Nvidia presenta Blackwell Ultra, su apuesta por la IA que razona

Nvidia anunció hoy en su conferencia GTC la nueva generación de su plataforma de chips para inteligencia artificial, bautizada Blackwell Ultra, según informó la compañía en un comunicado. El anuncio llega justo un año después de que Nvidia presentara la arquitectura Blackwell original, y esta vez el foco no está en entrenar modelos más grandes, sino en algo distinto: hacer que la IA "piense" más antes de responder.

Qué cambia con Blackwell Ultra

La novedad central es lo que Nvidia llama "test-time scaling inference", es decir, aplicar más potencia de cómputo durante el momento en que el modelo genera una respuesta, no solo durante su entrenamiento. La idea es que un modelo de IA pueda explorar varias soluciones posibles a un problema y descomponer una petición compleja en varios pasos intermedios antes de dar una respuesta final, en lugar de contestar de un tirón. Eso es justamente lo que hacen los llamados modelos de razonamiento, que en los últimos meses se han convertido en la referencia del sector.

"La IA ha dado un salto gigantesco: el razonamiento y la IA agéntica exigen órdenes de magnitud más de rendimiento computacional", afirmó Jensen Huang, fundador y consejero delegado de Nvidia, según el comunicado de la empresa. "Hemos diseñado Blackwell Ultra para este momento: es una plataforma única y versátil que puede hacer con facilidad y eficiencia preentrenamiento, post-entrenamiento e inferencia de IA de razonamiento", añadió.

La plataforma se materializa en dos productos concretos. El primero es el NVIDIA GB300 NVL72, un sistema a escala de rack que conecta 72 GPU Blackwell Ultra y 36 CPU Grace de Nvidia (basadas en la arquitectura Arm Neoverse), funcionando como si fuera una sola GPU gigante. Según Nvidia, este sistema ofrece un 50% más de rendimiento de IA que su predecesor, el GB200 NVL72, y multiplica por 50 la oportunidad de ingresos para las llamadas "fábricas de IA" en comparación con las infraestructuras construidas sobre la generación anterior, Hopper.

El segundo producto es el NVIDIA HGX B300 NVL16, orientado también a cargas de trabajo complejas. Nvidia asegura que ofrece una inferencia hasta 11 veces más rápida en modelos de lenguaje, siete veces más capacidad de cómputo y cuatro veces más memoria que la generación Hopper.

Para qué sirve en la práctica

Más allá del razonamiento conversacional, Nvidia sitúa Blackwell Ultra como la base para dos tipos de aplicaciones que la compañía considera clave: la IA agéntica, sistemas capaces de planificar y ejecutar acciones de forma autónoma para resolver problemas de varios pasos sin depender de instrucciones paso a paso, y la IA física, que permite generar vídeo sintético fotorrealista en tiempo real para entrenar robots y vehículos autónomos a gran escala.

Para que estos sistemas funcionen sin cuellos de botella, Nvidia ha reforzado también la parte de red. Los sistemas Blackwell Ultra se integran con las plataformas Ethernet Spectrum-X y InfiniBand Quantum-X800 de la propia compañía, con un caudal de datos de 800 gigabits por segundo por cada GPU a través de las tarjetas ConnectX-8 SuperNIC. A esto se suman las unidades de procesamiento de datos BlueField-3, que gestionan redes multiusuario, seguridad en tiempo real y acceso acelerado a datos.

En el plano del software, Nvidia presentó también hoy Dynamo, un marco de inferencia de código abierto pensado específicamente para escalar servicios de IA de razonamiento. Según la compañía, Dynamo separa las fases de procesamiento y generación de los modelos de lenguaje en distintas GPU, optimizando cada una por separado y maximizando el uso de los recursos disponibles, con el objetivo de reducir tiempos de respuesta y costes de servicio de los modelos.

Quién va a vender y usar estos chips

Nvidia detalló una lista amplia de socios que llevarán Blackwell Ultra al mercado. Entre los fabricantes de servidores figuran Cisco, Dell Technologies, Hewlett Packard Enterprise, Lenovo y Supermicro, junto a otros como Aivres, ASRock Rack, ASUS, Eviden, Foxconn, GIGABYTE, Inventec, Pegatron, Quanta Cloud Technology, Wistron y Wiwynn.

En el lado de la nube, Amazon Web Services, Google Cloud, Microsoft Azure y Oracle Cloud Infrastructure ofrecerán instancias basadas en Blackwell Ultra, junto con proveedores especializados en cómputo para IA como CoreWeave, Crusoe, Lambda, Nebius, Nscale, Yotta y YTL. Nvidia indicó que los productos basados en Blackwell Ultra estarán disponibles a través de sus socios a partir de la segunda mitad de 2025.

La compañía también señaló que sus sistemas Blackwell son idóneos para ejecutar los nuevos modelos Llama Nemotron Reason y el AI-Q Blueprint, ambos integrados en su plataforma de software NVIDIA AI Enterprise, que incluye los microservicios NIM junto con librerías y herramientas de desarrollo. Nvidia recuerda que su ecosistema de herramientas CUDA-X cuenta con más de seis millones de desarrolladores y más de 4.000 aplicaciones que escalan su rendimiento en miles de GPU.

Por qué importa este giro

Durante los últimos años, la narrativa dominante en torno a los chips de IA giraba en torno al entrenamiento: quién conseguía construir el modelo más grande con más datos y más potencia bruta. Blackwell Ultra desplaza parte de ese discurso hacia el momento en que el modelo ya está entrenado y responde a un usuario. Si los modelos de razonamiento necesitan "pensar" varios pasos antes de contestar, cada consulta consume más cómputo que una respuesta directa tradicional, y eso multiplica la demanda de capacidad de cálculo por cada interacción, no solo por cada modelo nuevo que se entrena.

Esa es la apuesta de fondo del anuncio de hoy en GTC: convertir la inferencia, no solo el entrenamiento, en el motor de negocio de los próximos años para la infraestructura de IA.