El mensaje central de la keynote fue que la IA ha dejado de ser una tecnología experimental para convertirse en un componente estructural de la industria global. Huang sostuvo que el cambio en la computación no es únicamente una evolución del hardware, sino una reconfiguración completa de la manera en que se diseñan los sistemas digitales, desde el software y los modelos de entrenamiento hasta la infraestructura física que los soporta.
Hacia la IA “física”
El directivo situó la evolución de la IA como una historia con tres grandes capítulos: percepción, generación e “IA física”. Esta última combina razonamiento, sentido del mundo real y la capacidad de actuar sobre él.
El ejecutivo explicó que la IA atraviesa una nueva etapa que ya no se limita a generar textos, imágenes o código, sino que comienza a interactuar con el mundo físico. A este concepto lo denominó “IA física”. En términos prácticos, esto se traduce en robots más autónomos, fábricas inteligentes y vehículos que pueden interpretar situaciones complejas con mayor seguridad.
A modo de demostración, Huang exhibió los avances de Nvidia en modelos de IA que entrenan máquinas para interactuar con el mundo físico. La plataforma Cosmos, por ejemplo, utiliza modelos de formación masiva para simular entornos realistas que permiten entrenar robots y sistemas autónomos sin depender únicamente de datos del mundo físico.
Alpamayo: “Razonamiento” para vehículos autónomos
Uno de los anuncios más relevantes fue Alpamayo, una familia de modelos y herramientas diseñada para mejorar la toma de decisiones de los vehículos autónomos.
A diferencia de los sistemas tradicionales, que reaccionan a estímulos inmediatos, estos nuevos modelos buscan que los autos comprendan el contexto completo de su entorno, como tráfico, peatones, condiciones climáticas y escenarios de riesgo. Según Huang, este enfoque no solo incrementa la precisión, sino que permite que las máquinas expliquen por qué toman ciertas decisiones, un paso clave para generar confianza en la automatización.
El enfoque de Nvidia con Alpamayo también implica la apertura de parte de los datos de entrenamiento que alimentan estos modelos —una medida destinada a fomentar la colaboración global en el desarrollo de IA.
Rubin y la próxima generación de IA
En el ámbito del hardware, Nvidia presentó su próxima gran plataforma llamada NvidiaRubin, bautizada así en honor a la astrónoma estadounidense Vera Rubin, conocida por confirmar la existencia de materia oscura.
Rubin será la sucesora de la arquitectura Blackwell y está concebida como el motor de la siguiente generación de IA. Huang explicó que esta arquitectura permitirá procesar volúmenes de información mayores a menor costo, lo que, dijo el empresario, facilitará que más empresas y organizaciones puedan acceder a soluciones avanzadas de IA sin depender de infraestructuras prohibitivas.
La plataforma Rubin promete acelerar drásticamente la innovación en IA, ofreciendo tokens de IA a una décima parte del costo. "Cuanto más rápido se entrenen los modelos de IA, más rápido se podrá abrir la próxima frontera al mundo", afirmó Huang y dijo que ya están en proceso de producción.
