Lenovo presentó oficialmente la iniciativa AION como un proyecto de Investigación y Desarrollo (I+D), nacido en Brasil, que se enfocará en el desarrollo de soluciones avanzadas de Inteligencia Artificial (IA) con un enfoque en arquitecturas híbridas para que la adopción de la tecnología sea más eficiente, accesible y escalable para empresas de diferentes segmentos.

La iniciativa explorará el potencial de la inferencia directamente en CPUs de última generación, como el Intel Xeon 6 con Performance-cores, que servirán como un complemento al uso tradicional de GPUs para cargas de trabajo de IA. El objetivo es optimizar estas cargas de acuerdo con las necesidades de cada aplicación, garantizando mayor eficiencia operacional, mejor aprovechamiento de la infraestructura existente y reducción de costos.

“AION refuerza nuestra visión de que el futuro de la Inteligencia Artificial pasa por arquitecturas híbridas y flexibles. Más que ofrecer infraestructura, queremos apoyar a nuestros clientes en la construcción de entornos de IA eficientes, escalables y alineados con las necesidades reales del negocio”, afirma Ricardo Bloj, presidente de Lenovo Brasil.

Aunque el entrenamiento inicial de los grandes modelos de lenguaje se concentró principalmente en la Nube mediante GPUs de alto nivel de cómputo, diversos fabricantes de equipo de cómputo y procesadores esperan que las cargas de trabajo de inferencia se realicen en dispositivos más cercanos a donde se generan los datos (PCs, Edge, servidores, etc.) directamente en el CPU. Este enfoque permitiría mantener la disponibilidad de GPUs a tareas más intensivas, así como reducir los costos de adquisición y operación de infraestructura de IA.

Según Lenovo, AION buscará resolver el problema de subutilización de CPUs ya instaladas. Con el uso del Intel Xeon 6, las empresas pueden aprovechar los recursos existentes para acelerar proyectos de IA sin depender exclusivamente de la adquisición de hardware especializado.

“Estamos ayudando a las empresas a acelerar proyectos de IA utilizando los recursos ya disponibles en sus entornos. Esto reduce el tiempo de entrada en producción, aumenta la eficiencia operacional y amplía el retorno sobre la inversión en infraestructura”, complementa Bloj.

El proyecto se basará principalmente en las capacidades ofrecidas por el CPU Intel Xeon 6, tales como capacidad de ejecución paralela masiva mediante múltiples núcleos para procesar simultáneamente diversas solicitudes de inferencia. Asimismo, se aprovechará OpenVINO y ejecución de modelos como DeepSeek R1, para garantizar mayor throughput (rendimiento) en cargas de trabajo distribuidas

“La combinación del Intel Xeon 6 con aceleradores AMX y optimizaciones de software como OpenVINO demuestra que la IA corporativa puede escalar de forma más eficiente y accesible”, comenta Marcelo Bertolami, director del Equipo de Ventas y Tecnología de Intel para América Latina.

El cofundador y CEO de Nvidia, Jensen Huang, afirmó que la oportunidad de ingresos por sus chips de Inteligencia Artificial (IA) podría alcanzar al menos el billón (trillion, en inglés) de dólares hacia 2027, mientras delineó una estrategia para competir de forma más agresiva en el mercado de los sistemas de IA en tiempo real.

Esta estimación duplica la predicción de 500,000 mdd para 2026 que Nvidia mencionó para sus chips de IA Blackwell y Rubin durante su última conferencia de resultados en febrero. Pese a que algunos analistas predijeron el estallido de la burbuja de IA en 2025, Huang prevé un incremento aún mayor de los ingresos.  

Durante la jornada inaugural de la Conferencia anual de desarrolladores GTC en San José, Huang presentó un nuevo procesador central y un sistema de IA basado en tecnología de Groq, una startup de chips de la que Nvidia obtuvo una licencia de tecnología por 17,000 millones de dólares en diciembre, para inferencia.

Las medidas forman parte de la estrategia de Huang para consolidar la posición de la compañía en el cómputo de inferencia, el proceso de respuesta a consultas, donde sus procesadores gráficos se enfrentan a una mayor competencia de las unidades centrales de procesamiento y los procesadores personalizados de empresas como Google. 

Huang explicó que el sector de la IA se está expandiendo más allá de la IA Generativa, hacia la IA cíclica y la inferencia. “El punto de inflexión de la inferencia ha llegado”, declaró Huang. “Está diseñada para la inferencia, para esta carga de trabajo específica. Y esta carga de trabajo es la impulsa las fábricas de IA”, agregó.

Durante la Conferencia, Nvidia también presentó DSX Air, una plataforma de simulación que permite a las empresas crear gemelos digitales de fábricas de IA antes de su construcción física. 

