NVIDIA dibuja en París la infraestructura de IA europea

NVIDIA ha elegido París para defender que Europa no debe limitarse a consumir inteligencia artificial desarrollada fuera. En su intervención en GTC Paris, celebrada junto a VivaTech, Jensen Huang presentó una hoja de ruta basada en capacidad de cómputo propia, modelos adaptados a cada país y aplicaciones industriales.

El mensaje tiene una consecuencia económica concreta: la carrera por la IA ya no se libra solo en los laboratorios que entrenan modelos de lenguaje. También depende de quién instala los centros de datos, suministra electricidad, fabrica servidores y consigue llevar esos sistemas a fábricas, redes de transporte y servicios públicos.

De los centros de datos a las «fábricas de IA»

Huang situó en el centro de esa estrategia los sistemas Blackwell, la generación de chips de NVIDIA destinada a entrenar y ejecutar modelos de IA. El directivo describió el GB200 NVL72 como un sistema que funciona como una única GPU gigante: reúne 72 GPU Blackwell y procesadores Grace para operar como una única unidad de cálculo a gran escala.

NVIDIA afirma que sus socios ya fabrican 1.000 sistemas GB200 por semana. Más allá de la cifra, Huang vinculó estos equipos con el crecimiento de la inferencia, es decir, el trabajo de responder preguntas, generar contenido o ejecutar razonamientos cuando un usuario utiliza un servicio.

Según Huang, el número de usuarios de servicios de inferencia ha pasado de 8 millones a 800 millones en pocos años. La comparación ilustra por qué las empresas de chips están presentando los centros de datos como «fábricas de IA»: instalaciones que producen tokens, las unidades de texto y otros datos que generan los modelos.

Europa parte con una desventaja frente a Estados Unidos y China en plataformas tecnológicas y grandes nubes públicas. Pero mantiene activos difíciles de replicar: industria manufacturera, centros de supercomputación, operadores de telecomunicaciones y una regulación que empuja a empresas y administraciones a controlar dónde se procesan sus datos.

Modelos locales y agentes para empresas

La compañía también puso el foco en los llamados modelos soberanos: sistemas de IA que pueden adaptarse a un idioma, una normativa o un conjunto de datos local sin depender por completo de un proveedor extranjero. NVIDIA quiere apoyarse en Nemotron, su familia de modelos abiertos, para que desarrolladores europeos creen asistentes y aplicaciones especializadas.

La integración anunciada con Perplexity pretende ofrecer búsqueda con capacidades de razonamiento y despliegues multilingües para clientes europeos. Que un modelo hable español, francés o alemán no basta por sí solo para hacerlo soberano. La cuestión de fondo es quién controla sus datos de entrenamiento, la infraestructura donde opera y las condiciones de uso.

Huang presentó además herramientas para construir agentes de IA, programas capaces de encadenar tareas, consultar información y usar herramientas digitales con cierta autonomía. NVIDIA ha lanzado NeMo Agent y plantillas para crear los llamados data flywheels, ciclos en los que una empresa utiliza los datos que produce su actividad para mejorar sus sistemas.

Este enfoque puede resultar útil para atención al cliente, análisis documental o mantenimiento industrial. También eleva la exigencia de supervisión: un agente que accede a datos corporativos o ejecuta acciones necesita permisos limitados, trazabilidad y controles de seguridad, no solo un buen modelo de lenguaje.

Alemania, la primera nube industrial

El anuncio más orientado a la economía europea fue la creación de una nube industrial de IA en Alemania. NVIDIA la presenta como la primera de este tipo y la vincula a Omniverse, su plataforma para construir gemelos digitales: simulaciones de fábricas, vehículos o instalaciones que permiten probar cambios antes de aplicarlos en el mundo físico.

La propuesta encaja especialmente con la industria europea. Un fabricante puede simular una línea de montaje, entrenar sistemas de visión artificial o planificar la operación de un almacén sin detener su producción. La utilidad dependerá menos de disponer de una GPU potente que de integrar datos fiables de máquinas, diseño, logística y operaciones.

NVIDIA también anunció nuevos centros tecnológicos en Finlandia, Alemania, España, Italia y Reino Unido, y destacó CUDA-Q, su plataforma para combinar computación cuántica y clásica, ya operativa en el superordenador Gefion de Dinamarca. La computación cuántica aún no sustituye a los sistemas convencionales para usos empresariales generales, pero la combinación de ambos campos es una apuesta de investigación relevante para Europa.

La infraestructura no resuelve por sí sola la brecha

El discurso de NVIDIA responde a una necesidad real: sin capacidad de cálculo, las ambiciones europeas de autonomía tecnológica quedan condicionadas por proveedores externos. Pero construir infraestructura de IA implica inversiones sostenidas, acceso a energía, redes eléctricas suficientes y profesionales capaces de operarla.

También existe un interés directo de NVIDIA. Cuantos más países, operadores y fabricantes levanten sus propias plataformas de IA, mayor será el mercado para sus chips, redes y software. La oportunidad para Europa será convertir esa inversión en empresas y servicios propios, en lugar de limitarse a instalar hardware para ejecutar productos creados en otros lugares.