Desde chips hasta ecosistemas, desde la tierra al espacio, Huang Renxun exhibe "ambiciones de billones" y traza el nuevo plan maestro de Nvidia

Durante el período del 16 al 19 de marzo, hora local, la conferencia GTC 2026 de NVIDIA (NVDA.US) se celebrará en San José, California. A las 2:00 de la madrugada del 17 de marzo, hora de Beijing, el CEO de NVIDIA, Huang Renxun, pronunció su esperado discurso principal en GTC 2026, que incluyó el lanzamiento de la hoja de ruta, revelaciones sobre infraestructura y, como siempre, numerosos gráficos y hitos en chips.

Una de las señales más claras que Huang dejó en su discurso de este año fue que NVIDIA ha superado ampliamente su identidad como una simple compañía de chips. Según Huang, NVIDIA ahora diseña arquitecturas completas que incluyen GPU, CPU, arquitecturas de red, sistemas en rack, plataformas de software de IA y ecosistemas de desarrolladores.

En la conferencia, Huang propuso el concepto de “fábrica de inteligencia artificial”, cuya infraestructura no solo se usa para almacenar y procesar datos, sino también para fabricar inteligencia a gran escala. Estas fábricas no producen software, sino tokens. Cada vez que un sistema de IA realiza inferencias, genera texto, escribe código o ejecuta tareas, consume tokens. Esto convierte a los tokens en una nueva unidad económica de la inteligencia artificial. Huang enfatizó repetidamente métricas como tokens por vatio, señalando que el verdadero cuello de botella de la infraestructura de IA ya no son los GPU, y que la fuerza de fábricas de IA de megavatios está en camino de convertirse en la próxima fase de infraestructura global.

En cuanto a productos, Huang anunció que su plataforma de computación acelerada más reciente está inaugurando una nueva era de innovación espacial, llevando el cálculo de IA a centros de datos orbitales (ODC), inteligencia geoespacial y operaciones espaciales autónomas. Al introducir el rendimiento de centros de datos en entornos con restricciones de volumen, peso y consumo de energía (SWaP), NVIDIA permite que las aplicaciones de IA funcionen sin problemas desde tierra hasta el espacio y dentro del espacio, soportando tareas cada vez más complejas.

El módulo NVIDIA Space-1 Vera Rubin, el último miembro de la plataforma de aceleración espacial de NVIDIA, ofrece hasta 25 veces más capacidad de cálculo de IA en tareas de inferencia espacial en comparación con la GPU NVIDIA H100, brindando soporte de próxima generación para centros de datos orbitales, procesamiento avanzado de inteligencia geoespacial y operaciones espaciales autónomas.

Además, NVIDIA integrará Groq LPU, Vera CPU y Bluefield-4 DPU en nuevos racks de centros de datos. Huang anunció el lanzamiento de un nuevo rack de inferencia basado en Groq, llamado NVIDIA Groq 3 LPX, que estará disponible en la segunda mitad de este año junto con los racks Vera Rubin NVL72, racks Vera CPU y racks de almacenamiento BlueField-4 STX.

Respecto a los “cangrejos de río” (camarones de agua dulce) que han sido tendencia recientemente, Huang elogió nuevamente a OpenClaw como el software de código abierto de más rápido crecimiento en la historia, y anunció el lanzamiento de “Cría de camarones minimalista” — NemoClaw, una herramienta de despliegue optimizada profundamente para OpenClaw, que requiere solo dos comandos para instalar. Huang afirmó que esto no es casualidad, sino una decisión deliberada. NVIDIA quiere que cada servidor GPU pueda integrarse sin problemas en el ecosistema OpenClaw, vinculando la potencia de cálculo con el marco de agentes.

En cuanto a gráficos, NVIDIA lanzó oficialmente DLSS 5 en su evento anual GTC, considerándolo el mayor avance en gráficos por computadora desde el trazado de rayos en tiempo real en 2018. Utilizando un modelo de renderizado neuronal en tiempo real, inyecta detalles de iluminación y materiales de nivel “cinematográfico” en los píxeles, con el objetivo de lograr en los juegos una calidad visual cercana a la de Hollywood. Huang explicó que DLSS 5 estará disponible para juegos principales en otoño de este año y cuenta con el apoyo de grandes empresas como Bethesda, CAPCOM, NetEase (NTES.US), Tencent y Ubisoft. Es importante destacar que Huang enmarcó la metodología de DLSS 5 como un ejemplo de una transformación computacional más amplia, sugiriendo que su alcance puede ir mucho más allá de los juegos, incluso extendiéndose a la computación empresarial.

En medio de la creciente competencia en capacidad de cálculo de IA a nivel mundial, Huang presentó una expectativa de crecimiento más agresiva para el mercado. Afirmó que para 2027, los ingresos por chips de IA de la compañía (incluyendo la nueva arquitectura de aceleradores de IA Blackwell y la próxima generación de productos Rubin) alcanzarán al menos 1 billón de dólares (aproximadamente 6.37 billones de yuanes). No proporcionó más detalles sobre esta predicción, pero representa una mejora significativa respecto a la estimación de aproximadamente 500 mil millones de dólares (unos 3.19 billones de yuanes) que NVIDIA reiteró en su informe financiero del trimestre anterior.

Tras esta noticia, el precio de las acciones de NVIDIA subió rápidamente, alcanzando un máximo diario y subiendo aproximadamente un 4.8%. Sin embargo, pronto recuperó más de la mitad de esa ganancia, cerrando con un aumento del 1.63%. Antes de esto, las acciones de NVIDIA ya habían caído más del 3% en lo que va del año, y las preocupaciones del mercado sobre la sostenibilidad del ciclo de inversión en IA ejercieron presión sobre el precio de las acciones.