A continuación, desglosamos las novedades más críticas presentadas por NVIDIA, fusionando la visión geopolítica del GTC con la revolución técnica del CES.

1. Dos escenarios, una visión: GTC vs. CES

Aunque la tecnología subyacente es la misma, el enfoque de ambos eventos fue radicalmente distinto, reflejando la omnipresencia de NVIDIA en la economía global.

GTC Washington D.C. – IA para la nación

En la capital estadounidense, el tono fue patriótico y centrado en la infraestructura crítica. Jensen Huang posicionó a la IA como el nuevo imperativo de seguridad nacional y reindustrialización 1.

• «Made in America»: Se anunció que los sistemas Blackwell y Rubin se están fabricando en Arizona, Indiana y Texas 2. Huang agradeció explícitamente a la administración y al Secretario de Energía Chris Wright por las políticas pro-energía necesarias para alimentar estas «fábricas de IA» 3, 4.
• 6G y Soberanía Tecnológica: Se presentó NVIDIA ARC (Aerial Radio Network Computer), una plataforma para recuperar el liderazgo en telecomunicaciones. En asociación con Nokia, NVIDIA busca transformar las estaciones base en nodos de cómputo de IA, fusionando la red 6G con la nube distribuida 5, 6.

CES Las Vegas: IA para el Desarrollador y el Consumidor

En Las Vegas, el foco cambió hacia la adopción masiva. Huang describió 2025 como el año en que los «sistemas agénticos» proliferaron y la industria del software cambió para siempre 7. Aquí, la tecnología se democratiza: desde el entusiasta que programa en casa hasta el robotaxi que navega por la ciudad.

2. El corazón de la bestia – la plataforma Vera Rubin

La estrella indiscutible del hardware en ambos eventos fue la plataforma Vera Rubin, nombrada en honor a la astrónoma que confirmó la existencia de la materia oscura 8. Este sistema responde a una necesidad brutal: la demanda de cómputo para modelos de razonamiento (thinking models) está creciendo exponencialmente.

Innovación mediante «Co-Diseño Extremo»Para mantener el ritmo de la Ley de Moore, NVIDIA tuvo que rediseñar seis chips simultáneamente para que funcionen como uno solo 9, 10:

1. CPU Vera: Una CPU personalizada que duplica el rendimiento por vatio de las actuales líderes 11.
2. GPU Rubin: Ofrece 5 veces el rendimiento de inferencia de Blackwell con solo 1.6 veces más transistores, gracias a la nueva precisión NVFP4 Tensor Core 12, 13.
3. Switch NVLink 6: Capaz de mover 240 terabytes por segundo, el doble que todo el tráfico de internet global, permitiendo que 72 GPUs trabajen como una sola 14.
4. ConnectX-9 y Spectrum-X: Redes optimizadas con fotónica de silicio (tecnología COUPE) integrada directamente en el chip 15.

Eficiencia Térmica RevolucionariaEl rack NVL72 de Vera Rubin pesa 2.5 toneladas y es 100% refrigerado por líquido. Lo impresionante es que funciona con agua «caliente» a 45°C, eliminando la necesidad de enfriadores (chillers) en los centros de datos y ahorrando enormes cantidades de energía 16.

El Cerebro de la Memoria: BlueField-4Una novedad crítica presentada en CES fue el procesador BlueField-4. Dado que queremos tener conversaciones infinitas con las IAs, la «memoria de contexto» (KV Cache) se ha vuelto un cuello de botella. BlueField-4 gestiona esta memoria masiva dentro del rack (hasta 16 TB adicionales), permitiendo a la IA recordar todo sin saturar la red principal 17, 18.

3. La estrategia open source – el «alma» de las startups

Jensen Huang fue contundente: «Los modelos open source son la sangre vital de las startups» 19. NVIDIA ha girado su estrategia para convertirse en el mayor contribuyente de modelos abiertos, reconociendo explícitamente el impacto de DeepSeek-R1 en 2025 como el catalizador de los modelos de razonamiento abiertos 20.

Las contribuciones clave incluyen:

• NVIDIA Cosmos: Un «World Foundation Model» abierto. A diferencia de los modelos de lenguaje, Cosmos entiende la física, generando video y simulaciones 3D realistas para entrenar robots y coches autónomos 21.
• Nemotron: Modelos de lenguaje híbridos (Transformer-SSM) optimizados para ser increíblemente rápidos y eficientes 22.
• Modelos Científicos: Herramientas como OpenFold-3 y Evo-2 (biología digital) y Earth-2 (clima) están disponibles para acelerar la ciencia global 22.
• NeMo Libraries: NVIDIA no solo abre el modelo, sino los datos de entrenamiento y las herramientas para curar datos y poner «guardarraíles» de seguridad, permitiendo a las empresas construir sus propios agentes con confianza 23.

