Fue durante su discurso de apertura en la feria comercial Computex, que terminó a principios de este mes, que el CEO de Nvidia, Jensen Huang, presentó su próxima plataforma de GPU Rubin para acelerar la IA, cuyo lanzamiento está previsto para 2026. Rubin seguirá a la generación Hopper que se encuentra actualmente en el mercado y a la próxima generación Blackwell que se espera para finales de este año. Así, en 2026, la arquitectura Rubin sucederá a la plataforma Blackwell Ultra, con un mayor rendimiento para la arquitectura de IA, que Nividia lanzará el año que viene. Vale la pena señalar que, para la denominación de sus productos, el proveedor de Santa Clara ha tomado por costumbre elegir los nombres de científicos famosos. La próxima arquitectura llevará el nombre de la astrónoma Vera Rubin.
En Computex, Huang no dio más detalles sobre Rubin. De hecho, incluso debatió si anunciarlo. "Todavía no sé si me voy a arrepentir o no", dijo a la audiencia. Su vacilación puede deberse a lo que se conoce como el efecto Osborne, en el que el anuncio de una empresa de la próxima versión de un producto tecnológico incita a los clientes a dejar de comprar el producto actual. Pero esto es lo que sí sabemos: la plataforma de inteligencia artificial Rubin utilizará memoria HBM4 (que aún no se ha lanzado) y el conmutador NVLink 6, que funciona a 3.600 Gbps. El CEO también mostró una CPU basada en Arm llamada Vera que se integrará en una tarjeta aceleradora llamada Vera Rubin, de forma muy similar a como los chips Grace Hopper combinan una CPU Grace y una GPU Hopper.
Robótica, el siguiente paso en la IA
Aunque Huang dio pocos detalles técnicos sobre la plataforma Vera Rubin, hizo una predicción audaz: la IA del mañana será una “IA física”, es decir, una IA que entienda las leyes de la física y pueda trabajar en conjunto con los humanos. “Algún día, todo lo que se mueva será autónomo”, dijo. “Para que eso sea posible, la IA física necesita entender el modelo del mundo, cómo interpretarlo, cómo percibirlo. Esta IA necesita tener excelentes capacidades cognitivas para poder entendernos, entender lo que le estamos pidiendo y realizar las tareas que vienen”, agregó. “Todas las fábricas estarán robotizadas, orquestarán robots y estos robots construirán productos robóticos. Los robots interactuarán con robots, construirán productos robóticos. Para llegar allí, necesitamos innovar aún más”, continuó, antes de mostrar una demostración en video de investigadores que desarrollan robots impulsados por esta IA física.
Las IA físicas utilizan LLM multimodales que permiten a los robots aprender, percibir y comprender el mundo que los rodea y planificar sus acciones. Una de las tecnologías integrales utilizadas para avanzar en la robótica es el aprendizaje por refuerzo, que se basa en la retroalimentación humana para aprender habilidades específicas. Sin embargo, en la visión de Nvidia, la IA física generativa puede aprender habilidades utilizando el aprendizaje por refuerzo a partir de la retroalimentación de un mundo simulado en lugar de la de los propios humanos. “En estos entornos de simulación, los robots pueden practicar la toma de decisiones realizando acciones en un mundo virtual que obedece las leyes de la física. En estos gimnasios robóticos, un robot puede aprender a realizar tareas complejas y dinámicas de forma rápida y segura, perfeccionando sus habilidades a través de millones de ensayos y errores”, explicó Huang.
Actualizaciones anuales de los aceleradores de IA
El anuncio de una nueva arquitectura no es realmente una sorpresa, porque Nvidia Recientemente, AMD ha anunciado que quiere lanzar arquitecturas cada año en lugar de cada dos años. Ese objetivo, que implica actualizar la tecnología de GPU que ya cuenta con miles de millones de transistores, es extremadamente ambicioso y no deja margen de error. AMD ha dicho que adoptará una cadencia similar para su línea Instinct. “Nuestra cadencia será anual y nuestra filosofía central es muy simple: construir un centro de datos completo a escala, desagregar y vender componentes con un año de antelación y llevarlo hasta los límites de la tecnología”, dijo Huang. Ese es el enfoque que está detrás del aumento de las acciones de Nvidia, su valor de mercado superando los 3 billones de dólares y el patrimonio neto estimado de Huang superando los 100.000 millones de dólares.
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