Nvidia presentó durante la conferencia global Nvidia GTC 2025, celebrada en San José, California, una serie de avances tecnológicos que buscan transformar la industria de la inteligencia artificial (IA) y la computación de alto rendimiento.
El director ejecutivo de la compañía, Jensen Huang, anunció el lanzamiento de la serie Blackwell RTX PRO, una nueva generación de unidades de procesamiento gráfico (GPU) diseñadas para satisfacer las crecientes demandas de las aplicaciones impulsadas por IA.
Además, la compañía reveló innovaciones en infraestructura de redes y almacenamiento, con la que buscan optimizar el rendimiento y la eficiencia energética en las llamadas “fábricas de IA”.
Cuáles son los nuevos chips de IA que trae Nvidia
Según informó Huang, la serie Blackwell RTX PRO está diseñada para abordar las cargas de trabajo más exigentes en áreas como agentes de IA, simulación, diseño 3D, realidad extendida y efectos visuales avanzados.
Estas GPU, que estarán disponibles tanto para estaciones de trabajo como para servidores y portátiles, ofrecen un rendimiento superior, escalabilidad y eficiencia energética, esenciales para los profesionales que trabajan con sistemas complejos o contenido inmersivo. La serie Blackwell RTX PRO incluye variosmodelos como:
- Para estaciones de trabajo de escritorio, presentó las GPU RTX PRO 6000 Blackwell Workstation Edition , RTX PRO 6000 Blackwell Max-Q Workstation Edition, RTX PRO 5000 Blackwell , RTX PRO 4500 Blackwell y RTX PRO 4000 Blackwell.
- En el caso de portátiles, están las GPU RTX PRO 5000 Blackwell , RTX PRO 4000 Blackwell , RTX PRO 3000 Blackwell , RTX PRO 2000 Blackwell , RTX PRO 1000 Blackwell y RTX PRO 500 Blackwell .
- Para los centros de datos, introdujo la RTX PRO 6000 Blackwell Server Edition, diseñada específicamente para entornos de computación técnica y aplicaciones empresariales que requieren un procesamiento masivo de datos.
Qué innovaciones trae en redes para potenciar la IA
Nvidia anunció avances en infraestructura de redes con el lanzamiento de los conmutadores Spectrum-X y Quantum-X , basados en tecnología de fotónica de silicio. Según explicó Huang durante su intervención, estos conmutadores están diseñados para conectar millones de GPU en fábricas de IA a gran escala, permitiendo una interconexión eficiente entre múltiples ubicaciones.
Huang destacó que las fábricas de IA representan una nueva clase de centros de datos que operan a una escala extrema, lo que requiere una reinvención de la infraestructura de red.
“Al integrar la fotónica de silicio directamente en los conmutadores, Nvidia está rompiendo las limitaciones tradicionales de las redes empresariales e hiperescaladas, abriendo el camino hacia fábricas de IA con millones de GPUs”, afirmó el CEO.
Según informó Nvidia, esta tecnología no solo mejora la capacidad de interconexión, sino que reduce significativamente los costos operativos y el consumo energético, dos factores críticos en la expansión de las fábricas de IA.
Qué significa Nvidia AI Data Platform: una solución para el almacenamiento
Otro de los anuncios destacados durante el evento fue la presentación de la Plataforma de Datos de IA de Nvidia, un diseño de referencia personalizable, que permite a los proveedores de almacenamiento empresarial construir infraestructuras optimizadas para cargas de trabajo de inferencia de IA.
Según detalló la compañía, esta plataforma combina computación, redes y software acelerados por Nvidia para ofrecer soluciones de almacenamiento con agentes de consulta de IA especializados.
Con esta propuesta, los proveedores certificados por Nvidia podrán desarrollar sistemas que acelerarán el procesamiento de datos y mejorarán la eficiencia en aplicaciones de pensamiento de IA. Este avance responde a la creciente demanda de herramientas que permitan gestionar de manera más efectiva las enormes cantidades de datos generados por las aplicaciones de inteligencia artificial.
Cómo mejorar la gestión de las empresas con IA
Otra novedad de Nvidia presentó la familia de modelos Llama Nemotron, una serie de sistemas de inteligencia artificial diseñados para potenciar el razonamiento avanzado en entornos empresariales y de desarrollo.
Según la compañía, estos modelos han sido optimizados mediante un proceso de post-entrenamiento, que mejora su desempeño en tareas como matemáticas multipaso, codificación y toma de decisiones.
Esta actualización busca proporcionar a las empresas una base tecnológica lista para la implementación de agentes de IA capaces de operar de manera autónoma o en conjunto, resolviendo problemas complejos con mayor eficiencia.
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