Arquitectura acelerada por GPU de NVIDIA: Cómo la programación de hardware impulsa la revolución de la inferencia en CES 2026

En CES 2026, el CEO de NVIDIA Jensen Huang ofreció una conferencia magistral exhaustiva que replanteó la conversación sobre infraestructura de IA en torno a un principio organizador único: la aceleración inteligente de hardware y la programación de GPU como base para la economía de inferencia. A lo largo de 1,5 horas, reveló ocho desarrollos principales que en conjunto representan un cambio de la IA centrada en el entrenamiento a sistemas optimizados para la inferencia. El hilo conductor de todos los anuncios es cómo una programación sofisticada de GPU—desde la distribución de cómputo hasta la asignación de recursos—permite un despliegue de IA rentable y de alto rendimiento a escala.

Aceleración de GPU a nivel de sistema: El diseño revolucionario de la plataforma Vera Rubin

La pieza central de la estrategia de NVIDIA es la supercomputadora de IA Vera Rubin, un sistema co-diseñado de seis chips que reimagina cómo opera la aceleración de GPU a nivel de rack. La arquitectura de la plataforma—compuesta por Vera CPU, Rubin GPU, NVLink 6 Switch, ConnectX-9 SuperNIC, BlueField-4 DPU y Spectrum-X CPO—representa una desviación de los diseños modulares hacia una aceleración de hardware profundamente integrada.

El Rubin GPU introduce el motor Transformer y alcanza hasta 50 PFLOPS de rendimiento de inferencia NVFP4, un salto de 5x respecto a Blackwell. Más importante aún, el ancho de banda de interconexión NVLink de 3.6TB/s y el soporte para operaciones tensor aceleradas por hardware permiten una eficiencia sin precedentes en la programación de GPU. El NVLink 6 Switch, que opera a 400Gbps por carril, coordina la comunicación GPU a GPU con un ancho de banda agregado de 28.8TB/s, permitiendo que el sistema programe el cómputo entre GPUs con una latencia mínima.

Integrado en un sistema Vera Rubin NVL72 en un solo rack, esta aceleración de hardware logra 3.6 EFLOPS en rendimiento de inferencia—una mejora de 5x respecto a la generación anterior. El sistema cuenta con 2 billones de transistores e incorpora enfriamiento líquido al 100%, permitiendo una programación densa de GPU sin restricciones térmicas. El tiempo de ensamblaje se ha reducido a cinco minutos, 18 veces más rápido que generaciones anteriores, reflejando cómo los marcos estandarizados de aceleración de GPU simplifican el despliegue.

Eficiencia en inferencia mediante programación inteligente de GPU y asignación de recursos

Los tres nuevos productos de inferencia de NVIDIA abordan directamente el desafío de la programación de GPU en diferentes capas del sistema. La óptica Ethernet Spectrum-X (CPO) optimiza la red de conmutación entre GPUs. Al integrar ópticas directamente en el silicio de conmutación, CPO logra 5x mejor eficiencia energética y 5x mayor tiempo de actividad de la aplicación. Esta elección arquitectónica asegura que las decisiones de programación GPU a GPU tengan un impacto mínimo en el consumo de energía.

La Plataforma de Almacenamiento de Memoria de Contexto de Inferencia de NVIDIA aborda un problema de programación diferente: la gestión del contexto. A medida que los modelos de IA se orientan hacia razonamiento agentico con ventanas de millones de tokens, almacenar y recuperar el contexto se convierte en el principal cuello de botella. Esta nueva capa de almacenamiento, acelerada por BlueField-4 DPU e integrada con la infraestructura NVLink, permite que las GPUs descarguen el computo de caché clave-valor a nodos de almacenamiento dedicados. El resultado es un rendimiento de inferencia 5x mejor y un consumo energético 5x menor—logrado no solo mediante GPUs más rápidas, sino mediante una programación inteligente de recursos de cómputo y almacenamiento.

El SuperPOD DGX de NVIDIA, construido con ocho sistemas Vera Rubin NVL72, demuestra cómo la programación de GPU escala en una implementación a nivel de pod. Usando NVLink 6 para escalado vertical y Spectrum-X Ethernet para escalado horizontal, el SuperPOD reduce los costos por token para modelos de mezcla de expertos (MoE) a 1/10 de la generación anterior. Esta reducción de costos por 10x refleja los retornos compuestos de una programación de GPU optimizada: menos ciclos de cómputo desperdiciados, menor sobrecarga en movimiento de datos y mejor utilización de recursos.

