Jensen Huang presenta la plataforma Vera Rubin de 2,5 toneladas en CES 2026, decidido a conquistar la IA física

CES 2026 acaba de presenciar un cambio histórico en la industria de la IA cuando Jensen Huang, CEO de NVIDIA, presentó en el escenario una “máquina milagrosa” de 2.5 toneladas. A diferencia de años anteriores centrados en tarjetas gráficas para consumo, esta vez Jensen Huang ha cambiado completamente el enfoque hacia sistemas de computación para empresas, anunciando la plataforma Vera Rubin, un salto revolucionario en la historia del desarrollo de GPU de NVIDIA.

En 48 horas, Jensen Huang apareció en tres grandes eventos: NVIDIA Live, un seminario de tecnología IA con Siemens y TechWorld de Lenovo. Esta presencia constante no fue casualidad, sino que refleja la estrategia global de NVIDIA para construir un ecosistema de IA para aplicaciones reales.

Vera Rubin: un salto en la arquitectura de chips de NVIDIA

La plataforma Vera Rubin, nombrada en honor a un famoso astrónomo, representa una innovación radical. Por primera vez en la historia de NVIDIA, una generación de productos no solo busca mejorar, sino que rediseña completamente 6 tipos diferentes de chips simultáneamente, que ya están en producción en masa.

La causa de este cambio es clara: la Ley de Moore se ha desacelerado. El enfoque tradicional ya no puede seguir el ritmo del crecimiento de 10 veces anual en los modelos de IA. Jensen Huang y NVIDIA han optado por la estrategia de “diseño coordinado extremo” — innovar en todos los niveles al mismo tiempo.

Los seis chips incluyen:

• Vera CPU: 88 núcleos Olympus personalizados, memoria del sistema de 1.5 TB (3 veces la generación Grace), soporta 176 hilos con ancho de banda NVLink C2C de 1.8 TB/s
• Rubin GPU: potencia de inferencia NVFP4 de 50 PFLOPS (5 veces Blackwell), con motor Transformer de tercera generación
• ConnectX-9: red Ethernet de 800 Gb/s con RDMA programable
• BlueField-4 DPU: procesador dedicado con 64 núcleos Grace CPU y 150TB de memoria de contexto
• NVLink-6 Switch: conecta 72 GPU en una única unidad
• Spectrum-6: tecnología óptica con 512 canales, cada uno a 200Gbps

Rendimiento que supera las expectativas

El sistema Vera Rubin NVL72 ofrece cifras impresionantes. En tareas de inferencia, la potencia de cálculo alcanza 3.6 EFLOPS, cinco veces más que Blackwell. En entrenamiento, el rendimiento llega a 2.5 EFLOPS, 3.5 veces mayor.

La capacidad de memoria LPDDR5X alcanza 54TB (tres veces la generación anterior), mientras que la memoria HBM4 llega a 1.6 PB/s, 2.8 veces más rápida. Lo más sorprendente es que, pese a que el rendimiento se ha multiplicado, el número de transistores solo ha aumentado 1.7 veces hasta 220 billones.

Incluso desde una perspectiva de costos, Vera Rubin demuestra su poder. Para entrenar un modelo de 100 billones de parámetros, requiere solo una cuarta parte de los sistemas Blackwell, y el costo por token generado es una décima. En eficiencia energética, el throughput (tokens IA completados por vatio y dólar) aumenta 10 veces — para un centro de datos de mil millones de dólares, esto significa duplicar los ingresos.

Tecnología de red Spectrum-X: “Gratis” por 5 mil millones de dólares

Jensen Huang calculó con precisión: Spectrum-X, la plataforma de red Ethernet de extremo a extremo dedicada a IA generativa, puede aumentar el throughput en un 25%, ahorrando así 5 mil millones de dólares en centros de datos de gigavatios. Con confianza afirmó: “Esta red casi es gratis.”

Esta tecnología usa el proceso COOP de TSMC, integrando fotónica de silicio, permitiendo que GPUs y BlueField-4 operen en decenas de miles de dispositivos como una sola memoria unificada.

Solución al “problema de cola larga” de la memoria de contexto

Un gran desafío en IA ha sido la memoria de clave-valor (KV Cache), o “memoria de tareas” de IA. Cuando las conversaciones son largas y los modelos grandes, la memoria HBM se sobrecarga.

