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A la vanguardia de la ola de inteligencia artificial y computación de alto rendimiento, una empresa que comenzó con procesadores gráficos está construyendo la base computacional para toda la era inteligente a través de su cartera diversificada de chips.
En septiembre de 2025, NVIDIA anunció la GPU dedicada Rubin CPX, diseñada para cargas de trabajo de contexto largo, con el objetivo de duplicar la eficiencia de las operaciones de inferencia de IA actuales, en particular para aplicaciones como la programación y la generación de vídeo que requieren ventanas de contexto extremadamente largas.
Esto supone otro avance significativo para NVIDIA en el campo de la computación de IA. Desde centros de datos hasta dispositivos periféricos, desde gráficos para videojuegos hasta computación científica, NVIDIA ha creado el ecosistema de chips más completo hasta la fecha.
Tres pilares arquitectónicos: GPU, CPU y DPU trabajando en conjunto
NVIDIA se ha transformado de una empresa tradicional de unidades de procesamiento gráfico (GPU) en un proveedor de plataformas informáticas integrales. Su hoja de ruta para centros de datos incluye tres tipos de chips: CPU, GPU y DPU, conocidos como los "tres pilares de la informática del futuro".
Este cambio estratégico indica que NVIDIA ya no se conforma con ofrecer solo potencia de procesamiento gráfico, sino que aspira a brindar soluciones de hardware completas para todo el ecosistema informático. Estos tres tipos de chips trabajan en conjunto para proporcionar una aceleración sin precedentes para las necesidades informáticas de cualquier escala.
En 2021, NVIDIA lanzó su primera unidad central de procesamiento, Grace, dirigida a modelos de IA de gran escala y computación de alto rendimiento. Los sistemas basados en Grace, estrechamente integrados con las GPU de NVIDIA, demostraron un rendimiento 10 veces superior al de los sistemas NVIDIA DGX más avanzados que funcionaban con CPU x86 en aquel momento.
Chips de IA para centros de datos: Gigantes que manejan computación a escala de terabytes
La serie de chips de IA para centros de datos de NVIDIA incluye principalmente los modelos Tesla V100, A100 y el recientemente lanzado Rubin CPX. Estos chips están optimizados para cargas de trabajo de IA y aprendizaje profundo, y se utilizan ampliamente en computación en la nube, supercomputación, entrenamiento de modelos de IA y escenarios de inferencia que implican el procesamiento de datos a gran escala.
La Tesla V100, con arquitectura Tensor Core, es un acelerador GPU para centros de datos. La A100, basada en la arquitectura Ampere de NVIDIA, ofrece un rendimiento computacional excepcional y capacidades de aceleración de IA.
La arquitectura Ampere, construida con 54 mil millones de transistores, es el chip de 7 nanómetros más grande jamás fabricado, e incorpora seis innovaciones clave revolucionarias.
La tecnología NVLink de tercera generación duplica el ancho de banda directo de GPU a GPU a 600 GB/s, casi 10 veces más rápido que la velocidad PCIe de cuarta generación.
El Rubin CPX, lanzado en septiembre de 2025, es el primer chip diseñado específicamente para modelos que necesitan procesar grandes cantidades de conocimiento (millones de tokens) a la vez y realizar inferencias de IA.
Está optimizado para un rendimiento de contexto largo a nivel de "millones de tokens", con 30 petaFLOPs de potencia de cálculo NVFP4 y 128 GB de memoria GDDR7.
GPU GeForce Gaming: Revolucionando desde el renderizado de gráficos hasta los juegos con IA
Las tarjetas gráficas RTX Serie 40 incorporan la última tecnología de generación de fotogramas DLSS 3 con IA, que ofrece un aumento de rendimiento de hasta 4 veces en juegos.
Un conjunto de tecnologías especializadas —que incluyen el acelerador de flujo óptico, vectores de movimiento, generador de fotogramas múltiples de flujo óptico y la canalización de latencia ultrabaja Reflex— ofrece un rendimiento extremo para los jugadores, alcanzando una resolución de hasta 4K a 100 FPS.
El trazado de rayos completo (o trazado de rutas) mejora los efectos de trazado de rayos, pasando de aplicarse solo a superficies específicas a generar un trazado de rayos realista en toda la escena, comparable a la filmación con actores reales. El comportamiento de los rayos de luz y la intensidad de los reflejos mejoran significativamente, creando negros más profundos y blancos más brillantes, lo que permite a los jugadores experimentar un nuevo nivel de inmersión.
Las tarjetas de la serie 40 también incorporan el codificador NVENC de octava generación, que añade compatibilidad con AV1, el futuro estándar para la transmisión de vídeo. En comparación con H.264, AV1 ofrece una mejor relación señal/ruido, lo que se traduce en una calidad de imagen superior con la misma resolución y tasa de bits.
