NVIDIA anunció NVIDIA DSX POD en GTC Berlín el veintiuno de octubre, con un enfoque modular para las fábricas de IA que, según la empresa, puede reducir el despliegue en las instalaciones de seis meses a 14 días una vez que estén listas las instalaciones de servicios públicos del emplazamiento. El diseño de referencia incluye sistemas Vera Rubin completos en contenedores construidos, integrados y validados por socios antes de su entrega, lo que traslada una mayor parte del trabajo de instalación fuera de las instalaciones del cliente.
Conclusiones clave
- DSX POD es un diseño de referencia modular para fábricas de IA Vera Rubin construido por socios; el plazo de despliegue más corto depende de que estén listas las instalaciones de servicios públicos del emplazamiento.
- NVIDIA acompañó sus anuncios de infraestructura con nuevos diseños para la seguridad de los agentes y herramientas para conectarlos con el conocimiento empresarial.
- Huang enmarcó los lanzamientos en la expansión de NVIDIA en Europa y mencionó compromisos de casi 10.000 millones de dólares con el ecosistema tecnológico de la región.
Tabla de contenidos
- NVIDIA DSX POD adelanta la integración a la entrega
- El impulso europeo a la IA vincula el capital con la eficiencia operativa
- La seguridad de los agentes pasa a formar parte de la infraestructura
- El conocimiento empresarial es la siguiente capa de despliegue
- Los ejemplos industriales muestran distintas etapas de adopción
- Conclusión
NVIDIA DSX POD adelanta la integración a la entrega
El cambio central radica en dónde se ensambla una fábrica de IA. En vez de dejar la integración y la validación para cuando los equipos llegan a su destino, DSX POD propone que los socios completen esos pasos dentro de contenedores modulares antes de enviarlos. NVIDIA lo presentó como un cambio en la cadena de suministro para construir centros de datos, no simplemente como otra oferta de hardware a escala de rack.
Esta distinción importa al interpretar el plazo de despliegue anunciado. El periodo de 14 días se refiere al despliegue en las instalaciones una vez que estén listos los servicios públicos; no es un calendario declarado para todo el proyecto. El informe no establece un plazo total de construcción ni revela los precios de DSX POD o las fechas de entrega a clientes.
Huang afirmó que Vera Rubin está en plena producción y amplía la plataforma informática de NVIDIA más allá de los modelos individuales y los modelos de lenguaje grandes, para abarcar el procesamiento de todo el agente de IA. Presentó la plataforma más amplia de fábricas de IA como una combinación de hardware, software de sistema, bibliotecas CUDA-X y modelos.
| Elemento | Detalles |
|---|---|
| DSX POD | Nuevo diseño de referencia para fábricas de IA Vera Rubin completas, ensambladas, integradas y validadas por socios en contenedores modulares. |
| Calendario de despliegue | NVIDIA afirma que el despliegue en las instalaciones puede reducirse de seis meses a 14 días una vez que estén listos los servicios públicos del emplazamiento. |
| Afirmaciones de eficiencia de DSX | Según NVIDIA, la plataforma más amplia puede reducir hasta un 100% el consumo de agua para refrigeración y utilizar hasta un 30% menos de energía para obtener el mismo resultado de IA. |
| Arquitectura de referencia OpenShell | El nuevo diseño de seguridad combina controles de políticas, aislamiento a nivel del kernel y supervisión entre los agentes y los sistemas afectados. |
| Agent Knowledge Foundation | Nuevos modelos y bibliotecas conectan los agentes con documentos empresariales e información estructurada de bases de datos. |
| Radioterapia adaptativa | NVIDIA y Siemens Healthineers están desarrollando un sistema con IA; el informe no lo describe como un despliegue completado. |
El impulso europeo a la IA vincula el capital con la eficiencia operativa
La presentación principal de Berlín tuvo lugar después de las visitas de NVIDIA a París, Londres, Estocolmo y Dublín. Según la información de la empresa, NVIDIA está comprometiendo casi 10.000 millones de dólares con el ecosistema tecnológico europeo y trabaja con más de 12.000 socios. Se trata de una cifra de compromisos, no de una afirmación de que ya se haya desembolsado el importe íntegro.
El argumento de Huang fue que las empresas europeas deberían producir IA, no solo consumirla. Mencionó empresas como L’Oréal, Revolut, Spotify, Merck, Vodafone, Porsche y HSBC entre las compañías europeas que trabajan con NVIDIA en IA, y situó los anuncios de infraestructura ante un público empresarial ya existente.
