Nvidia presenta amplias asociaciones de IA en GTC 2026 mientras la demanda de chips se dispara hacia $1T

Nvidia ha dedicado el inicio de GTC 2026 a acumular anuncios de asociaciones en chips, computación en la nube, robótica, telecomunicaciones, automóviles, software de fábrica, espacio y gráficos.

El evento comenzó el lunes y se extiende por tres días.

Hablando ante una multitud completa, el CEO de Nvidia, Jensen Huang, dijo que espera que los pedidos de compra vinculados a Blackwell y Vera Rubin alcancen $1 billón hasta 2027, lo que está muy por encima de la oportunidad de ingresos de $500 mil millones de la que la compañía había hablado el año pasado para esas dos plataformas de chips.

Nvidia lleva Vera Rubin al espacio mientras impulsa cargas de trabajo de IA más allá de la Tierra

Jensen también prometió una vez más que la demanda de Nvidia es fuerte tanto de startups como de grandes empresas. Las acciones de Nvidia subieron alrededor del 2% el lunes, aunque la acción volvió a estar en números rojos al momento de la publicación el martes.

Sin embargo, la historia más importante en la conferencia ha sido el flujo de acuerdos. Según el recuento de Cryptopolitan, la compañía ya ha lanzado más de 10 asociaciones, con un total que alcanza aproximadamente 15-17.

Uno de los anuncios más inusuales en GTC 2026 se centró en el espacio. Nvidia dijo que sus nuevas plataformas de computación acelerada se están utilizando para impulsar la computación de IA en centros de datos orbitales, inteligencia geoespacial y operaciones espaciales autónomas.

La compañía dijo que está apuntando a entornos donde el tamaño, el peso y la energía son limitados, pero la demanda de una potencia de computación seria sigue aumentando.

Ahí es donde entra el nuevo Módulo NVIDIA Space-1 Vera Rubin. Nvidia dijo que el módulo es la última parte de su plataforma acelerada para el espacio. También dijo que la GPU Rubin del módulo puede ofrecer hasta 25 veces más computación de IA para inferencia basada en el espacio que la GPU NVIDIA H100.

La compañía vinculó ese aumento a la computación de próxima generación para centros de datos orbitales, procesamiento de inteligencia geoespacial más avanzado y operaciones espaciales autónomas. También dijo que la plataforma está diseñada para permitir que las aplicaciones de IA funcionen desde tierra al espacio y desde el espacio al espacio a medida que las necesidades de la misión se vuelven más complejas.

Nvidia añade constructores de robots, grupos de software y fabricantes para hacer crecer su red de IA industrial

Nvidia dijo que está trabajando con desarrolladores de cerebros de robots, fabricantes de robots industriales y compañías de robots humanoides para impulsar la IA física a escala de producción.

En GTC, Jensen presentó nuevos marcos de simulación NVIDIA Isaac y nuevos modelos abiertos NVIDIA Cosmos y NVIDIA Isaac GR00T.

La lista de socios en ese frente es larga, ya que Nvidia nombró a ABB Robotics, AGIBOT, Agility, FANUC, Figure, Hexagon Robotics, KUKA, Skild AI, Universal Robots, World Labs y YASKAWA como líderes de la industria que construyen sobre su plataforma. Jensen dijo:

Nvidia también anunció un impulso de software industrial separado. Dijo que está trabajando con Cadence, Dassault Systèmes, PTC, Siemens y Synopsys para llevar NVIDIA CUDA-X, NVIDIA Omniverse y herramientas industriales aceleradas por GPU a FANUC, HD Hyundai, Honda, JLR, KION, Mercedes-Benz, MediaTek, PepsiCo, Samsung, SK hynix y TSMC.

La compañía dijo que esas herramientas se utilizarán para acelerar el diseño, la ingeniería y la fabricación.

Ese mismo grupo de empresas de software también está lanzando herramientas de IA agéntica impulsadas por Nvidia para clientes que se preparan para la siguiente etapa del mercado de IA.

Nvidia dijo que esas soluciones se están ejecutando en su infraestructura de IA a través de Amazon Web Services, Google Cloud, Microsoft Azure y Oracle Cloud Infrastructure, así como a través de fabricantes de equipos originales Dell, HPE y Supermicro para un trabajo de diseño y simulación más rápido.

