Nvidia lidera el Futuro de la Inteligencia Artificial: Claves desde Computex 2025

Nvidia lidera el Futuro de la Inteligencia Artificial: Claves desde Computex 2025

Índice

Nvidia y el Epicentro de la Inteligencia Artificial Global

De fabricante de chips a arquitecto de la era de la IA

Durante su presentación en el Computex 2025, el CEO de Nvidia, Jensen Huang, dejó claro que la compañía ya no es solo una desarrolladora de chips gráficos, sino el eje central de la infraestructura de inteligencia artificial global. En sus palabras, Nvidia (NVDA) no solo ha reinventado la industria de los semiconductores, sino que ha transformado su identidad corporativa, pasando de ser un fabricante de hardware a convertirse en un actor esencial del futuro tecnológico.

Todo comenzó con CUDA en 2006, una plataforma de computación paralela que abrió paso a una nueva forma de entender la programación. A partir de ahí, cada avance técnico fue cimentando el papel de Nvidia como proveedor de soluciones integrales para centros de datos, ciencia, simulación y ahora también, fábricas de IA.

La evolución fue evidente en 2016 con el lanzamiento del sistema DGX1, un cambio radical en el paradigma informático. Esta arquitectura no solo revolucionó el procesamiento de datos, sino que permitió el nacimiento de uno de los actores clave del presente: OpenAI.

Con cada innovación, Nvidia ha reafirmado su compromiso con una computación acelerada más eficiente, distribuida y adaptada a la nueva era de la inteligencia artificial.

Evolución de NVIDIA. Fuente: NVIDIA

La conexión personal de Huang con Taiwán

Pero más allá de la tecnología, Huang compartió una reflexión emocional: su conexión con Taiwán. El país no solo es la cuna de muchos de los socios estratégicos de Nvidia, sino también el lugar donde sus propios padres estaban presentes en la audiencia.

Este nexo familiar y profesional convierte a Taiwán no solo en una base de operaciones, sino en el centro simbólico del nuevo orden tecnológico global. Con una industria electrónica madura y socios como TSMC (TSM), Pegatron (PGTRF) y Foxconn (TWSE:2354), la isla está lista para liderar el salto hacia la era industrial de la IA.

El Nacimiento de las Fábricas de Inteligencia Artificial

Del DGX1 a OpenAI: un hito silencioso pero crucial

La historia moderna de la inteligencia artificial no puede contarse sin mencionar el papel de Nvidia en el origen de OpenAI. Cuando la empresa donó su primer sistema DGX1 a esta organización sin fines de lucro, probablemente no anticipaba que estaba sembrando la semilla de una revolución tecnológica global. Ese gesto marcó el inicio de una nueva era: la computación no como herramienta, sino como infraestructura viva capaz de aprender, generar y razonar.

El DGX1 no era solo una máquina potente; era el primer intento serio de ensamblar una unidad de inteligencia artificial que reemplazara las arquitecturas tradicionales. En lugar de operar como software convencional, la IA requiere miles de procesadores colaborando simultáneamente, lo que llevó a Nvidia a rediseñar desde el chip hasta el sistema operativo del centro de datos.

Con la adquisición de Mellanox en 2019, Nvidia profundizó esta visión, desarrollando una arquitectura que convierte todo un centro de datos en un único sistema computacional cohesivo. Así nacieron los data centers de IA: no solo lugares de almacenamiento y procesamiento, sino verdaderas fábricas digitales de conocimiento.

Tokens por hora: la nueva unidad de productividad digital

El concepto de “fábricas de IA” es el corazón de la nueva estrategia empresarial de Nvidia. A diferencia de los centros de datos tradicionales, cuyo objetivo principal era almacenar y distribuir información, estas nuevas infraestructuras están diseñadas para generar valor cognitivo a escala industrial.

  • ¿La materia prima? Datos.
  • ¿El producto? Tokens, las unidades que miden la producción de modelos de lenguaje e inteligencia artificial.

En esta visión, Nvidia anticipa que en lugar de hablar de petabytes almacenados, comenzaremos a medir la productividad de empresas en tokens por hora. Una métrica que reflejará cuántas respuestas, decisiones o contenidos puede generar un sistema de IA en un determinado periodo de tiempo.