Utilizada por CoreWeave, DSX Air es una plataforma de software como servicio (SaaS) que permite simular implementaciones complejas mediante arquitecturas de referencias validadas para computación, redes, almacenamiento, orquestación y seguridad, incluso antes de desempaquetar un solo servidor. 

“Gracias a nuestro amplio alcance y nuestra extensa base de usuarios, podemos reducir los costos de computación, aumentar la escala y mejorar la velocidad para todos de forma continua”, explicó.

NemoClaw para OpenClaw

Durante GTC, Nvidia anunció el stack Nvidia NemoClaw para la plataforma de agentes OpenClaw, que permite a los usuarios instalar modelos Nvidia Nemotron y el nuevo entorno de ejecución Nvidia OpenShell con un solo comando, lo que añade controles de privacidad y seguridad para que los agentes de IA autónomos y autoevolutivos sean más fiables, escalables y accesibles para todo el mundo. 

NemoClaw permite a las empresas crear sus propios agentes de IA. OpenClaw gestiona el entorno de ejecución, la memoria y las funcionalidades, mientras que NemoClaw incluye modelos, herramientas y marcos de código abierto, tanto en la nube como en equipos Nvidia RTX, DGX Station y DGX Spark. 

Huang aseguró que OpenClaw y NemoClaw revolucionarán el sector, al igual que otras tecnologías como Kubernetes lo hicieron con la Nube y HTML. 

IA distribuida con T-Mobile y Nokia

Nvidia y T-Mobile anunciaron una colaboración con Nokia para implementar aplicaciones de IA física en redes de IA distribuidas en el borde de la red. El objetivo de la colaboración es demostrar cómo la infraestructura AI-RAN puede transformar una red inalámbrica en una plataforma para el cómputo distribuido de IA de alto rendimiento en el Edge. 

“Las redes de telecomunicaciones están evolucionando hacia una infraestructura de IA que permite a millones de dispositivos —desde agentes de IA de visión hasta robots y vehículos autónomos— ver, oír y actuar en tiempo real”, declaró Huang. “Al convertir la red 5G en una plataforma distribuida de IA con T-Mobile y Nokia, estamos creando un modelo escalable para la infraestructura global de IA en el borde de la red”, complementó. 

IA Física al mundo real

Nvidia asimismo anunció una asociación con líderes mundiales de la robótica, entre los que se encuentran desarrolladores de cerebros, gigantes de la robótica industrial y quirúrgica, y pioneros de la robótica humanoide como ABB Robotics, AGIBOT, Agility, CMR Surgical, FANUC, Figure, Hexagon Robotics, KUKA, Medtronic, Skild AI, Universal Robots, World Labs y YASKAWA, para que aprovechen su tecnología para desarrollar e implementar IA física a gran escala.

Los nuevos modelos de Nvidia para acelerar la transición a la robótica inteligente son: Nvidia Cosmos, Nvidia Isaac y Nvidia Isaac GR00T N. 

Cómputo espacial

Nvidia también presentó su módulo Space-1 Vera Rubin para la construcción de centros de datos orbitales, un proyecto muy importante para Elon Musk. El nuevo módulo, junto a IGX Thot y Jetson, ofrecen rendimiento e inferencia de IA en el Borde para centros de datos orbitales, inteligencia geoespacial y operaciones espaciales autónomas. 

Finalmente, este lunes también se dio a conocer la Coalición Nvidia Nemotro, una colaboración global entre creadores de modelos abiertos y desarrolladores de IA para fomentar la investigación y el intercambio de experiencia, datos y cómputo, en aras de acelerar la innovación en todo el ecosistema global de IA. En simultáneo, Nvidia anunció la expansión de sus familias de modelos abiertos para impulsar la próxima ola de la atención de la salud agéntica y física impulsada por IA.  

Groq informó que la compañía firmó un contrato de licencia no exclusivo para su tecnología de inferencia de alto rendimiento y bajo costo. 

Como parte del acuerdo, Jonathan Ross (fundador) y Sunny Madra (presidente) de Groq se incorporarán a Nvidia para ayudar a escalar y desarrollar la tecnología licenciada. 

Groq precisó que continuará operando como empresa independiente y que Simon Edwards asumirá el cargo de Director Ejecutivo. 

GroqCloud seguirá funcionando “sin interrupción”, según el comunicado de la compañía. 

Diversos medios reportaron extraoficialmente que la operación habría sido acompañada de ofertas financieras de gran tamaño. CNBC habló de un marco cercano a US$20.000 millones, aunque ni Nvidia ni Groq han publicado términos financieros completos. 

Groq nació con foco exclusivo en la inferencia (LPUs y arquitectura destinada a acelerar modelos en producción). Su diseño prioriza memoria on-chip y caminos rápidos para reducir latencia y coste en inferencia a gran escala, una ventaja valorada por proveedores de la cadena de valor de IA. Nvidia busca con el acuerdo reforzar su oferta en inferencia frente a rivales y diseños específicos como los TPU.