de solicitud y respuesta de los chatbots de IA actuales.
Huang describió este avance y afirmó: “Ahora tenemos IA que pueden razonar, lo que fundamentalmente se trata de desglosar un problema, paso a paso. Ahora tenemos IA que pueden razonar paso a paso utilizando… tecnologías llamadas cadena de pensamiento, lo mejor de N, verificación de consistencia, planificación de rutas, una variedad de técnicas diferentes”.
Modelos Nemotron: Potenciando el Razonamiento de la IA
Sobre la base sentada en el Consumer Electronics Show con la presentación de los modelos Llama Nemotron y Cosmos Nemotron, Nvidia presentó una familia de modelos abiertos Llama Nemotron en GTC. Estos modelos cuentan con capacidades de razonamiento mejoradas para tareas de varios pasos en matemáticas, codificación, toma de decisiones y seguimiento de instrucciones.
Kari Briski, vicepresidenta de software de IA generativa para la empresa de Nvidia, destacó el compromiso de la empresa con el soporte para desarrolladores. Nvidia está proporcionando conjuntos de datos, que comprenden 60 mil millones de tokens de datos generados sintéticamente, y técnicas para facilitar la adopción de estos modelos.
Briski explicó: “Al igual que los humanos, los agentes necesitan comprender el contexto para desglosar solicitudes complejas, comprender la intención del usuario y adaptarse en tiempo real”.
Los modelos Nemotron ofrecen diferentes niveles de capacidades de razonamiento y vienen en tres tamaños: Nano (optimizado para PC y dispositivos perimetrales), Super (alta precisión y rendimiento en una sola GPU) y Ultra (diseñado para múltiples GPU).
AI-Q Blueprint: Conectando Datos a Agentes de Razonamiento
La plataforma de software AI Enterprise de Nvidia se está ampliando con AI-Q Blueprint, una oferta basada en NIM que permite a las empresas conectar datos patentados a agentes de IA de razonamiento. Este software abierto se integra con la herramienta NeMo Retriever de Nvidia, lo que permite consultar diversos tipos de datos (texto, imágenes, videos) y facilita la colaboración entre la computación acelerada de Nvidia y las plataformas y el software de almacenamiento de terceros, incluidos los modelos Llama Nemotron.
Briski enfatizó los beneficios para los equipos de desarrollo y afirmó: “Para los equipos de agentes conectados, el plan proporciona observabilidad y transparencia en la actividad del agente, lo que permite a los desarrolladores mejorar los agentes con el tiempo. Los desarrolladores pueden mejorar la precisión del agente y reducir la finalización de estas tareas de horas a minutos”.
Plataforma de Datos de IA: Un Diseño de Referencia para la Infraestructura Empresarial
La plataforma de datos de IA de Nvidia sirve como un diseño de referencia para la infraestructura empresarial, incorporando agentes de consulta de IA construidos utilizando AI-Q Blueprint.
IA Física: Uniendo los Mundos Digital y Físico
Huang también abordó el floreciente campo de la IA física, que implica la integración de la IA en sistemas físicos para permitir la percepción y la interacción del mundo real. Predijo que esta área podría convertirse en el segmento más grande del mercado de la IA.
“La IA que comprende el mundo físico, cosas como la fricción y la inercia, la causa y el efecto, la permanencia del objeto, esa capacidad de comprender el mundo físico, el mundo tridimensional. Es lo que va a permitir una nueva era de IA física y va a habilitar la robótica”, explicó Huang.
Avances en Robótica y Vehículos Autónomos
Varios anuncios subrayaron el compromiso de Nvidia con la IA física, incluida la introducción del conjunto de datos de IA de Nvidia, diseñado específicamente para robótica y vehículos autónomos. Este conjunto de datos permite a los desarrolladores preentrenar, probar, validar y ajustar modelos básicos, aprovechando datos tanto del mundo real como sintéticos utilizados en la plataforma de desarrollo de modelos mundiales Cosmos de Nvidia, el software Drive AV, la plataforma de desarrollo de robots Isaac AI y el marco Metropolis para ciudades inteligentes.
La iteración inicial del conjunto de datos está disponible en Hugging Face, que ofrece 15 terabytes de datos para el entrenamiento de robótica, con soporte para el desarrollo de vehículos autónomos programado para un futuro cercano.
Además, Nvidia anunció el Isaac GROOT N1, un modelo básico para robots humanoides. Está entrenado con datos reales y sintéticos, y representa el avance del Proyecto GROOT.
Expandiendo los Horizontes de la IA
Las iniciativas estratégicas de Nvidia demuestran una visión clara para el futuro de la IA, extendiendo su alcance mucho más allá de los confines de la nube y hacia el corazón de la empresa y el mundo físico. A través de una combinación de hardware de vanguardia, plataformas de software innovadoras y un compromiso con el empoderamiento de los desarrolladores, Nvidia se está posicionando como la fuerza impulsora detrás de la próxima ola de innovación en IA. La introducción de capacidades de razonamiento, junto con el desarrollo de herramientas y conjuntos de datos para la IA física, marca un paso significativo hacia un futuro en el que la IA se integra a la perfección con nuestra vida diaria, transformando industrias y redefiniendo la forma en que interactuamos con la tecnología. El enfoque en soluciones empresariales, ‘edge computing’ y robótica destaca la comprensión de Nvidia de las diversas y cambiantes necesidades del panorama de la IA, consolidando su posición como líder en esta revolución tecnológica transformadora.