NVIDIA Nemotron 3.5 Lightning llega a Amazon SageMaker JumpStart como un modelo abierto optimizado para pasos especializados y de alto volumen en flujos de agentes. Permite desplegar sin configurar la infraestructura de serving y promete hasta 4x de throughput y 30% menos en tiempo de tareas en cargas agenticas.
NVIDIA presentó Nemotron 3.5 Lightning, un modelo de propósito específico pensado para la ejecución masiva de agentes IA: usar modelos caros para pensar y Lightning para trabajar. Su arquitectura híbrida prioriza eficiencia sin renunciar a capacidades de razonamiento y contexto largo.
NVIDIA Magpie TTS ofrece un modelo abierto de 364M parámetros que soporta 12 idiomas y entrega audio inicial en 32–79 ms según GPU. Diseñado para desplegarse en su infraestructura, permite optimizar latencia, personalizar voces y mantener control sobre datos.
Cosmos-H-Dreams transforma un modelo de mundo quirúrgico en un simulador interactivo que corre en tiempo real. Al combinar distilación docente‑alumno y el motor FlashDreams, permite evaluaciones cerradas y generación de datos sintéticos sin exponer equipos ni material biológico.
En julio, Jensen Huang, CEO de Nvidia, consolidó alianzas con gigantes industriales japoneses para impulsar la llamada ‘IA física’: modelos y centros de cómputo diseñados para controlar robots y líneas de producción. La jugada combina soberanía tecnológica japonesa con chips y centros de Nvidia.
NVIDIA y Hugging Face integraron NeMo Automodel con la librería Diffusers para ofrecer entrenamiento y fine-tuning distribuido sin conversiones de checkpoints. Esto abre un camino más sencillo y escalable para adaptar modelos de imagen y video a producción.
NVIDIA presentó Nemotron 3 Embed, una familia de modelos de embedding abierta y pensada para producción que incluye un 8B que ocupa el primer lugar en RTEB y variantes de 1B optimizadas para eficiencia y NVFP4. Son relevantes para RAG, recuperación de código y memoria de agentes.
Amazon SageMaker AI ahora permite personalizar sin servidor los modelos abiertos NVIDIA Nemotron 3 (Nano y Super) mediante SFT, RLVR y RLAIF. Esto facilita convertir modelos generales en activos propietarios que respetan datos sensibles y reducen costos operativos.
NeMo AutoModel extiende Hugging Face Transformers v5 para escalar modelos Mixture‑of‑Experts (MoE) con mayor rendimiento y menor consumo de GPU, sin cambios en la API. Esto permite fine‑tuning más rápido y eficiente en infraestructuras desde un solo nodo hasta clusters grandes.
Amazon SageMaker JumpStart ya ofrece Nemotron 3 Ultra con despliegue de un clic. El modelo, optimizado para cargas de trabajo agentic, promete inferencia hasta 5x más rápida y hasta 30% menos costo en tareas complejas.
Nvidia lanzó RTX Spark, un superchip que integra GPU Blackwell y CPU Grace para correr agentes de IA avanzados de manera local. La plataforma prioriza seguridad y promete transformar flujos creativos, productividad y gaming sin depender de la nube.
NVIDIA lanzó Cosmos 3, un omni-modelo diseñado para entender y generar entornos físicos combinando generación de mundos, razonamiento y políticas de acción en un único modelo. Está disponible en Hugging Face con integraciones y herramientas para comenzar a usarlo y entrenarlo con datos propios.
NVIDIA presentó Nemotron-Labs Diffusion, una familia de modelos que combina generación autoregresiva y por difusión para acelerar la inferencia y permitir revisiones iterativas. Los modelos vienen en escalas de 3B, 8B y 14B y ofrecen modos de generación intercambiables que equilibran velocidad y precisión.
Nvidia lanzó Vera, una CPU que su CEO define como optimizada para agentes de IA, y la posiciona como la puerta a un mercado de 200.000 millones de dólares. La compañía reportó ventas sólidas y asegura haber vendido ya US$20.000 millones en unidades standalone este año.
