Desde la infraestructura de IA, plataformas de chips, IA empresarial, hasta Bots y gemelos digitales... el viejo Huang esbozó una nueva era de fábricas de IA (AI Factory) que está surgiendo.
Escrito por: Zhang Yaqi
Fuente: Wall Street Journal
El 19 de mayo de 2025, el fundador y CEO de NVIDIA, Jensen Huang, dio una conferencia magistral de dos horas en la Computex 2025.
Desde la infraestructura de IA, plataformas de chips, IA empresarial, hasta Bots y gemelos digitales... Lao Huang describió una nueva era de fábricas de IA (AI Factory) que está surgiendo.
En el pasado, los centros de datos servían a aplicaciones tradicionales; mientras que hoy en día, los centros de datos de IA ya no son solo "centros de datos", sino fábricas de IA (AI Factory): una nueva fábrica inteligente que utiliza electricidad como entrada y "Token" como salida.
"NVIDIA ya no es solo una empresa de tecnología, ahora somos una empresa de infraestructura de IA."
Él enfatizó que esta es la tercera revolución de infraestructura, después de la electricidad y de Internet: la infraestructura inteligente.
Lanzamiento de chip de gran impacto: Grace Blackwell GB200 y arquitectura NVLink
Jensen Huang mostró el NVLink Spine: un módulo de interconexión central que pesa 70 libras, tiene dos millas de cables y un ancho de banda de 130 TB/s. Dijo: "¡La capacidad de datos de este sistema es mayor que la de toda Internet!"
GB200 Grace Blackwell chip súper utiliza un empaque de doble núcleo y conecta 72 GPUs, pareciendo más un «chip gigante virtual». Está construido sobre la última arquitectura NVLink Spine, con un nodo único equivalente al rendimiento de la supercomputadora Sierra de 2018.
Jensen Huang expresó:
"No es un servidor, es una fábrica de IA. Le ingresas energía y te da Tokens."
Además, esta conferencia de lanzamiento también dio la bienvenida a la actualización del sistema GB200. Nvidia planea lanzar el GB300 en el Q3, el rendimiento de inferencia de este chip se mejora 1.5 veces, la memoria HBM se mejora 1.5 veces, el ancho de banda de la red se mejora 2 veces, y mantiene la compatibilidad física con la generación anterior, logrando un 100% de refrigeración líquida.
NVLink Fusion: ecosistema de interconexión de chips abierto
Lo más llamativo es el plan NVLink Fusion.
La arquitectura NVLink Fusion puede conectar sin problemas CPUs / ASICs / TPUs de otros fabricantes con GPUs de NVIDIA. Esta tecnología proporciona IP de Chiplet NVLink y interfaz, permitiendo la combinación libre de "infraestructura semi-personalizada".
En resumen, los clientes pueden optar por utilizar su CPU junto con los chips de IA de Nvidia, o utilizar la CPU de Nvidia junto con los aceleradores de IA de otros proveedores.
Se ha analizado que NVLink, como una de las tecnologías clave de NVIDIA para asegurar su dominio en las cargas de trabajo de IA, resuelve el problema de la velocidad de comunicación entre GPU y CPU en los servidores de IA, que es uno de los mayores obstáculos para la escalabilidad y que afecta directamente al rendimiento máximo y la eficiencia energética. En comparación con la interfaz PCIe estándar, ofrece un mayor ancho de banda y una menor latencia, con una ventaja de ancho de banda de hasta 14 veces.
NVLink Fusion permite a Fujitsu y Qualcomm utilizar esta interfaz para sus propias CPU, la funcionalidad de NVLink está integrada en el chipset junto al paquete de computación. NVIDIA también ha atraído a diseñadores de aceleradores de silicio personalizados de empresas como MediaTek, Marvell y Alchip, que soportan otros tipos de aceleradores de IA personalizados trabajando en conjunto con la CPU Grace de NVIDIA.