4. Robótica, Physical AI y AI Physics

NVIDIA distingue dos conceptos clave que convergen en sus plataformas:

1. AI Physics: IA que entiende las leyes de la física (gravedad, fricción, causalidad) 24.
2. Physical AI: IA que interactúa físicamente con el mundo (robots, coches) 25.

El Concepto de los «Tres Ordenadores»Para desplegar robots, NVIDIA propone una arquitectura de tres computadoras 26:

1. Entrenamiento: Superordenadores (como Blackwell/Rubin) para enseñar a la IA.
2. Simulación (Omniverse): Un gemelo digital donde los robots aprenden en un entorno seguro. Aquí es donde Cosmos brilla, generando datos sintéticos de «casos extremos» que serían peligrosos o imposibles de capturar en la vida real 27.
3. Operación (Runtime): El ordenador dentro del robot (Jetson Thor) 28.

Alpamayo: El Coche que PiensaLa mayor revelación en robótica fue Alpamayo, una IA para vehículos autónomos que ahora es open source 29, 30.

• Razonamiento en Tiempo Real: Alpamayo no solo reacciona; «piensa» y explica por qué va a tomar una acción antes de ejecutarla 31.
• Doble Pila de Seguridad: Funciona junto a un stack de seguridad clásico. Si el modelo de razonamiento duda, el sistema clásico toma el control para garantizar la seguridad 32.

Robótica Industrial y Humanoide Se mostraron desde robots humanoides (Proyecto GR00T) hasta fábricas enteras que operan como robots gigantes. Foxconn, por ejemplo, está utilizando Omniverse para simular sus nuevas fábricas en Texas antes de construirlas, optimizando flujos de trabajo con «gemelos digitales» 33.

5. Asociaciones estratégicas 

La escala de las alianzas mostradas abarca todos los sectores de la economía:

• Telecomunicaciones: Nokia integrará NVIDIA ARC para llevar la IA a la red 6G 6.
• Industria Pesada: Siemens integrará las librerías de IA física y Omniverse para revolucionar el diseño y la manufactura industrial 34.
• Automoción y Transporte: Mercedes-Benz lanzará los primeros coches con esta tecnología en 2026 35, y Uber se asocia para crear una flota global de robotaxis usando la arquitectura Drive Hyperion 36.
• Ciencia y Energía: El Departamento de Energía de EE. UU. (DOE) construirá siete superordenadores con NVIDIA para la ciencia básica 3.
• Seguridad y Defensa: CrowdStrike para ciberseguridad a la «velocidad de la luz» y Palantir para inteligencia y defensa nacional 37, 38.
• Entretenimiento: Una colaboración adorable con Disney Research mostró robots aprendiendo a moverse mediante aprendizaje por refuerzo en simulación 39.

6. El futuro en tu escritorio – DGX Spark y la IA personal

Finalmente, en CES, Jensen Huang nos dio un vistazo al futuro del desarrollo personal con la estación DGX Spark.

La demostración presentó un «blueprint» de cómo serán las aplicaciones: híbridas y agénticas.

• Privacidad vs. Potencia: El sistema utiliza un «enrutador de intención». Si pides resumir tus correos privados, la tarea se ejecuta localmente en el DGX Spark (modelo abierto) para privacidad total. Si pides algo general, el sistema llama a un modelo frontera en la nube 40.
• Agentes con Herramientas: Vimos a un agente usar herramientas (Brev para conexión a la nube, ElevenLabs para voz) y controlar un robot físico (Reachy Mini) para interactuar con el entorno real, como identificar al perro de Jensen en el sofá 41.

Conclusión

NVIDIA ha dejado claro que ya no es solo una empresa de chips. Es una empresa de plataformas que está construyendo «el stack completo»: desde los átomos en los transistores de Vera Rubin hasta los agentes de software que gestionarán nuestras vidas y las fábricas que construirán nuestro futuro. Con una cartera de pedidos de medio billón de dólares 42 y una apuesta firme por el código abierto, la revolución de la IA física acaba de comenzar.