Este cambio de paradigma posiciona a Nvidia como una empresa de infraestructura esencial para el siglo XXI, comparable en importancia a compañías eléctricas o proveedores de internet. Cada región, cada industria y cada empresa necesitará contar con su propia infraestructura de IA, igual que hoy necesita energía y conectividad.

Grace Blackwell: La Supercomputadora que redefine los Límites de la IA

De nodo a coloso: 40 petaflops con refrigeración líquida

En Computex 2025, Nvidia presentó su nuevo titán del procesamiento: Grace Blackwell, un sistema diseñado específicamente para ejecutar modelos de inteligencia artificial a una velocidad nunca antes vista. Según Jensen Huang, esta nueva computadora alcanza los 40 petaflops de rendimiento en inferencia, el equivalente a toda la capacidad del superordenador Sierra de 2018, que utilizaba 18.000 GPUs. Y todo esto, concentrado en un único nodo.

La arquitectura de Grace Blackwell no solo impresiona por su potencia, sino por su ingeniería. El sistema está completamente refrigerado por líquido y puede operar de forma continua en entornos de alto rendimiento sin comprometer la eficiencia térmica ni energética.

Este avance tecnológico marca un antes y un después en la escalabilidad de la IA, permitiendo que tareas que antes requerían centros de datos enteros puedan ahora ejecutarse en una unidad compacta y modular, más fácil de desplegar y mantener.

Grace BlackWell Ultra Superchip. Fuente: NVIDIA

GB300: Más Velocidad, Menos Consumo, Máximo Rendimiento

La evolución no se detiene. Huang también reveló que en el tercer trimestre de 2025 estará disponible la versión GB300, una actualización de la arquitectura Grace Blackwell que incrementará el rendimiento en inferencia en un 50%.

El GB300 no solo mantiene la compatibilidad con los sistemas existentes, sino que mejora la eficiencia de memoria HBM, la velocidad de red y el rendimiento general del sistema, todo sin aumentar el consumo energético. Este salto tecnológico permite que una sola unidad del GB300 reemplace a configuraciones anteriores de múltiples servidores, simplificando la arquitectura de IA y reduciendo drásticamente los costes operativos.

La estrategia de Nvidia es clara: hacer que cada nueva generación de sistemas represente una revolución en sí misma, facilitando que empresas, gobiernos e instituciones académicas puedan montar sus propias fábricas de IA con rapidez, fiabilidad y escalabilidad.

CUDA y DLSS: Los Motores Invisibles del Rendimiento Computacional

CUDA: la arquitectura que impulsa la IA a gran escala

Si hay una tecnología que ha servido como columna vertebral de la revolución computacional de Nvidia, esa es CUDA (Compute Unified Device Architecture). Presentada en 2006, esta plataforma de desarrollo ha transformado la forma en que las aplicaciones interactúan con las GPUs, convirtiéndolas en motores de cálculo paralelo para ciencia, IA, simulación y más.

Durante Computex 2025, Huang subrayó que CUDA es ahora omnipresente en todos los ámbitos donde se requiera computación acelerada. Gracias a su arquitectura modular y a sus bibliotecas especializadas, como CUDNN, TensorRT y Megatron, los desarrolladores pueden aprovechar al máximo la potencia de las GPUs de Nvidia sin necesidad de rediseñar sus aplicaciones desde cero.

CUDA-X acelerando la computación. Fuente:NVIDIA

Pero el avance va más allá: Nvidia ha creado nuevas bibliotecas especializadas para áreas tan diversas como genómica (Parabrics), telecomunicaciones (Aerial), imágenes médicas (Monai) y hasta predicción climática (Earth 2). Todo esto permite que las GPU no solo aceleren, sino que se adapten de forma específica a los problemas más complejos de cada industria.

DLSS y RTX: cuándo la IA dibuja el futuro del gaming

En el terreno del entretenimiento digital y los gráficos en tiempo real, Nvidia ha vuelto a romper esquemas con su tecnología DLSS (Deep Learning Super Sampling). Este sistema, entrenado durante más de una década, permite reconstruir imágenes con calidad de alta resolución sin necesidad de renderizar todos los píxeles.

