En GTC 2026, IBM y NVIDIA anunciaron una importante ampliación de su alianza, que ya dura más de una década, centrada en impulsar la IA desde las fases piloto hasta la producción a gran escala. Esta colaboración aborda varios obstáculos críticos en la adopción de la IA empresarial, como el análisis de datos nativo de GPU, el procesamiento inteligente de documentos y la infraestructura para entornos regulados. El objetivo de esta iniciativa conjunta es proporcionar una plataforma unificada de bases de datos, hardware y consultoría para ayudar a las organizaciones a gestionar datos fragmentados y cumplir con los requisitos normativos.
El presidente y director ejecutivo de IBM, Arvind Krishna, señaló que la siguiente fase de la IA empresarial depende de la estrecha integración de datos, infraestructura y orquestación. Afirmó que la alianza está diseñada para proporcionar los componentes necesarios para que las empresas transiten de la experimentación a la implementación operativa. El fundador y director ejecutivo de NVIDIA, Jensen Huang, destacó que, al integrar la aceleración CUDA en la capa de datos, las empresas buscan transformar el procesamiento de datos tradicional en motores de inteligencia en tiempo real.
Acelerando el análisis de datos estructurados mediante cuDF y Presto
Un aspecto técnico clave del anuncio es la integración de la biblioteca NVIDIA cuDF con el motor Presto SQL en IBM watsonx.data. Esta integración de código abierto permite la ejecución de consultas acelerada por GPU en conjuntos de datos masivos, lo que reduce significativamente el tiempo y el costo de extraer información valiosa de los datos estructurados.
Las empresas validaron este enfoque en un entorno de producción con el almacén de datos Order-to-Cash de Nestlé, que procesa terabytes de datos en 44 tablas a nivel global. En la infraestructura tradicional de CPU, una sola actualización de datos tardaba 15 minutos y se limitaba a unos pocos ciclos por día. Al migrar al motor watsonx.data acelerado por GPU, Nestlé informó una reducción en el tiempo de ejecución de las consultas a tres minutos. Esto representa una mejora de 30 veces en la relación precio-rendimiento y una reducción del 83 % en los costos. El director de información y transformación digital de Nestlé, Chris Wright, indicó que esta capacidad permite una toma de decisiones más rápida en la fabricación y el almacenamiento al proporcionar datos operativos casi en tiempo real.
Desbloqueando datos no estructurados con Docling y Nemotron
Para abordar el desafío de los datos atrapados en formatos no estructurados, como los sitios de SharePoint y los sistemas CMS, IBM y NVIDIA presentaron una solución conjunta que aprovecha los modelos abiertos de IBM Docling y NVIDIA Nemotron. Docling está diseñado para estandarizar y convertir documentos complejos a formatos compatibles con IA, manteniendo la trazabilidad hasta la fuente.
En combinación con los modelos NVIDIA Nemotron, el sistema acelera la ingesta de contenido multimodal. Las pruebas iniciales indican un rendimiento significativamente superior en comparación con los modelos de código abierto existentes. Este enfoque busca ayudar a las empresas a construir una base de datos confiable para la IA, facilitando el acceso a las bases de conocimiento internas y su estandarización para el razonamiento automatizado.
Infraestructura optimizada para GPU e IA soberana
Esta colaboración también abarca las capas de almacenamiento e infraestructura. NVIDIA ha seleccionado el IBM Storage Scale System 6000 para proporcionar 10 PB de almacenamiento de alto rendimiento para sus motores de análisis avanzados nativos de GPU. El Storage Scale 6000 está certificado y validado para las plataformas NVIDIA DGX, combinando las capacidades de procesamiento paralelo de IBM con las canalizaciones de datos de GPU de NVIDIA para eliminar los cuellos de botella de E/S.
Las organizaciones con estrictos requisitos normativos y de residencia de datos están explorando la integración de IBM Sovereign Core con la infraestructura de NVIDIA. Esta iniciativa busca permitir que las cargas de trabajo de IA con uso intensivo de GPU se ejecuten completamente dentro de fronteras regionales específicas, garantizando el cumplimiento de las normas de gobernanza y cumplimiento sin sacrificar el rendimiento computacional.
Ampliando la plataforma de IA con Blackwell y Red Hat
IBM anunció sus planes para incorporar las GPU NVIDIA Blackwell Ultra a IBM Cloud a principios del segundo trimestre de 2026. Estos recursos estarán destinados al entrenamiento de modelos a gran escala y a la inferencia de alto rendimiento. La arquitectura Blackwell también se integrará en Red Hat AI Factory, junto con los servidores NVIDIA y VPC, para proporcionar controles de nivel empresarial sobre la residencia de datos.
Además, IBM Consulting ofrecerá Red Hat AI Factory con NVIDIA a través de la plataforma IBM Consulting Advantage. Esta iniciativa busca optimizar el proceso de preparación de datos, creación de modelos e implementación. Al combinar estas tecnologías, IBM y NVIDIA pretenden brindar a las empresas una vía más sencilla para escalar la IA en diversos entornos tecnológicos, manteniendo la supervisión y el rendimiento.
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