Jensen Huang dijo humorísticamente:
"Por supuesto, lo mejor sería que usaras todo de NVIDIA, eso me haría muy feliz. Pero si solo usas un poquito de cosas de NVIDIA, también estaré muy contento."
Era del supercomputador personal: DGX Spark y DGX Station
Jensen Huang afirmó que el ordenador personal de IA DGX Spark, mencionado anteriormente en CES como parte del Proyecto DIGITS, ha entrado en producción completa y estará disponible en las próximas semanas.
DGX Spark está dirigido a investigadores de IA que desean tener su propia supercomputadora, y cada empresa establecerá su propio precio. Jensen Huang declaró: "Todos pueden tener una en Navidad."
"Hoy en día, cada persona puede tener su propio superordenador de IA, y... se puede enchufar en un tomacorriente de cocina."
Reconstrucción de AI empresarial: de hardware a AI Agentic
Jensen Huang también presentó el servidor AI empresarial RTX Pro: compatible con cargas de trabajo IT tradicionales como x86, Hypervisor y Windows. Al mismo tiempo, puede ejecutar agentes de AI gráficos (AI Agents), e incluso puede correr el juego Crysis.
Jensen Huang afirmó que la IA Agentic será el "empleado digital" del futuro. Los servicios al cliente digitales, los gerentes de marketing digital, los ingenieros digitales, entre otros, formarán parte de la fuerza laboral de las empresas. Nvidia implementará soporte completo de AI Ops y colaborará con CrowdStrike, Red Hat, DataRobot, entre otros, para impulsar la implementación de AI en las empresas.
"Necesitaremos un nuevo HR para gestionar a estos empleados de IA."
Nueva arquitectura de almacenamiento AI: NVIDIA AIQ + Nemo + front-end de almacenamiento GPU
Jensen Huang afirmó que la IA ya no solo lee SQL, necesita entender la semántica de los datos no estructurados, y los sistemas de almacenamiento del futuro incorporarán GPU para búsqueda, ordenación, incrustación e indexación.
NVIDIA también desplegará Nemo + NeMo Retriever + IQ, un "marco de búsqueda semántica de IA" de código abierto, y colaborará con Dell, Hitachi, IBM, NetApp y VAST para desplegar una plataforma empresarial.
Bots serán la próxima «industria de un billón de dólares»
Jensen Huang indicó que está avanzando en paralelo con la industria automotriz en sistemas de Bots, utilizando la plataforma Isaac Groot, que es impulsada por un nuevo procesador llamado Jetson Thor, diseñado específicamente para aplicaciones de Bots, adecuado para vehículos autónomos y sistemas hombre-máquina. El sistema operativo Isaac de NVIDIA gestiona todo el procesamiento de redes neuronales, procesamiento de sensores y pipelines de datos, aprovechando modelos preentrenados desarrollados por un equipo especializado en Bots para mejorar las capacidades del sistema.
"En la era de la IA, para entrenar Bots... primero debes usar IA para enseñar a IA."
Huang Renxun también indicó que está aplicando su modelo de IA en automóviles autónomos, lanzando una flota a nivel global en colaboración con Mercedes, utilizando la tecnología de conducción autónoma de extremo a extremo de Nvidia, que se podrá implementar este año.
Él cree que los Bots se convertirán en la próxima industria valorada en billones de dólares, pero esto requiere mucho esfuerzo. El departamento de Bots de Nvidia tiene la capacidad de hacerlo, y esto se debe únicamente a la escalabilidad.
Lanzamiento del motor AI físico Newton
Jensen Huang declaró que ha colaborado con DeepMind y Disney Research para desarrollar el motor físico más avanzado del mundo, Newton, que se planea abrir como código fuente en julio.
Según se informa, Newton admite completamente la aceleración por GPU, tiene alta diferenciabilidad y capacidad de operación en tiempo real, lo que permite un aprendizaje efectivo a través de la experiencia. NVIDIA está integrando este motor físico en el simulador ISAAC de NVIDIA, esta integración nos permite dar vida a estos Bots de una manera real.
