Los anuncios de NVIDIA en la GTC de Berlín de hoy abarcan infraestructura Vera Rubin en contenedores, una expansión de 2.5 veces en su suministro de sustratos y software para la gestión de energía y la seguridad de agentes en fábricas de IA, además de programas para telecomunicaciones, vehículos autónomos, robótica y atención médica. La cifra más destacada es un objetivo de implementación: NVIDIA afirma que su nuevo diseño de referencia DSX POD reduce la implementación de una fábrica de IA en un sitio preparado de seis meses a tan solo 14 días, con sistemas construidos por socios disponibles a principios de 2027.
DSX POD traslada la integración de infraestructura a la fábrica.
NVIDIA DSX POD combina la computación Vera Rubin con redes, cableado, alimentación a nivel de rack y refrigeración líquida en contenedores fabricados en planta. Los socios completan el cableado, la instalación de tuberías y la validación funcional entre racks antes del envío, de modo que el contenedor entregado se conecta a la alimentación, la refrigeración y la red ya preparadas en el sitio. NVIDIA atribuye el plazo más corto a la finalización de la integración y las pruebas en la planta de fabricación; la cifra de 14 días presupone un sitio preparado y no incluye el tiempo necesario para construir las instalaciones de soporte.
Los socios que prevén entregas a nivel mundial a principios de 2027 son Anduril, Armada, Bull, Crusoe, DayOne, Dell Technologies, Delta, Eaton, Foxconn (Ingrasys), GIGABYTE, HPE, Lenovo, Pegatron, Quanta Cloud Technology (QCT), Schneider Electric, Vertiv y Wistron. La versión de Dell , el Dell Modular Data Center con NVIDIA DSX POD, se anunció esta mañana con la misma fecha prevista para principios de 2027. NVIDIA no ha publicado la capacidad por POD, el número de racks ni los precios.
Los planes de fabricación amplían los sustratos, el embalaje, las pruebas y los sistemas ópticos.
NVIDIA planea aumentar su capacidad de producción de sustratos en 2.5 veces durante los próximos tres años. Un anticipo multimillonario a IBIDEN respalda la expansión de su planta de Ono en Japón, triplicando su capacidad actual, y se espera que la producción adicional comience a incrementarse en el primer trimestre de 2028. Samsung Electro-Mechanics se une a la cadena de suministro de sustratos de NVIDIA con la capacidad de sus operaciones existentes en Corea del Sur, además de mejoras en las instalaciones y nuevas fábricas en Sejong y Busan.
NVIDIA también está apoyando la expansión del sustrato KF de Unimicron en Taiwán mediante un acuerdo de reserva de capacidad, con la llegada de capacidad a partir del segundo trimestre de 2027 y la plena capacidad para mediados de 2028. "Estamos en medio del mayor despliegue de infraestructura de la historia de la humanidad", declaró Jensen Huang, fundador y director ejecutivo de NVIDIA.
NVIDIA y Amkor planean aumentar la capacidad de producción de obleas interponedoras en Corea del Sur en más del 300 por ciento para finales de 2028. NVIDIA espera que su capacidad total de prueba de semiconductores se duplique entre 2026 y 2027 mediante la expansión en EE. UU., Taiwán y Singapur; un anticipo de reserva de capacidad de 1.1 millones de dólares a King Yuan Electronics (KYEC) financia nuevas instalaciones y equipos de prueba en EE. UU., con una producción de alto volumen prevista para abril de 2027, y las operaciones de prueba ampliadas en Singapur tienen como objetivo una producción de alto volumen en febrero de 2027.
En lo que respecta a la óptica integrada, NVIDIA y Siliconware Precision Industries (SPIL) planean multiplicar por 15 la capacidad de fabricación de motores ópticos en Taiwán para mediados de 2027, y duplicarla nuevamente para finales de 2028. Todas las cifras de esta sección representan objetivos de capacidad planificados, y NVIDIA no proporciona datos sobre los volúmenes de referencia actuales.