¿Cómo funciona? A través de inteligencia artificial, DLSS puede inferir cómo se vería una imagen completa con solo una fracción de la información original. Esto significa que en lugar de renderizar cada píxel, el sistema “adivina” inteligentemente 9 de cada 10, manteniendo alta calidad visual y mejorando drásticamente el rendimiento.

El ejemplo más reciente es la GPU GeForce RTX 5060, presentada en conjunto con MSI, que incorpora esta tecnología en portátiles de última generación. Esta nueva generación de tarjetas es capaz de combinar ray tracing, IA y DLSS para entregar imágenes ultra realistas en tiempo real, algo que hasta hace poco parecía exclusivo de estudios cinematográficos.

Con DLSS y CUDA, Nvidia demuestra que la computación acelerada no es una tendencia pasajera, sino una plataforma robusta y adaptable, lista para soportar la próxima década de innovación tecnológica.

MVLink y MVLink Fusion: Conectividad extrema para la IA

130 TB/s: redes más rápidas que el tráfico mundial de internet

Uno de los momentos más impresionantes de la keynote de Jensen Huang fue la presentación de MVLink, una tecnología que redefine la manera en que los sistemas informáticos se comunican internamente. Este interconector de alto rendimiento permite que hasta 72 GPUs trabajen como si fueran una sola, compartiendo datos con una velocidad de hasta 130 terabytes por segundo, más que todo el tráfico pico de internet en un día.

A través de un componente central conocido como MVLink Spine, Nvidia ha logrado lo que parecía imposible: una red interna donde todas las GPUs pueden hablar con todas al mismo tiempo, sin cuellos de botella ni interferencias. Este diseño no solo mejora la eficiencia de los sistemas, sino que permite construir superordenadores escalables con precisión quirúrgica.

Para mantener estas velocidades y el consumo energético bajo control, los sistemas MVLink están completamente refrigerados por líquido y requieren una ingeniería térmica de vanguardia, abriendo paso a una nueva era de infraestructura computacional.

MVLink Fusion: arquitectura personalizada para cada industria

Además de la potencia, Nvidia anunció un giro estratégico con la introducción de MVLink Fusion, una plataforma abierta que permite a las empresas construir infraestructura de IA semipersonalizada. Esto significa que ya no es necesario ceñirse a configuraciones cerradas: cada compañía puede ensamblar su propio “superordenador” con componentes modulares, combinando CPUs, GPUs y ASICs personalizados.

El secreto detrás de MVLink Fusion es la inclusión de un chiplet MVLink, que puede integrarse en diseños propios de terceros, incluso en semiconductores personalizados. Este nivel de flexibilidad sin precedentes convierte a Nvidia en el eje de un ecosistema abierto, donde el cliente elige la arquitectura según sus necesidades.

NVIDIA NVLink Fusion. Infraestructura IA. Fuente: NVIDIA

Entre los socios que ya están trabajando con esta tecnología figuran Qualcomm (QCOM) , Fujitsu (FJTSF), MediaTek (TPE: 2454) y Cadence (CDNS), mostrando que MVLink Fusion no es solo una promesa, sino una realidad industrial que redefine los límites del diseño de hardware.

Con MVLink y su expansión Fusion, Nvidia está construyendo no solo los procesadores del futuro, sino también el tejido que conecta la inteligencia artificial global, uniendo piezas dispersas en un sistema cooperativo de escala planetaria.

De la IA Generativa a la IA Física: La Evolución hacia Agentes Inteligentes

Agentes de IA: empleados digitales que razonan y actúan

La inteligencia artificial ha dejado de ser únicamente una herramienta para entender patrones o generar texto. Según Jensen Huang, nos encontramos en el umbral de una nueva etapa: la de la IA agentica, o lo que Nvidia denomina agentic AI. Esta clase de sistemas no solo entienden y razonan, sino que también toman decisiones, ejecutan acciones y cooperan con otros agentes de IA en entornos dinámicos.