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Entender en un artículo la charla de Lao Huang en ComputeX: esto no es un lanzamiento de producto, es un "llamado a la revolución industrial de la IA"
Escrito por: Zhang Yaqi
Fuente: Wall Street Journal
El 19 de mayo de 2025, el fundador y CEO de NVIDIA, Jensen Huang, dio una conferencia magistral de dos horas en la Computex 2025.
Desde la infraestructura de IA, plataformas de chips, IA empresarial, hasta Bots y gemelos digitales... Lao Huang describió una nueva era de fábricas de IA (AI Factory) que está surgiendo.
En el pasado, los centros de datos servían a aplicaciones tradicionales; mientras que hoy en día, los centros de datos de IA ya no son solo "centros de datos", sino fábricas de IA (AI Factory): una nueva fábrica inteligente que utiliza electricidad como entrada y "Token" como salida.
"NVIDIA ya no es solo una empresa de tecnología, ahora somos una empresa de infraestructura de IA."
Él enfatizó que esta es la tercera revolución de infraestructura, después de la electricidad y de Internet: la infraestructura inteligente.
Lanzamiento de chip de gran impacto: Grace Blackwell GB200 y arquitectura NVLink
Jensen Huang mostró el NVLink Spine: un módulo de interconexión central que pesa 70 libras, tiene dos millas de cables y un ancho de banda de 130 TB/s. Dijo: "¡La capacidad de datos de este sistema es mayor que la de toda Internet!"
GB200 Grace Blackwell chip súper utiliza un empaque de doble núcleo y conecta 72 GPUs, pareciendo más un «chip gigante virtual». Está construido sobre la última arquitectura NVLink Spine, con un nodo único equivalente al rendimiento de la supercomputadora Sierra de 2018.
Jensen Huang expresó:
"No es un servidor, es una fábrica de IA. Le ingresas energía y te da Tokens."
Además, esta conferencia de lanzamiento también dio la bienvenida a la actualización del sistema GB200. Nvidia planea lanzar el GB300 en el Q3, el rendimiento de inferencia de este chip se mejora 1.5 veces, la memoria HBM se mejora 1.5 veces, el ancho de banda de la red se mejora 2 veces, y mantiene la compatibilidad física con la generación anterior, logrando un 100% de refrigeración líquida.
NVLink Fusion: ecosistema de interconexión de chips abierto
Lo más llamativo es el plan NVLink Fusion.
La arquitectura NVLink Fusion puede conectar sin problemas CPUs / ASICs / TPUs de otros fabricantes con GPUs de NVIDIA. Esta tecnología proporciona IP de Chiplet NVLink y interfaz, permitiendo la combinación libre de "infraestructura semi-personalizada".
En resumen, los clientes pueden optar por utilizar su CPU junto con los chips de IA de Nvidia, o utilizar la CPU de Nvidia junto con los aceleradores de IA de otros proveedores.
Se ha analizado que NVLink, como una de las tecnologías clave de NVIDIA para asegurar su dominio en las cargas de trabajo de IA, resuelve el problema de la velocidad de comunicación entre GPU y CPU en los servidores de IA, que es uno de los mayores obstáculos para la escalabilidad y que afecta directamente al rendimiento máximo y la eficiencia energética. En comparación con la interfaz PCIe estándar, ofrece un mayor ancho de banda y una menor latencia, con una ventaja de ancho de banda de hasta 14 veces.
NVLink Fusion permite a Fujitsu y Qualcomm utilizar esta interfaz para sus propias CPU, la funcionalidad de NVLink está integrada en el chipset junto al paquete de computación. NVIDIA también ha atraído a diseñadores de aceleradores de silicio personalizados de empresas como MediaTek, Marvell y Alchip, que soportan otros tipos de aceleradores de IA personalizados trabajando en conjunto con la CPU Grace de NVIDIA.