DSX aborda la refrigeración, los presupuestos de energía y la preparación para clústeres.
NVIDIA DSX es la arquitectura de referencia integral que combina computación, redes, almacenamiento, software, energía y refrigeración. Sus componentes de software son DSX MaxLPS para la asignación dinámica de energía dentro de un presupuesto predefinido, DSX Flex para coordinar la energía de la carga de trabajo con las condiciones de la red eléctrica, DSX Sim para simulación, DSX OS para la gestión de la infraestructura y DSX Exchange para conectar los sistemas de computación y de las instalaciones.
La infraestructura de Vera Rubin admite refrigeración líquida al 100 % con temperaturas del refrigerante de hasta 45 grados Celsius, y los diseños de referencia DSX la conectan a un sistema de disipación de calor de circuito cerrado con enfriadores secos. NVIDIA afirma que estos diseños pueden reducir el consumo de agua de refrigeración de las instalaciones prácticamente a cero, y que el clima local determinará si se necesita refrigeración mecánica suplementaria en los periodos más calurosos. A una escala de 2 gigavatios, NVIDIA estima un ahorro de 54 millones de litros de agua al día en comparación con los sistemas convencionales de torres de refrigeración.
NVIDIA afirma que DSX MaxLPS puede ofrecer el mismo rendimiento de tokens con un consumo energético hasta un 30 % menor. En una prueba de concepto de Lambda en sistemas HGX B200, la compañía reporta un rendimiento de tokens de clúster un 24 % superior y una capacidad de GPU un 19 % mayor dentro de un presupuesto de energía fijo. Asimismo, una evaluación de Nscale en cuatro racks GB300 NVL72 en Islandia reporta un rendimiento de inferencia un 49 % superior y una capacidad de GPU gestionada un 37 % mayor dentro del mismo presupuesto aprovisionado de 264 kilovatios. Estos son resultados del proveedor y no los hemos ejecutado ni auditado.
DSX Flex coordina la demanda de carga de trabajo con las condiciones de la red eléctrica, los eventos de respuesta a la demanda, los precios de la energía, la generación in situ y el almacenamiento. En una prueba inicial con Emerald AI, EPRI, Nebius, la Red Nacional del Reino Unido y NVIDIA, un clúster Blackwell Ultra redujo el consumo de energía hasta en un 40 por ciento durante eventos simulados de la red eléctrica, mientras que las cargas de trabajo críticas continuaron funcionando.
La nueva biblioteca SimReady Central de NVIDIA proporciona activos de equipos de alimentación y refrigeración validados para gemelos digitales DSX. Nscale utiliza DSX Sim en instalaciones de Portugal e Islandia, y Schneider Electric, AVEVA, Siemens, Dassault Systèmes, Vertiv, ABB, PTC y Procore contribuyen con modelos de equipos, simulaciones o flujos de trabajo de construcción; el trabajo de ABB también abarca el desarrollo de 800 VCC a través de su cartera Infinitus Direct Current.
Tres componentes del sistema operativo DSX entran en fase de vista previa para desarrolladores: NVIDIA Config Manager para la configuración de red, NVIDIA Rack Management Service para la gestión de alimentación, inventario, firmware y conmutadores a nivel de rack, y NVIDIA Cluster Readiness Engine para la validación distribuida y el aislamiento de fallos a nivel de nodo. Se unen a NVIDIA Infrastructure Controller, NVIDIA AI Cluster Runtime y NVSentinel.
En lo que respecta a las instalaciones, Trane Technologies ha publicado siete diseños de referencia de gestión térmica, tres de ellos diseños de refrigeración basados en DSX de 250 megavatios. Las unidades de distribución de refrigerante LiquidStack GigaModular de Trane y CoolChip de 2.3 megavatios de Vertiv han obtenido la certificación DSX Ready , y el sistema de almacenamiento de energía en baterías (BESS) de Hitachi Energy ha obtenido la certificación DSX Ready.
AI-RAN extiende la infraestructura de GPU a las redes de telecomunicaciones.