Vera Rubin resuelve esto desplegando BlueField-4 en cada nodo de servidor. Cada nodo tiene 4 BlueField-4, cada uno con 150TB de memoria de contexto, ofreciendo 16TB por GPU sin reducir la velocidad de transferencia (manteniendo 200Gbps).

Mayor seguridad

Vera Rubin soporta Confidential Computing — todos los datos están cifrados durante transmisión, almacenamiento y cálculo, incluyendo PCIe, NVLink y comunicación CPU-GPU. Las empresas pueden desplegar modelos con tranquilidad, sin temor a filtraciones.

Código abierto y agentes: tendencias principales

Jensen Huang recordó a la comunidad la importancia del software de código abierto. Elogió especialmente a DeepSeek V1, el primer sistema de inferencia de código abierto, que sorprendió al mundo. En su diapositiva, modelos como Kimi k2 y DeepSeek V3.2 aparecen como los número 1 y 2 en el campo.

Aunque los modelos de código abierto actuales pueden estar 6 meses atrás de los líderes, cada 6 meses aparece un nuevo modelo. Esta velocidad de iteración explica por qué startups, grandes empresas e investigadores no quieren perderse — incluso NVIDIA.

NVIDIA está construyendo un ecosistema de código abierto que abarca biomedicina, IA física, modelos de agentes, robótica y conducción autónoma. También desarrollan modelos avanzados como La Proteina (síntesis de proteínas) y OpenFold 3, junto con supercomputadoras como DGX Cloud, valoradas en miles de millones de dólares.

IA física: conquistando el mundo real

Si los grandes modelos de lenguaje abordan el “mundo digital”, la siguiente ambición de Jensen Huang es conquistar el “mundo físico”.

Propone la arquitectura de “tres núcleos de computadoras” para la IA física: una computadora de entrenamiento (construida con GPU), una de inferencia (el “pequeño cerebro” en robots o autos), y una de simulación (Omniverse y Cosmos).

Alpamayo: sistema de conducción autónoma con capacidad de inferencia

Basado en esta arquitectura, Jensen Huang anunció oficialmente Alpamayo, el primer modelo de conducción autónoma en el mundo con verdadera capacidad de razonamiento e inferencia.

A diferencia de los autos autónomos tradicionales, Alpamayo no solo ejecuta órdenes rígidas. Cuando enfrenta situaciones de tráfico complejas y sin precedentes, puede razonar como un conductor humano: “Te dirá qué va a hacer y por qué toma esa decisión.”

El Mercedes CLA equipado con tecnología Alpamayo será lanzado en EE.UU. en el primer trimestre de 2026, y posteriormente en Europa y Asia. Este vehículo ha sido calificado por NCAP como el más seguro del mundo, gracias a su diseño de “stack de seguridad doble” de NVIDIA: cuando el modelo de IA no está seguro, el sistema cambia a modo de seguridad tradicional.

Estrategia de robótica: desde Boston Dynamics hasta fábricas

Todos los robots llevarán mini computadoras Jetson, entrenadas en Isaac Simulator en la plataforma Omniverse. NVIDIA integra esta tecnología en ecosistemas industriales como Synopsys, Cadence y Siemens.

Jensen Huang presentó robots humanoides, robots bípedos de Boston Dynamics y Agility, y robots Disney adorables. Pero destacó lo más importante: “El robot más grande en realidad es la fábrica.”

En el futuro, el diseño de chips, sistemas y simulaciones de fábricas serán acelerados por IA física. Incluso dijo a los equipos de robots: “Serán diseñados en la computadora, fabricados en la computadora, y verificados en la computadora antes de enfrentarse a la gravedad.”

Estrategia integral de Jensen Huang

En medio de las controversias sobre la burbuja de IA, Jensen Huang parece necesitar demostrar qué puede hacer realmente la IA. Además de presentar Vera Rubin, invierte mucho en aplicaciones y software.

De crear chips para el mundo virtual, NVIDIA ahora presenta y se enfoca en la IA física — conducción autónoma, robots humanoides — para ingresar al mundo físico real. Como dice Jensen Huang: “Solo cuando la batalla esté en marcha, las armas podrán seguir vendiéndose.”

CES 2026 ha demostrado que, con Jensen Huang al mando, NVIDIA no solo vende chips, sino que construye el futuro de la IA física.