Jensen Huang dijo humorísticamente:
"Por supuesto, lo mejor sería que usaras todo de NVIDIA, eso me haría muy feliz. Pero si solo usas un poquito de cosas de NVIDIA, también estaré muy contento."
Era del supercomputador personal: DGX Spark y DGX Station
Jensen Huang afirmó que el ordenador personal de IA DGX Spark, mencionado anteriormente en CES como parte del Proyecto DIGITS, ha entrado en producción completa y estará disponible en las próximas semanas.
DGX Spark está dirigido a investigadores de IA que desean tener su propia supercomputadora, y cada empresa establecerá su propio precio. Jensen Huang declaró: "Todos pueden tener una en Navidad."
"Hoy en día, cada persona puede tener su propio superordenador de IA, y... se puede enchufar en un tomacorriente de cocina."
Reconstrucción de AI empresarial: de hardware a AI Agentic
Jensen Huang también presentó el servidor AI empresarial RTX Pro: compatible con cargas de trabajo IT tradicionales como x86, Hypervisor y Windows. Al mismo tiempo, puede ejecutar agentes de AI gráficos (AI Agents), e incluso puede correr el juego Crysis.
Jensen Huang afirmó que la IA Agentic será el "empleado digital" del futuro. Los servicios al cliente digitales, los gerentes de marketing digital, los ingenieros digitales, entre otros, formarán parte de la fuerza laboral de las empresas. Nvidia implementará soporte completo de AI Ops y colaborará con CrowdStrike, Red Hat, DataRobot, entre otros, para impulsar la implementación de AI en las empresas.
"Necesitaremos un nuevo HR para gestionar a estos empleados de IA."
Nueva arquitectura de almacenamiento AI: NVIDIA AIQ + Nemo + front-end de almacenamiento GPU
Jensen Huang afirmó que la IA ya no solo lee SQL, necesita entender la semántica de los datos no estructurados, y los sistemas de almacenamiento del futuro incorporarán GPU para búsqueda, ordenación, incrustación e indexación.
NVIDIA también desplegará Nemo + NeMo Retriever + IQ, un "marco de búsqueda semántica de IA" de código abierto, y colaborará con Dell, Hitachi, IBM, NetApp y VAST para desplegar una plataforma empresarial.
Bots serán la próxima «industria de un billón de dólares»
Jensen Huang indicó que está avanzando en paralelo con la industria automotriz en sistemas de Bots, utilizando la plataforma Isaac Groot, que es impulsada por un nuevo procesador llamado Jetson Thor, diseñado específicamente para aplicaciones de Bots, adecuado para vehículos autónomos y sistemas hombre-máquina. El sistema operativo Isaac de NVIDIA gestiona todo el procesamiento de redes neuronales, procesamiento de sensores y pipelines de datos, aprovechando modelos preentrenados desarrollados por un equipo especializado en Bots para mejorar las capacidades del sistema.
"En la era de la IA, para entrenar Bots... primero debes usar IA para enseñar a IA."
Huang Renxun también indicó que está aplicando su modelo de IA en automóviles autónomos, lanzando una flota a nivel global en colaboración con Mercedes, utilizando la tecnología de conducción autónoma de extremo a extremo de Nvidia, que se podrá implementar este año.
Él cree que los Bots se convertirán en la próxima industria valorada en billones de dólares, pero esto requiere mucho esfuerzo. El departamento de Bots de Nvidia tiene la capacidad de hacerlo, y esto se debe únicamente a la escalabilidad.
Lanzamiento del motor AI físico Newton
Jensen Huang declaró que ha colaborado con DeepMind y Disney Research para desarrollar el motor físico más avanzado del mundo, Newton, que se planea abrir como código fuente en julio.
Según se informa, Newton admite completamente la aceleración por GPU, tiene alta diferenciabilidad y capacidad de operación en tiempo real, lo que permite un aprendizaje efectivo a través de la experiencia. NVIDIA está integrando este motor físico en el simulador ISAAC de NVIDIA, esta integración nos permite dar vida a estos Bots de una manera real.