NVIDIA y Nokia están impulsando plataformas que ejecutan software de red de acceso radioeléctrico y servicios de IA en infraestructura acelerada compartida hacia el servicio comercial. NVIDIA afirma que cerca de 20 operadores han anunciado públicamente colaboraciones de IA-RAN utilizando el software anyRAN de Nokia y el ordenador Aerial RAN Computer (ARC) de NVIDIA.
T-Mobile completó lo que NVIDIA describe como la primera llamada AI-RAN del mundo en una red comercial, en Bellevue, Washington, utilizando servidores ARC comerciales, el software RAN acelerado por CUDA de Nokia, radios MIMO masivas, un núcleo 5G Standalone existente y un teléfono inteligente comercial. Elisa ejecutó voz, datos móviles y análisis de video simultáneamente en ARC en un entorno de campo 5G inalámbrico, lo que, según NVIDIA, allana el camino para los servicios AI-RAN comerciales en 2027. BT planea realizar pruebas en vivo en Birmingham en 2027, Deutsche Telekom planea realizar pruebas de campo después de validar la plataforma en Bonn y Oulu, y Orange está probando el software 5G de Nokia en ARC para la eficiencia espectral y los servicios de borde.
Dos nuevas configuraciones ARC, MGX 2U y MGX 4U, utilizan GPU NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Server Edition y ofrecerán opciones de CPU x86 o NVIDIA Vera. Dell Technologies, QCT y Supermicro ofrecerán servidores compatibles con ARC; NVIDIA no ha anunciado la fecha de lanzamiento para ninguna de las dos configuraciones.
Deutsche Telekom está ampliando su nube de IA industrial y demostrando cargas de trabajo robóticas distribuidas entre infraestructura integrada, perimetral y central. Orange está implementando ARC para aplicaciones de voz en Nemotron Speech, y Elisa ha implementado un asistente de voz empresarial basado en ARC. NVIDIA también menciona nuevos proyectos de infraestructura en CRA, Etisalat, Silknet y TIM, y expansiones en Cassava, Deutsche Telekom, Fastweb + Vodafone, Kazakhtelecom y Orion Telecom.
Nokia está integrando Nemotron y el kit de herramientas NVIDIA Agent Toolkit en su suite de redes autónomas , Cisco ha incorporado modelos Nemotron optimizados en Crosswork AI para operaciones de transporte IP y óptico, y TCS, BT y NTT DATA están desarrollando agentes para la inspección de instalaciones, el diagnóstico de fallos, la corrección y la detección temprana de la degradación de la red.
OpenShell separa la ejecución del agente de la aplicación de la seguridad del hardware.
La arquitectura de referencia NVIDIA OpenShell ya está disponible. Combina la infraestructura Vera Rubin para cargas de trabajo de modelos con CPU Vera que ejecutan arneses de agentes y el entorno de ejecución OpenShell, y DPU BlueField que ejecutan NVIDIA Sentry para la monitorización fuera de banda y la aplicación de políticas en el chip. «La capacidad de la IA y la seguridad deben avanzar de la mano», afirmó Jensen Huang, fundador y director ejecutivo de NVIDIA.
NVIDIA afirma que Sentry, basado en DOCA y ejecutándose en BlueField-4, pone en cuarentena y detiene a un agente en cuestión de milisegundos cuando intenta salirse de su límite de software. La compañía también asegura una capacidad de agente hasta un 20 % mayor con Sentry, un rendimiento 30 veces superior por megavatio para cargas de trabajo de agentes en Vera Rubin NVL72 y el doble de rendimiento que los procesadores x86 para las CPU Vera, sin proporcionar configuraciones comparativas ni condiciones de carga de trabajo para ninguno de los tres.