Además de sus GPUs, Nvidia empuja una segunda línea de productos centrada en la inferencia: el chip Vera y la plataforma Vera Rubin. Jensen Huang dice que abrirán acceso a un mercado de US$200 mil millones y que Vera podría facturar US$20.000 millones este año fiscal. La gran pregunta es si la oferta podrá sostener la demanda.
Aunque la administración Trump autorizó ventas de los H200, ninguno ha llegado a China: Washington permitió las exportaciones, Beijing bloqueó la recepción. El resultado redefine la competencia entre arquitecturas de IA y tiene implicaciones para la cadena de suministro global.
En una conversación con MSNBC y el Milken Institute, Jensen Huang sostuvo que la IA es un motor generador de empleos y no el fin masivo del trabajo. Su argumento pone foco en la demanda por hardware y nuevas capacidades laborales, aunque expertos advierten sobre riesgos de dislocación.
Las charlas entre LG y NVIDIA muestran que la adopción masiva de IA física exige resolver límites físicos: densidad de cómputo, gestión térmica y latencia en el borde. La combinación de la experiencia en refrigeración de LG con la plataforma de simulación y edge de NVIDIA podría acelerar el paso de prototipo a producto.
Nemotron 3 Nano Omni extiende la línea Nemotron hacia un modelo que integra texto, imagen, audio y video para análisis documental, reconocimiento de voz y entendimiento de largo alcance. Ofrece mejoras de precisión y eficiencia en tareas complejas y casos de uso agentivos.
Nemotron-Personas-Korea ofrece millones de perfiles sintéticos anclados en estadísticas oficiales coreanas para crear agentes más precisos cultural y demográficamente. En este artículo explico qué contiene el dataset, cómo integrarlo en un agente y por qué importa para equipos en Latinoamérica.
Cadence anunció colaboraciones con Nvidia y Google Cloud para integrar simulación física, entornos Omniverse y modelos de IA en el diseño de sistemas y robótica. También presentó un agente AI para automatizar etapas avanzadas del diseño de chips en la nube.
La presentación de Jensen Huang en la conferencia GTC dejó anuncios técnicos y un demo viral: un Olaf robótico que terminó con el micrófono apagado por exceso de charla. Más allá del espectáculo, las decisiones sobre proyectos abiertos como OpenClaw y la integración social de robots plantean preguntas críticas para empresas y parques temáticos.
NVIDIA Nemotron 3 Super ahora está disponible como modelo totalmente gestionado en Amazon Bedrock. Este artículo detalla su arquitectura MoE híbrida, características clave, casos de uso y pasos prácticos para comenzar desde la consola o la CLI.
NVIDIA anunció en GTC 2026 su Agent Toolkit, una pila open source que busca facilitar el uso de agentes de IA en entornos corporativos sin perder control sobre datos y responsabilidades. El núcleo es OpenShell, un runtime que aplica políticas de seguridad y privacidad, mientras AI-Q y los modelos Nemotron apuntan a bajar costos de consulta.
En su apertura del GTC, Jensen Huang elevó la proyección de demanda para los chips Blackwell y Vera Rubin a $1 billón hasta 2027. El anuncio confirma la feroz demanda de hardware de IA y plantea preguntas sobre producción, suministro y oportunidades para empresas y gobiernos latinoamericanos.
En NVIDIA GTC 2026, AWS y NVIDIA anunciaron una expansión estratégica para facilitar que proyectos de IA escalen a producción. La colaboración incluye más de 1 millón de GPUs, nuevas instancias EC2 con GPUs Blackwell y mejoras en interconexión y fine-tuning de modelos.
NTT DATA integró la pila de NVIDIA para ofrecer "fábricas de IA" que reducen la brecha entre pilotos y despliegues productivos. La solución combina GPUs, redes de alto rendimiento y software como NeMo y NIM para entornos cloud y edge.
Nvidia anunció NemoClaw, una plataforma de agentes de IA para empresas que combina la flexibilidad de OpenClaw con características de seguridad y privacidad de nivel empresarial. Esta innovación busca transformar cómo las organizaciones gestionan y controlan sus sistemas de IA locales y en la nube.