Almacenamiento multinivel y gestión de contexto de GPU: resolviendo el nuevo cuello de botella en inferencia

La transición de entrenamiento a inferencia cambia fundamentalmente cómo deben programarse los recursos de GPU. Durante el entrenamiento, la utilización de GPU es predecible y estable. En la inferencia, especialmente en inferencia de contexto largo, los patrones de solicitud son irregulares y la reutilización del contexto es crítica. La nueva plataforma de almacenamiento de NVIDIA aborda esto introduciendo una jerarquía de memoria optimizada para inferencia: memoria GPU HBM4 para cómputo activo, la nueva capa de memoria de contexto para la gestión de caché clave-valor y almacenamiento tradicional para datos persistentes.

La programación de GPU ahora debe equilibrar tareas de cómputo con decisiones de programación de contexto. BlueField-4 DPU acelera los movimientos de contexto entre estas capas, mientras que el software inteligente programa lanzamientos de kernels de GPU para superponerlos con la precarga de contexto. Este diseño colaborativo—que abarca el cómputo de GPU, la aceleración DPU y la eficiencia de red—elimina los recalculos redundantes de caché KV que anteriormente plagaban la inferencia de contexto largo.

Modelos abiertos y marcos optimizados para GPU: construyendo el ecosistema físico de IA

La estrategia ampliada de código abierto de NVIDIA refleja un reconocimiento de que la aceleración de GPU solo aporta valor dentro de un ecosistema de software en auge. En 2025, NVIDIA se convirtió en el mayor contribuyente a modelos de código abierto en Hugging Face, lanzando 650 modelos y 250 conjuntos de datos. Estos modelos están cada vez más optimizados para la arquitectura de programación de GPU de NVIDIA—explotan motores Transformer, utilizan precisión NVFP4 y se alinean con jerarquías de memoria NVLink.

El nuevo marco “Blueprints” permite a los desarrolladores componer sistemas de IA híbridos y multi-modelo en la nube. Estos sistemas programan inteligentemente tareas de inferencia entre GPUs locales y modelos de frontera en la nube, en función de la latencia y el costo. El lanzamiento de Alpamayo, un modelo de razonamiento de 10 mil millones de parámetros para conducción autónoma, ejemplifica este enfoque. Alpamayo funciona eficientemente en GPUs optimizadas para inferencia, demostrando cómo una programación de GPU cuidadosa—combinada con la arquitectura del modelo—permite razonamiento sofisticado en hardware de nivel consumidor.

La integración de NVIDIA CUDA-X, modelos de IA y Omniverse en gemelos digitales industriales amplía la aceleración de GPU a la manufactura y operaciones. Esta asociación ilustra cómo los marcos de programación de GPU se convierten en infraestructura para industrias enteras.

Visión estratégica: del poder de cómputo de GPU a la aceleración completa del sistema

La secuencia de anuncios de NVIDIA revela una estrategia deliberada: cada capa del nuevo producto—desde el diseño del núcleo de GPU hasta el conmutador de red y la arquitectura de almacenamiento—ha sido reconsiderada para cargas de trabajo de inferencia. El resultado es un sistema donde la programación de GPU ya no es una preocupación secundaria, sino el principio de diseño central.

La observación de Jensen Huang de que el “momento ChatGPT para IA física ha llegado” se basa en esta infraestructura. Los vehículos autónomos equipados con modelos Alpamayo requieren GPUs que puedan programar inferencias en tiempo real bajo condiciones impredecibles. Los robots que operan con marcos GR00T demandan GPUs que programen de manera eficiente la percepción multimodal y el razonamiento. Estas aplicaciones de IA física solo son posibles porque NVIDIA ha reimaginado la aceleración de GPU desde el nivel de silicio hasta la pila de software.

El foso competitivo que NVIDIA está construyendo combina tres elementos: la mejora continua en la eficiencia de programación de GPU—(mejoras de 5x generación tras generación), la apertura del software para incentivar la adopción—(650 modelos, 250 conjuntos de datos), y hacer que la integración hardware-software sea progresivamente más difícil de replicar. Cada anuncio en CES 2026—desde los chips co-diseñados Vera Rubin hasta la plataforma de memoria de contexto—profundiza las capacidades de aceleración de GPU mientras eleva la barra para las arquitecturas competidoras.

A medida que la industria de IA transita de una escasez de entrenamiento a una abundancia de inferencia, la programación de GPU surge como la principal restricción en costo y rendimiento. El enfoque de pila completa de NVIDIA asegura que sus capacidades de aceleración de hardware definirán la capa de infraestructura para la próxima década de desarrollo en IA.