La arquitectura se ejecuta en Linux y Kubernetes de Canonical, SUSE y Red Hat, en Windows a través de Microsoft Execution Containers (MXC), y en AWS, Google Cloud y Microsoft Azure, con implementaciones de borde en RTX Spark, DGX Spark y DGX Station. SAP está integrando OpenShell con el entorno de ejecución de Joule Studio. ServiceNow anunció la disponibilidad general de ServiceNow Arc, con gobernanza del entorno de ejecución a través de su Super Intelligence Control Tower y aplicación a través de OpenShell; su capa de autoridad AI Passport extiende las políticas a OpenShell y Sentry y puede revocar el acceso de un agente a través de software y hardware en segundos.
Dell Technologies, Cisco, HPE, Lenovo y Supermicro están desarrollando infraestructura sobre esta arquitectura. CoreWeave, Crusoe, Firebird, Firmus, GMI Cloud, IREN, Lambda, Nebius, Nscale, Oracle Cloud Infrastructure y Vultr están trabajando en implementaciones en la nube, y 1Password, Check Point, CrowdStrike, Cisco, F5, Fortinet, Microsoft, Okta, Palo Alto Networks, TrendAI y Zscaler están integrando soporte en sus productos de seguridad de agentes.
Hyperion amplía sus programas de vehículos y la validación de su seguridad.
Volvo Cars está adoptando NVIDIA Hyperion y la pila Alpamayo; Mercedes-Benz está ampliando su trabajo en la plataforma a capacidades L3 y L4; Volkswagen Vehículos Comerciales está mostrando su plataforma ID. Buzz AD en Hyperion, y Einride está desarrollando su conductor autónomo de carga en Hyperion con Halos, Alpamayo y Cosmos. Bolt ha seleccionado la pila Alpamayo para un programa europeo de robotaxis que comienza con futuros vehículos Lucid basados en Hyperion, con la recopilación de datos de conducción en Madrid en 2027 sujeta a la aprobación regulatoria y un despliegue planificado de al menos 25 000 vehículos Lucid con capacidad L4.
NVIDIA presentó Halos SAFE, el marco de garantía de seguridad para la evaluación, para conectar la simulación, la evaluación de software y hardware en bucle, las pruebas en carretera y la monitorización de flotas en evidencia de seguridad trazable, con dSPACE, IVEX y TÜV Rheinland como colaboradores. Alpamayo 2 Edge es un modelo de razonamiento de 2 mil millones de parámetros construido sobre la base basada en Nemotron de Cosmos 3 Edge, optimizado para DRIVE AGX Thor y diseñado para funcionar a 10 Hz para la comprensión de escenas en vehículos y la planificación de movimientos. AlpaJudge califica las explicaciones de conducción, Foundation4D etiqueta el vídeo multicámara sin entrada lidar, y las nuevas variantes de Cosmos 3 Nano añaden generación sincronizada de multivista, multicámara y lidar.
El modelo AV de Cosmos Data Factory transforma los vídeos de conducción y las señales de los vehículos en conjuntos de datos etiquetados y seleccionados, y Alpamayo Agentic Factory, que se lanzará a principios de 2027, conectará la preparación de datos, el post-entrenamiento y la evaluación de simulaciones. Los contenedores de inferencia NIM ahora son compatibles con Alpamayo 1.5 y NuRec Harmonizer. Porsche lidera un flujo de trabajo de datos del Grupo Volkswagen en Microsoft Azure mediante Voxel51, Cosmos Data Factory y Omniverse NuRec, con el que Porsche prevé reducir las pruebas de conducción físicas repetidas hasta en un 90 % y la duración del ciclo de desarrollo hasta en un 85 %.
Isaac agrega un entorno de ejecución de humanoide y robot de referencia
El robot humanoide de referencia Agile ONE SN de Agile Robots combina a Isaac GR00T con Jetson Thor y está programado para principios de 2027. El cuerpo del Agile ONE S mide 1.40 metros, pesa 40 kilogramos y proporciona 31 grados de libertad con una carga útil de 3 kilogramos por brazo; sus dos manos WUJI Hand 2 de cinco dedos ofrecen 20 grados de libertad cada una, control de fuerza de 1 kHz y detección táctil. El procesador Jetson Thor integrado ofrece 2,070 teraflops FP4 y 128 GB de memoria unificada; la detección proviene de cámaras en la cabeza y las muñecas, lidar y unidades de medición inercial; y NVIDIA planea integrar protocolos de seguridad en el robot con Halos.
