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Nvidia impulsa la IA abierta y robots autónomos en la GTC 2026

Expertos destacan que los modelos abiertos marcarán el futuro de la IA generativa y la automatización industrial

Agencia EFEPorAgencia EFE
21 March, 2026
en Mercado global
Jensen Huang, consejero delegado de Nvidia, destacó que la convergencia de modelos abiertos, agentes autónomos y una infraestructura accesible marcará los próximos avances en IA.

Jensen Huang, consejero delegado de Nvidia, destacó que la convergencia de modelos abiertos, agentes autónomos y una infraestructura accesible marcará los próximos avances en IA.

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Figuras de la industria tecnológica destacaron en el marco de la conferencia anual GPU Technology Conference (GTC) organizada por Nvidia, que los modelos abiertos de inteligencia artificial marcarán un nuevo rumbo en aplicaciones clave de la IA generativa y en el desarrollo de robots inteligentes y autónomos.

Durante el evento, que reunió a directivos y fundadores de empresas como LangChain, Cursor, Reflection AI, Perplexity, Mistral y OpenEvidence, así como investigadores y académicos del sector, se debatió sobre el impacto de los llamados “modelos frontera” y su papel en la creación de agentes autónomos capaces de ejecutar tareas complejas y repetitivas.

Según los participantes, estos sistemas pueden automatizar procesos como la gestión de autorizaciones médicas o la supervisión de líneas de producción para aumentar la eficiencia.

Jensen Huang, consejero delegado de Nvidia, destacó que la convergencia de modelos abiertos, agentes autónomos y una infraestructura accesible marcará los próximos avances en IA, con “oportunidades sin precedentes para transformar industrias y mejorar la productividad global”.

Huang aseguró que los modelos de IA ya no son uniformes y que “algunos requieren gran capacidad, otros contextos amplios y otros baja latencia”, lo que convierte la inferencia en “un mercado segmentado con distintas demandas de rendimiento, costo y rapidez”.

Según el ejecutivo, los centros de datos podrán diseñar, entrenar y desplegar modelos con eficiencia energética.

Hanna Hajishirzi, profesora en la Universidad de Washington, subrayó la importancia de infraestructura abierta y compartida, que “facilita el acceso” a cómputo de alto rendimiento sin requerir grandes inversiones.

Los expertos coincidieron en que, aunque los modelos cerrados tienen aplicaciones útiles, los abiertos ofrecen mayor transparencia y confianza, algo esencial en sectores de alto riesgo como la salud y la defensa.

El lunes, Huang sorprendió al asegurar que los pedidos de la compañía alcanzarán el billón de dólares para 2027, duplicando los 500,000 millones proyectados el año pasado, gracias a las plataformas de chips Blackwell y la próxima generación Vera Rubin.

Además, el martes indicó que la empresa está “reiniciando la fabricación” de sus chips H200 para clientes en China tras recibir pedidos y superar meses de incertidumbre por restricciones regulatorias.

Al margen, Huang destacó la evolución de la “IA física”, impulsada por empresas como ABB Robotics, FANUC, KUKA, Universal Robotics y Yaskawa.

Esta tecnología combina hardware, software de simulación y modelos abiertos para hacer realidad robots inteligentes y autónomos en industria y logística.

También presentó los marcos de simulación Nvidia Isaac, la herramienta Nvidia Cosmos y modelos abiertos como Nvidia Isaac GR00T, ideados para que desarrolladores y fabricantes puedan diseñar, validar y optimizar robots en simulación antes de su despliegue en entornos reales.

Con una capitalización de mercado que ronda los US$4.5 billones, Nvidia se consolida como la empresa cotizada más valiosa del mundo, con 11 trimestres consecutivos de crecimiento superior al 55%.

Archivado en: GTC 2026Nvidia
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