Nvidia expande asociaciones de conducción autónoma y vínculos de fábricas de datos en automóviles, robótica y computación en la nube

El lado automotriz del evento también estuvo ocupado. Nvidia dijo que ha expandido su trabajo con Hyundai Motor Company y Kia Corporation en tecnología de conducción autónoma de próxima generación construida sobre la plataforma NVIDIA DRIVE Hyperion.

La compañía dijo que la colaboración combina las capacidades de vehículos definidos por software de Hyundai, la flota global y el trabajo de desarrollo de conducción autónoma con la computación acelerada de Nvidia, la infraestructura de IA y el software de conducción autónoma.

Como parte de la relación expandida, Hyundai planea integrar la tecnología de conducción autónoma de Nvidia en vehículos seleccionados, apoyando sistemas de Nivel 2 y superiores. La compañía dijo que ese trabajo está destinado a mejorar la seguridad y agregar funciones de conducción más inteligentes en las plataformas de vehículos de Hyundai.

Nvidia también dijo que la adopción de DRIVE Hyperion está creciendo con fabricantes de automóviles globales BYD, Geely, Isuzu y Nissan, junto con proveedores de movilidad.

Otra asociación fue sobre el nuevo NVIDIA Physical AI Data Factory Blueprint, que Nvidia describió como una arquitectura de referencia abierta que unifica y automatiza cómo se generan, expanden y evalúan los datos de entrenamiento.

Para ese esfuerzo, la compañía dijo que está trabajando con Microsoft Azure y Nebius para integrar el blueprint en la infraestructura y servicios de computación en la nube.

Nvidia expande la infraestructura de IA con nuevo software de inferencia, socios de telecomunicaciones, CPU Vera y DLSS 5

Nvidia también lanzó NVIDIA Dynamo 1.0, software de código abierto para inferencia generativa y agéntica a escala. Emparejado con la plataforma NVIDIA Blackwell, la compañía dijo que el software ayuda a los proveedores de computación en la nube, empresas de IA y empresas a ofrecer inferencia con más velocidad, escala y eficiencia.

La compañía dijo que el problema ahora no es solo la potencia de computación bruta. Es la orquestación dentro del centro de datos, donde las solicitudes llegan en diferentes tamaños, en diferentes formatos y en ráfagas impredecibles.

Por eso Nvidia describió a Dynamo 1.0 como el sistema operativo distribuido de las fábricas de IA. El software está construido para coordinar recursos de GPU y memoria a través de un clúster para cargas de trabajo de IA más complejas. En benchmarks de la industria, Nvidia dijo que Dynamo mejoró el rendimiento de inferencia en GPUs NVIDIA Blackwell hasta 7 veces.

Las telecomunicaciones fueron otra área en la lista. Nvidia y T-Mobile dijeron que están trabajando con Nokia y un ecosistema creciente de desarrolladores para llevar aplicaciones de IA física a través de redes de IA de borde distribuidas.

Las compañías dijeron que la infraestructura AI-RAN de próxima generación puede convertir las redes inalámbricas en una plataforma para computación de IA de borde de alto rendimiento distribuida.

Vincularon eso a desarrolladores que construyen agentes de IA de visión que pueden entender el mundo físico a través de ciudades, servicios públicos y sitios de trabajo industriales a través de la plataforma NVIDIA Metropolis.

T-Mobile dijo que fue la primera en Estados Unidos en pilotar la infraestructura AI-RAN de Nvidia utilizando el software anyRAN de Nokia. El operador ahora está trabajando con socios seleccionados de IA física de Nvidia mientras continúa ofreciendo conectividad 5G avanzada.

La compañía también lanzó la CPU NVIDIA Vera, que llamó el primer procesador construido para IA agéntica y aprendizaje por refuerzo. Nvidia dijo que Vera ofrece el doble de eficiencia y funciona un 50% más rápido que las CPUs tradicionales a escala de rack.

El chip se basa en la CPU NVIDIA Grace anterior y está dirigido a organizaciones que construyen fábricas de IA para asistentes de codificación, agentes empresariales, agentes de consumo y otros servicios de IA a gran escala. Nvidia dijo que Vera aporta el mayor rendimiento de un solo hilo y ancho de banda por núcleo.

Las empresas que trabajan con Nvidia para implementar Vera incluyen hiperescaladores Alibaba, CoreWeave, Meta y Oracle Cloud Infrastructure, junto con fabricantes de sistemas Dell Technologies, HPE, Lenovo, Supermicro y otros.

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