En enero de 2025, NVIDIA lanzó la actualización DLSS 4.0 para las tarjetas RTX Serie 40, que utiliza un modelo de IA más avanzado que no solo aumenta el rendimiento y reduce la latencia, sino que también disminuye significativamente el consumo de VRAM.
Computación visual profesional: El poder de las arquitecturas Ampere y Ada
La arquitectura NVIDIA Ampere se basa en las capacidades de RTX, mejorando significativamente el rendimiento para cargas de trabajo de renderizado, gráficos, IA y computación.
El núcleo RT de segunda generación ofrece el doble de rendimiento que la generación anterior y puede ejecutar simultáneamente trazado de rayos con sombreado o reducción de ruido. Esto acelera drásticamente cargas de trabajo como el renderizado fotorrealista para contenido cinematográfico y la creación de prototipos virtuales para el diseño de productos.
El Tensor Core de tercera generación, con la nueva precisión Tensor Float 32 (TF32), ofrece un rendimiento de entrenamiento 5 veces superior al de la generación anterior, acelerando el entrenamiento de modelos de IA y ciencia de datos sin necesidad de cambios en el código.
La generación NVIDIA RTX 2000 Ada pone la innovadora arquitectura Ada Lovelace al alcance de más profesionales. Con 16 GB de memoria GDDR6, ofrece a científicos de datos, ingenieros y profesionales creativos una gran capacidad de memoria para gestionar grandes conjuntos de datos, renderizado, ciencia de datos y simulaciones.
Sistemas Edge e integrados: Inteligencia potenciada por las plataformas Jetson y Drive
La serie NVIDIA Jetson es una plataforma de computación de IA para sistemas embebidos y computación en el borde, que integra GPU de alto rendimiento y aceleradores de aprendizaje profundo. Se utilizan en aplicaciones que requieren procesamiento de IA local, como análisis de vídeo inteligente, sistemas de vehículos autónomos, automatización industrial y ciudades inteligentes.
La serie Drive es una plataforma de computación de IA diseñada específicamente para la conducción autónoma y los sistemas de transporte inteligentes, que integra GPU, unidades de procesamiento de visión y procesadores de sensores. Esta plataforma se utiliza para la percepción, la toma de decisiones y el control en vehículos autónomos, y facilita la implementación de sistemas avanzados de asistencia al conductor (ADAS) y tecnología de conducción autónoma.
NVIDIA anunció su procesador de vehículos autónomos con IA de próxima generación, DRIVE Atlan, con un rendimiento proyectado de 1000 TOPS, aproximadamente cuatro veces el rendimiento del procesador Orin de la generación anterior, superando la capacidad de cómputo total de la mayoría de los taxis autónomos L5.
Perspectivas futuras: Estrategia de desarrollo de chips de IA de NVIDIA
Ante la intensa competencia del mercado, NVIDIA está consolidando su liderazgo mediante una serie de movimientos estratégicos. En septiembre de 2025, NVIDIA invirtió más de 900 millones de dólares para contratar a Rochan Sankar, CEO de la startup de hardware de IA Enfabrica, y a su equipo, al tiempo que se aseguraba los derechos de licencia de la tecnología de la compañía.
La tecnología central de Enfabrica consiste en construir un chip de red especializado capaz de interconectar hasta 100.000 chips de computación de IA a alta velocidad, lo que permite que enormes grupos de chips funcionen conjuntamente como un único ordenador supergrande.
Esta arquitectura puede reducir significativamente la latencia de transferencia de datos y el tiempo de inactividad del chip causados por un ancho de banda de red insuficiente, al tiempo que ofrece una mayor eficiencia computacional.
Los gigantes tecnológicos también están desarrollando sus propios chips. OpenAI colabora con el fabricante de chips estadounidense Broadcom para lanzar su propio chip de IA el próximo año, con el objetivo de reducir su dependencia de NVIDIA.
Google, Amazon y Meta también están invirtiendo fuertemente en el desarrollo de sus propios chips de IA personalizados.
Según China Merchants Securities, el auge del desarrollo interno de chips de IA señala un cambio en la industria de la infraestructura de IA, pasando de un modelo de "limitación de suministro de una sola GPU" a "soluciones de chips personalizados diversificadas".
A medida que se expanden los escenarios de aplicación de la IA, la cartera de chips de NVIDIA también evoluciona continuamente.
Desde la inversión de 4.000 millones de dólares de Microsoft en un centro de datos en Wisconsin hasta los futuros racks de servidores de alta densidad capaces de albergar 72 GPU por unidad, el hardware de NVIDIA está sustentando la construcción de la infraestructura global de IA.
La guerra de los chips está lejos de haber terminado; el campo de batalla simplemente se ha expandido desde los ordenadores personales a todo el ecosistema de la computación inteligente. Con su diverso catálogo de chips y una planificación estratégica de vanguardia, NVIDIA está consolidando una posición de liderazgo en esta contienda.
No solo proporciona la potencia informática para la IA, sino que también redefine constantemente los límites mismos de lo que puede ser la potencia informática.
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