NVIDIA agentes IA. Fuente: NVIDIA

Estos agentes digitales pueden convertirse en empleados virtuales, capaces de planificar tareas, usar herramientas, colaborar entre sí y ofrecer asistencia directa a humanos. Ya no se trata solo de asistentes de voz o generadores de imágenes, sino de entidades funcionales que pueden ser integradas en procesos empresariales, industriales y científicos.

La promesa de la IA agentica es revolucionar por completo el mundo del trabajo, permitiendo que pequeñas empresas cuenten con “plantillas digitales” capaces de operar a gran escala, sin fatiga, sin errores y con un aprendizaje continuo.

IA física: simulaciones realistas con Newton y robots entrenados

Pero la evolución de la inteligencia artificial no se detiene ahí. Nvidia apuesta ahora por lo que denomina IA física, una rama que busca enseñar a los modelos no solo a razonar, sino también a entender el mundo real en términos físicos: gravedad, fricción, peso, volumen, etc.

Esta tecnología es esencial para aplicaciones como vehículos autónomos, robótica avanzada o manufactura automatizada. Y para lograrlo, Nvidia está creando un ecosistema completo de simulación realista. La joya de la corona: Newton, un motor de física desarrollado en colaboración con Google DeepMind y Disney Research, que será open source en julio.

IA Física: Disney y Google DeepMind. Fuente: NVIDIA

Newton se integra con plataformas como Mujoco e Isaac Sim, permitiendo que los robots aprendan a moverse en entornos virtuales con un nivel de realismo asombroso: desde el deslizamiento sobre arena hasta la manipulación de objetos delicados. Esta simulación hiperrealista acelera el entrenamiento de IA sin necesidad de pruebas físicas peligrosas o costosas.

El objetivo final es la creación de robots generalistas, capaces de adaptarse a nuevas tareas con mínima supervisión humana, aprendiendo de demostraciones y extrapolando conductas a nuevos contextos. Para Nvidia, este es el futuro de la automatización industrial y del trabajo humano asistido por IA.

Digital Twins y la Manufactura definida por Software en Taiwán

Fábricas inteligentes con Nvidia Omniverse

Uno de los mensajes más poderosos de la keynote de Jensen Huang fue que Taiwán está liderando el nacimiento de la era industrial de la inteligencia artificial. Gracias a su ecosistema tecnológico, que incluye gigantes como TSMC, Foxconn, Pegatron y Gigabyte, la isla se ha convertido en el campo de pruebas ideal para implementar fábricas inteligentes basadas en IA.

Taiwán no solo fabrica los chips más avanzados del mundo, sino que ahora también está adoptando un enfoque pionero hacia la manufactura definida por software, en la que cada paso del proceso productivo se simula, optimiza y monitorea en un entorno virtual antes de ejecutarse físicamente.

El proyecto estrella en este sentido es el desarrollo de un superordenador de IA construido localmente, en colaboración con el gobierno taiwanés, Nvidia y TSMC. Este sistema proporcionará infraestructura a investigadores, startups y grandes corporaciones para acelerar su innovación en inteligencia artificial industrial.

Cómo los gemelos digitales están transformando ciudades y procesos

En este nuevo paradigma industrial, los gemelos digitales (digital twins) son herramientas fundamentales. Se trata de réplicas virtuales de fábricas, robots, procesos y productos que permiten probar, ajustar y optimizar cada detalle sin necesidad de tocar la infraestructura física.

Con la plataforma Nvidia Omniverse, empresas como Delta Electronics, Pegatron, QCT y Wistron están creando entornos digitales donde sus sistemas pueden interactuar, colaborar y aprender de forma autónoma. Desde el diseño de líneas de producción hasta la formación de operarios, todo puede ser simulado y mejorado antes de su implementación real.

Este enfoque no solo reduce costos y errores, sino que acelera radicalmente el tiempo de desarrollo y despliegue, permitiendo adaptarse rápidamente a cambios en la demanda o en el mercado.

Además, los gemelos digitales también están siendo usados en aplicaciones fuera del ámbito industrial. Ciudades como Kaohsiung ya los utilizan para predecir escenarios críticos, monitorear cámaras urbanas y activar respuestas automáticas ante emergencias. Esta integración de IA, simulación y respuesta en tiempo real representa el siguiente paso hacia entornos urbanos inteligentes y resilientes.

