Nvidia entra en el negocio de la "cría de camarones" apostando todo por la era de la inferencia de IA de billones de dólares

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El gigante mundial de la computación, Nvidia, está transformándose de un fabricante de chips en una fábrica de IA, apostando por las oportunidades en el mercado de inferencia de inteligencia artificial. En la conferencia GTC de Nvidia 2026 (Conferencia de tecnología GPU), que comenzó el 17 de marzo, el CEO Jensen Huang elevó significativamente las expectativas de ingresos para la nueva generación de chips de IA, apuntando a un objetivo de 1 billón de dólares, además de lanzar oficialmente la próxima plataforma de hardware y presentar productos como una pila de software para “criar camarones”.

Los expertos del sector señalan que una señal clara de la GTC de este año es que la era de la inferencia está acelerando su llegada. Al mismo tiempo, la nueva arquitectura de computación de Nvidia liderará cambios en industrias como la disipación de calor y los materiales de empaquetado.

Incremento en la inferencia de IA

En esta GTC, Nvidia enfatizó que, en esta nueva etapa de los agentes de IA, la inferencia será el núcleo de la competencia en infraestructura de IA. La compañía lanzó oficialmente la próxima plataforma de computación Vera Rubin y el chip LPU (Unidad de Procesamiento de Lenguaje) Groq3.

“Antes, cuando mencionaba Hopper, levantaba un chip; pero al hablar de Vera Rubin, la gente piensa en todo el sistema”, comentó Jensen Huang, fundador y CEO de Nvidia. Estimó que en los últimos años, la demanda de cálculo ha crecido 1 millón de veces, y prevé que entre 2025 y 2027, este crecimiento aportará al menos 1 billón de dólares en ingresos para la compañía.

La plataforma Vera Rubin presentada en esta ocasión incluye 7 chips, 5 sistemas a nivel de bastidor, y una supercomputadora para IA basada en agentes, que integra la nueva CPU Vera y la arquitectura de almacenamiento Blue Field-4S TX. Comparada con la plataforma Blackwell de la generación anterior, esta nueva plataforma requiere solo una cuarta parte de las GPU para entrenar modelos de expertos híbridos de gran tamaño, y su rendimiento en inferencia por vatio se ha multiplicado hasta 10 veces.

En la conferencia, Huang destacó especialmente el chip de inferencia Groq 3 LPU, revelando detalles del “huevo de pascua” que había reservado en la presentación de resultados de febrero. Este chip proviene de la adquisición en diciembre pasado de Groq por aproximadamente 20 mil millones de dólares, y está diseñado como un “co-procesador de inferencia” para la GPU Rubin, consolidando la estrategia de inferencia de Nvidia.

Huang afirmó que, en la era de los agentes de IA, la demanda de inferencia se está diversificando rápidamente. Frente a tareas que requieren una interacción extremadamente alta y tiempos de respuesta ultracortos, las arquitecturas tradicionales de GPU presentan redundancias de rendimiento. Por ello, Nvidia introdujo la arquitectura LPU, centrada en la generación de tokens con “latencia ultrabaja”, que trabaja en colaboración con las GPU. La Vera Rubin se encarga de la fase de “prellenado” que requiere cálculos masivos, mientras que la LPU se ocupa de la fase de “decodificación” que es muy sensible a la latencia. Bajo esta arquitectura híbrida, el rendimiento y la eficiencia energética del sistema en inferencia pueden mejorar hasta 35 veces.

“En la era de la inferencia de IA, no solo se trata de alcanzar picos en parámetros, sino de optimizar de manera heterogénea y granular en torno a cargas reales, aprovechando cada unidad de cálculo al máximo”, afirmó un responsable de YunTianLiFei. La era de la inferencia busca la máxima relación coste-beneficio, requiriendo cada vez más cálculos heterogéneos, segmentando las características de la carga de trabajo para que diferentes hardware asuman tareas más adecuadas, elevando así la eficiencia global del sistema. La estrategia que Nvidia mostró en esta ocasión sigue esta línea. Empresas nacionales de chips de IA como YunTianLiFei continúan innovando en arquitecturas de inferencia, en áreas como GPNPU, separación PD y almacenamiento en 3D, avanzando en la misma dirección industrial.