NVIDIA también afirmó que su plataforma DSX AI Factory puede reducir hasta un 100% el consumo de agua para refrigeración y ofrecer el mismo resultado de IA utilizando hasta un 30% menos de energía. Estas son capacidades declaradas de la plataforma más amplia, distintas de la afirmación sobre el plazo de despliegue de DSX POD. El informe de la presentación no ofrece resultados operativos específicos de proyectos que confirmen esos ahorros.
La seguridad de los agentes pasa a formar parte de la infraestructura
El despliegue más rápido de infraestructura fue solo una parte de la propuesta de NVIDIA. Huang describió los agentes como sistemas que combinan un modelo con un entorno de orquestación, memoria, un entorno aislado, conocimiento y herramientas. Dado que pueden acceder a archivos, redes y otros recursos, su utilidad también genera la necesidad de controlar qué pueden hacer.
NVIDIA presentó la arquitectura de referencia OpenShell para agentes de IA seguros con el objetivo de abordar ese problema. Se trata de un diseño de pila completa basado en OpenShell, un entorno de ejecución de código abierto y controlado por políticas, con aislamiento a nivel del kernel situado entre un agente y los sistemas a los que puede afectar.
Huang afirmó que los privilegios de los agentes deberían ser mínimos y su actividad debería supervisarse, con permisos y aplicación de políticas que se adapten dinámicamente. La distinción práctica está entre dar a un agente acceso a una herramienta y concederle acceso sin restricciones al sistema circundante. NVIDIA presentó la seguridad como un requisito de ingeniería para desplegar agentes, y no como una propiedad exclusiva del modelo subyacente.
El conocimiento empresarial es la siguiente capa de despliegue
Agent Knowledge Foundation de NVIDIA aborda otro obstáculo: conectar un agente con la información que ya posee una empresa. El nuevo conjunto de modelos y bibliotecas abarca tanto documentos no estructurados como información estructurada de bases de datos.
Entre las herramientas destacadas figuran las capacidades de Nemotron para analizar documentos, generar representaciones vectoriales de consultas y volver a clasificar información pertinente, así como nuevos modelos Kumo para realizar predicciones a partir de datos estructurados. Estas funciones conectan el proceso de razonamiento del agente con información específica de la empresa, en lugar de depender únicamente del conocimiento contenido en un modelo general.
Huang también presentó los modelos abiertos de NVIDIA como puntos de partida que las empresas pueden someter a entrenamiento posterior con datos propios para usos específicos. Las bibliotecas CUDA-X aportan otro componente: simuladores acelerados, solucionadores y motores de procesamiento de datos que los agentes pueden utilizar como herramientas. En conjunto, los anuncios describen una pila operativa que abarca permisos, conocimiento y ejecución.
Los ejemplos industriales muestran distintas etapas de adopción
Un video de la presentación ilustró cómo podrían funcionar juntos estos componentes. En Lila Sciences, los agentes ayudaron a diseñar una posible terapia para el linfoma de células B mediante experimentos virtuales que guiaban un laboratorio automatizado. En la fábrica de Siemens en Erlangen, los agentes ayudaron a preparar productos para la producción poniendo a prueba los planes en un gemelo digital. Un ejemplo de Dassault Systèmes mostró agentes de ingeniería que usaban simulaciones para detectar un problema en el diseño de un vehículo y perfeccionarlo.
Estos ejemplos deben distinguirse de los proyectos que aún están en desarrollo. NVIDIA y Siemens Healthineers están desarrollando una radioterapia con IA que combina agentes de planificación del tratamiento, gemelos digitales e imágenes y datos de sensores en tiempo real. El sistema descrito adaptaría la orientación del tratamiento a medida que cambiasen el cuerpo del paciente y el tumor durante la terapia.
Los ejemplos dan un propósito concreto a la estrategia de infraestructura: agentes que pueden trabajar con datos y herramientas especializados en laboratorios, fábricas y entornos de ingeniería. Por sí solos, no demuestran que todas las tecnologías anunciadas estén desplegadas comercialmente ni que los ahorros de infraestructura previstos se hayan conseguido en esos emplazamientos.
Conclusión
DSX POD concreta la propuesta de infraestructura del impulso de NVIDIA en Europa hacia la IA: trasladar la integración fuera de las instalaciones y acortar el despliegue una vez que estén listos los servicios públicos. Las herramientas de seguridad y conocimiento anunciadas al mismo tiempo abordan cómo podrían operar las empresas los agentes en esa infraestructura, mientras que los precios, los calendarios de entrega y los resultados de eficiencia de cada proyecto siguen sin revelarse en el informe de la presentación.
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