
Google y Nvidia han intensificado su colaboración estratégica con el objetivo de abordar algunos de los desafíos más complejos del mundo mediante el uso de inteligencia artificial (IA).
Según informó Google, esta asociación se ha consolidado a través de los nuevos anuncios realizados por Jensen Huang, CEO de Nvidia, en la conferencia global de inteligencia artificial GTC 2025.
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Entre los avances destacados se encuentran mejoras en infraestructura de IA, modelos de lenguaje de última generación y aplicaciones en sectores como la energía, la salud y la robótica.
Cómo Google utilizará la tecnología de Nvidia en sus desarrollos

De acuerdo con Google, su infraestructura de IA basada en Google Cloud se ha actualizado para incluir las últimas GPU de Nvidia, lo que permitirá a las empresas entrenar modelos de IA de gran escala con mayor rapidez y eficiencia.
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La compañía anunció la disponibilidad general de su máquina virtual A4, que utiliza la GPU Nvidia HGX B200, y adelantó que próximamente estarán disponibles las máquinas virtuales A4X, basadas en la GPU Nvidia GB200 NVL72.
Además, Google confirmó que pretende integrar las GPU más recientes de Nvidia, como la Nvidia RTX PRO 6000 Blackwell y la Nvidia GB300, lo que promete acelerar los tiempos de entrenamiento y optimizar las implementaciones de IA.
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Qué papel tendrá Nvidia en las mejoras de los modelos de lenguaje de IA
Uno de los puntos más destacados de la colaboración entre Google y Nvidia es el modelo de IA Gemini, desarrollado por Google DeepMind. Según detalló Google, este modelo representa décadas de investigación en modelos de lenguaje a gran escala y es considerado el más potente de la compañía hasta la fecha.

Gracias a la colaboración con Nvidia, Gemini estará disponible para un mayor número de desarrolladores y usuarios finales, ampliando su alcance y utilidad.
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Asimismo, Google DeepMind presentó recientemente Gemma 3, un modelo abierto y ligero que forma parte de su colección de herramientas de última tecnología. Nvidia tuvo un papel crucial en la optimización de este modelo, asegurando su compatibilidad con el ecosistema de computación acelerada de la compañía.
Esto significa que los desarrolladores podrán implementar la tecnología de Gemini en cualquier GPU de Nvidia, facilitando el acceso a herramientas avanzadas de IA.
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Qué innovaciones hay en la generación de contenido y confianza en la IA
En el marco de la conferencia GTC 2025, Nvidia anunció la integración de la herramienta de marca de agua SynthID, desarrollada por Google DeepMind, en su plataforma de generación de video Cosmos.

De acuerdo con la información de Google, esta es la primera vez que SynthID se implementa fuera de sus propias plataformas, lo que representa un paso importante hacia la generación de confianza en el contenido creado por IA.
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La herramienta permite identificar y autenticar contenido generado mediante inteligencia artificial, lo que podría ser clave para combatir la desinformación y garantizar la transparencia en el uso de estas tecnologías.
Cómo puede ser aplicada la IA para resolver problemas globales
La colaboración entre Google y Nvidia no se limita al desarrollo de herramientas tecnológicas, sino que busca aplicar la IA para resolver problemas globales en áreas como la energía, la salud y la robótica.
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Según Google, uno de los proyectos destacados es Tapestry, una iniciativa de X (la división de innovación de Alphabet) que junto con Nvidia, trabaja en mejorar la velocidad y precisión de las simulaciones de redes eléctricas. Este avance podría ser fundamental para el desarrollo de redes energéticas más inteligentes y sostenibles.

En el ámbito de la salud, Isomorphic Labs, una filial de Alphabet, colabora con Nvidia para acelerar el descubrimiento de nuevos medicamentos mediante el uso de IA. Este enfoque promete revolucionar la investigación farmacéutica, reduciendo los tiempos y costos asociados al desarrollo de fármacos.
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En cuanto a la robótica, Google destacó que su filial Intrinsic está trabajando con Nvidia para desarrollar robots más avanzados y adaptativos. La integración de los modelos Isaac de Nvidia ha permitido mejorar las capacidades de agarre de los robots, lo que podría tener aplicaciones en sectores como la fabricación y la logística.
Otra novedad es que Google DeepMind y Nvidia han lanzado MuJoCo-Warp, un simulador de física de código abierto diseñado para facilitar la investigación en robótica.
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