Isaac Lab 3.0 está disponible generalmente como un marco de aprendizaje de código abierto con flujos de trabajo multi-GPU y los motores de física Newton y PhysX. NVIDIA presentó Isaac OS, un entorno de ejecución de código abierto basado en Holoscan que conecta IA, sensores, controles y hardware robótico para un funcionamiento determinista en tiempo real. SimReady Central Library contiene más de 2,000 recursos de robótica y fábrica, y el conjunto de datos Human 1M incluye vídeo sincronizado de tres vistas y seguimiento de manos en 3D; ambos están disponibles en Hugging Face, y el conjunto de datos Human 1M completo está abierto a los socios de Cosmos Coalition.
Tres flujos de trabajo de referencia de código abierto de DGX Station cubren el refinamiento del aprendizaje por refuerzo de GR00T 1.7, el entrenamiento de manipulación diestra en Isaac Lab y el post-entrenamiento de Cosmos para la generación de datos sintéticos usando ChatGPT Astra. Halos, construido sobre IGX Thor, es la plataforma de seguridad que los acompaña, y los socios de robótica la están integrando o evaluando para uso industrial y de almacén. En Europa, ABB Robotics está integrando las bibliotecas de Omniverse con RobotStudio HyperReality, KUKA las está usando en Visual Components FactoryLens, Sereact está entrenando su plataforma de manipulación de mercancías en GR00T con Cosmos Transfer, y Toyota Material Handling Europe y SoftServe informan reducciones en el tiempo de implementación de hasta un 50 por ciento con Omniverse e Isaac Sim.
Los flujos de trabajo de diseño de proteínas y atención médica de BioNeMo se expanden.
NVIDIA y el Instituto de Diseño de Proteínas de UW Medicine lanzaron RFD4-Proteina, un modelo BioNeMo abierto que combina el diseño programable de proteínas con la búsqueda, generación y refinamiento de candidatos a partir de entradas moleculares, restricciones y objetivos de puntuación. NVIDIA afirma que el artículo de investigación del modelo reporta tasas de éxito de diseño computacional y rendimiento de generación superiores a las de las líneas base evaluadas en pruebas de unión de proteínas, unión de moléculas pequeñas, andamiaje enzimático y unión de ADN, sin especificar las magnitudes, y las pruebas de laboratorio aún determinan el rendimiento de cualquier diseño. El modelo está disponible actualmente a través de Amazon Bio Discovery, Claude Science de Anthropic, Benchling, Databricks, Google Cloud, Hugging Face, Nebius, OpenAI y Tamarind Bio.
Siemens Healthineers y NVIDIA están desarrollando flujos de trabajo de radioterapia adaptativa que combinan la planificación conjunta con agentes, la simulación específica para cada paciente y la computación en tiempo real. La colaboración está explorando Nemotron para la asistencia en la planificación, el cálculo de dosis acelerado por CUDA y Holoscan para conectar datos de sensores en tiempo real con IA y simulación. Benchling, Biolevate, Boltz, Automata, Genedata, Hologen y Therna Biosciences están desarrollando agentes científicos, modelos o flujos de trabajo de laboratorio en BioNeMo, Nemotron y herramientas relacionadas, y la plataforma de diseño de proteínas que Genedata planea crear dentro del laboratorio autónomo de Danaher incorporará RFD4-Proteina con retroalimentación experimental.
Avelios, Corti, Dedalus, Dawn Health y Sword están desarrollando soluciones basadas en Nemotron para la creación de asistentes de IA para la transcripción de informes, la asistencia en la atención clínica y el apoyo al paciente; PolyAI está implementando diálogos multilingües con el proveedor de software médico Corilus para más de 70,000 profesionales sanitarios en Bélgica y Francia; y Apian y VitVio están creando gemelos digitales de hospitales con las bibliotecas Cosmos y Omniverse.
Amazon