Plataformas para Desarrolladores y Empresas: IA al Alcance de Todos

DGX Spark: una nube personal para construir modelos de IA

Uno de los lanzamientos más llamativos de Nvidia durante Computex 2025 fue el de DGX Spark, una computadora compacta diseñada especialmente para desarrolladores nativos de inteligencia artificial. A pesar de su tamaño reducido, este equipo ofrece un petaflop de potencia y 128 GB de memoria LPDDR5X, lo que lo convierte en una verdadera nube personal de IA sobre escritorio.

Disponible a través de socios como Dell (DELL) , HPI, Motorola Solutions, Inc. (MSI), Asus, Gigabyte y Lenovo, el DGX Spark está pensado para quienes necesitan un entorno local de alta capacidad para prototipado, entrenamiento y pruebas de modelos avanzados. Es el equivalente moderno al mítico DGX1, pero mucho más accesible y eficiente.

Este lanzamiento responde a una necesidad creciente: permitir que cualquier desarrollador pueda trabajar con grandes modelos de IA sin depender de la nube pública. En un contexto de innovación acelerada y preocupación por la privacidad de los datos, tener tu propia “IA privada” se vuelve un activo estratégico.

AIQ e IQ Blueprint: Búsqueda Semántica para Datos Empresariales

En el mundo corporativo, la revolución también está en marcha. Jensen Huang presentó AIQ, una plataforma de búsqueda semántica impulsada por IA, diseñada para extraer sentido de grandes volúmenes de datos no estructurados. A diferencia de los sistemas tradicionales como SQL, AIQ comprende el contenido, lo indexa y lo presenta de forma inteligente, usando modelos de lenguaje avanzados.

Este sistema es parte de lo que Nvidia denomina el IQ Blueprint, un conjunto de herramientas que incluye capacidades de búsqueda, recuperación, curación, fine-tuning, y evaluación de modelos. Gracias a tecnologías como Nemo Retriever, las empresas pueden crear agentes inteligentes personalizados para cada empleado, capaces de procesar información específica y generar soluciones de forma autónoma.

Empresas como Dell (DELL), IBM (IBM), NetApp (NTAP), Hitachi y VAST ya están integrando estas soluciones en sus infraestructuras de almacenamiento y datos, marcando el inicio de una nueva era de IA corporativa distribuida.

El objetivo es claro: permitir a las organizaciones añadir capacidades de inteligencia artificial sin necesidad de reemplazar su infraestructura existente, sino complementándola con nuevas capas de inteligencia que potencien el análisis, la productividad y la toma de decisiones.

Nvidia Constellation y Taiwán: El Corazón de la Nueva Era Tecnológica

Un campus para la innovación global en IA

En un gesto simbólico y visionario, Jensen Huang cerró su participación en Computex 2025 con el anuncio de Nvidia Constellation, un nuevo campus de innovación tecnológica que se construirá en Taiwán. La estructura, bautizada en honor a su ambición de liderar la próxima galaxia de la inteligencia artificial, representa más que una sede física: es una declaración de intenciones.

El nuevo edificio, que será levantado en el distrito de Beitou Shilin, responde al creciente número de ingenieros, socios estratégicos y desarrollos de hardware que Nvidia tiene en la región. Huang instó a los asistentes y a los ciudadanos de Taipéi a apoyar el proyecto contactando al alcalde local, ya que el terreno aún requiere una aprobación oficial para su cesión.

Taiwán como líder de la revolución industrial basada en inteligencia artificial

Este anuncio refuerza el mensaje central de toda la keynote: el futuro de la inteligencia artificial no se construye solo con chips, sino con alianzas, visión estratégica y compromiso territorial. Taiwán, por su parte, se posiciona como el corazón industrial del nuevo orden tecnológico global, no solo fabricando el silicio, sino también codificando el futuro.

Con Constellation, Nvidia busca anclar su legado en el lugar que vio nacer su revolución tecnológica, y transformar ese vínculo en un motor de innovación continua que unirá arquitectura, inteligencia artificial y humanidad en una misma infraestructura.

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Ignacio N. Ayago CEO Whale Analytics & Mentes Brillantes
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