Innovación en agentes de IA

OpenClaw, una plataforma de agentes de IA (AI Agent) de código abierto, ha generado una tendencia mundial en “criar camarones”. En esta GTC, Huang elogió a OpenClaw, calificándola como “el próximo frontera en IA para todos, y uno de los proyectos de código abierto de mayor crecimiento en la historia”, marcando el inicio de la era de creación de agentes inteligentes personales.

Nvidia planea participar en esta “cría de camarones” lanzando la pila de software Nvidia Nemo Claw, compatible con la plataforma de agentes OpenClaw, que permite a los usuarios instalarla con un solo comando, mejorando la gestión de seguridad, confiabilidad, escalabilidad y facilidad de uso de los agentes de IA.

Además, en esta conferencia Nvidia fortaleció su colaboración con empresas líderes en software industrial como Cadence, Siemens y Synopsys, y anunció la integración de sus plataformas CUDA-X, Omniverse y software industrial acelerado por GPU en empresas como Honda, Jaguar Land Rover, Samsung, SK Hynix y TSMC, para acelerar el diseño industrial, el desarrollo de ingeniería y los procesos de fabricación.

Huang afirmó: “Una nueva revolución industrial ya está en marcha. La IA física y los agentes de IA autónomos están transformando fundamentalmente la forma en que se diseñan, desarrollan y fabrican productos en todo el mundo. Gracias a la colaboración con gigantes del software, proveedores de servicios en la nube y fabricantes de equipos originales en todo el ecosistema global, Nvidia ofrece una plataforma de computación acelerada de pila completa que permite a diversas industrias convertir esta visión en realidad con una escala y velocidad sin precedentes.”

En el primer día de la conferencia, las acciones de Nvidia subieron un 1,65%, cerrando en 183,22 dólares por acción; sin embargo, ese mismo día, el índice de la cadena industrial de Nvidia en el mercado A-shares sufrió una corrección, liderada por el concepto de módulos ópticos, con Tenda Communication cayendo aproximadamente un 10%, Zhongji Xuchuang bajando un 3,33%, y Shenghong Technology, líder en PCB para IA, cayendo alrededor de un 3%.

Liderando la nueva infraestructura de computación

Nvidia continúa liderando la transformación de la cadena industrial de IA. A medida que la arquitectura de Nvidia AI Fab se vuelve más compleja y el consumo de energía se dispara, las tecnologías tradicionales de enfriamiento por aire alcanzan sus límites físicos. La nueva cabina Rubin presentada en esta ocasión utiliza un diseño de enfriamiento líquido al 100%, lo que significa que los componentes clave de enfriamiento líquido se convertirán en una necesidad básica para la nueva generación de infraestructura de computación.

En esta conferencia, LiminDa, subsidiaria de Lingyi ZhiZao, fue la única proveedora en China continental dentro del ecosistema de la arquitectura Vera Rubin de Nvidia, específicamente en el Manifold (Distribuidor) de la arquitectura. Como componente central del sistema de circulación de enfriamiento líquido, el distribuidor y las conexiones rápidas determinan directamente la eficiencia y estabilidad del sistema de disipación de calor.

Por otra parte, la arquitectura Rubin de Nvidia podría impulsar cambios en los materiales de empaquetado.

“Debido a los requisitos extremos de disipación de calor y transmisión de señal en la arquitectura Rubin, el proceso de comercialización de las placas de vidrio se ha adelantado significativamente”, afirmó Lu Bing, analista de Shenmeng Industry. Bajo una densidad de cálculo extrema, las placas de circuito orgánicas tradicionales (ABF) enfrentan serios obstáculos físicos.

Fabricantes nacionales e internacionales están en un momento clave de transición de la “validación técnica” a la “producción en pequeña escala”. Según predicciones de Yole Group y otras instituciones, 2026 será el año en que las placas de vidrio ingresen a una fase de producción comercial en pequeña cantidad, y en áreas como HBM (memoria de alta ancho de banda) y empaquetado de chips lógicos, se espera un crecimiento anual compuesto en demanda de materiales de vidrio de hasta un 33%.

Lu Bing señaló que las empresas nacionales, con la cadena de suministro de paneles más completa del mundo y un gran mercado de consumo, aprovecharán esta escala para lograr avances en algunos materiales y equipos (como equipos de microperforación láser), ocupando una posición central en la cadena de suministro de chips de IA.

(Procedencia: Securities Times)