SERVICIO DE NOTICIAS en favor de la democracia participativa, el desarrollo humano, la paz, el medio ambiente y la cultura.- Santo Domingo, República Dominicana / Luis ORLANDO DIAZ Vólquez - OPINIÓN, NOTICIAS Y COMENTARIOS. Haciendo de la lucha contra la pobreza un apostolado templario./ email: guasabara.editor@gmail.com - http://www.facebook.com/GuasabaraLUISorlandoDIAZ - @GUASABARAeditor
Cómo Nvidia desafía a Apple e Intel al anunciar un chip de IA para computadores personales
Fuente de la imagen,AFP via Getty Images
Pie de foto,El chip RTX Spark se incluirá en una nueva línea de PC con Windows.Información del artículo
Autor,Peter Hoskins
Título del autor,Reportero de negocios, BBC News
y
Autor,Laura Cress
Título del autor,Reportera de tecnología, BBC News
Fecha de publicación
Tiempo de lectura: 4 min
Nvidia anunció un nuevo chip para PC, con el que va a incursionar en el mercado de los dispositivos con tecnología de inteligencia artificial integrada.
"Esta reinvención de los computadores es un acontecimiento tan trascendental como la transformación del teléfono en lo que hoy conocemos como teléfono inteligente", dijo Jensen Huang, director ejecutivo de Nvidia cuando presentó el chip RTX Spark.
Huang hizo el anuncio el lunes, durante un discurso previo a la apertura de la feria tecnológica Computex en Taipéi, Taiwán.
Por otra parte, EE.UU. endureció las normativas sobre la venta de los chips más avanzados de Nvidia a empresas chinas.
El RTX Spark es "un nuevo superchip... para la era de agentes personales de IA, que ofrece una nueva clase de computador que pasa de ser una herramienta a convertirse en un compañero de equipo, " afirmó Nvidia en su sitio web.
Lenovo, HP, Dell y Apple acapararon casi el 75 % del mercado mundial de PC durante los tres primeros meses de este año, según la firma de investigación Gartner.
Un "cambio de paradigma"
Fuente de la imagen,Getty Images
Pie de foto,Huang dijo que el chip va a transformar los computadores igual que cuando los teléfonos se volvieron inteligentes
El nuevo podcast de BBC Mundo sobre un amor que triunfó contra todo pronóstico
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Nvidia se ha centrado tradicionalmente en la creación de Unidades de Procesamiento Gráfico (GPU): chips especializados diseñados originalmente para procesar gráficos informáticos para videojuegos a gran velocidad, pero que ahora también se usan ampliamente para impulsar sistemas de inteligencia artificial.
Charlie Dai, vicepresidente y analista principal de la firma de investigación tecnológica Forrester, dijo que el anuncio demuestra que Nvidia está impulsando un "cambio de paradigma", al pasar de ser un "proveedor de componentes" a un "propietario de arquitectura en el mercado de PC".
"Esto va a desafiar a Intel, AMD y Qualcomm directamente, y va a intensificar la presión competitiva en términos de rendimiento, eficiencia e integración de la IA", señaló.
Sin embargo, Ian Fogg, director de investigación de la firma de análisis del sector CCS Insight (FDM), dijo que es "probable que este cambio conlleve un coste significativo" y que Nvidia se va a dirigir a "aquellos que buscan un rendimiento propio de una estación de trabajo".
Parte del anuncio se ha centrado en una colaboración con Microsoft para ofrecer lo que Nvidia describe como una "plataforma Windows robusta y segura", impulsada por el chip RTX Spark para agentes de IA: programas de software autónomos -como OpenClaw- regidos por la inteligencia artificial.
"Nuestro objetivo es llevar una inteligencia ilimitada a cada hogar y a cada escritorio con Windows", declaró Satya Nadella, presidente y director ejecutivo de Microsoft. "RTX Spark representa un verdadero avance hacia esa visión".
Ian Cutress, analista del sector de semiconductores, dijo que, al ofrecer un portátil con Windows que incorpora hardware de Nvidia, la compañía está brindando a los desarrolladores -especialmente a aquellos que trabajan con IA- "una razón para mantenerse dentro de su propia órbita de software y hardware".
Fuente de la imagen,Bloomberg via Getty Images
Pie de foto,Jensen Huang, director ejecutivo de Nvidia Corp., presentó el superchip RTX Spark en la conferencia Nvidia GTC.
El auge de los centros de datos que impulsan la inteligencia artificial ha contribuido a que Nvidia se convierta en la empresa más valiosa del mundo, con una valoración bursátil superior a los US$5 billones.
El domingo, EE.UU. tomó medidas para cerrar una posible laguna jurídica en el envío de chips como los procesadores Blackwell de Nvidia.
Las directrices publicadas por el Departamento de Comercio, a través de la Oficina de Industria y Seguridad (BIS), aclararon que se requiere una licencia para exportar los chips de IA más avanzados a filiales de empresas chinas radicadas fuera de China.
Washington ha estado intentando impedir que las empresas chinas adquieran los chips informáticos de alta gama necesarios para desarrollar tecnologías clave de inteligencia artificial.
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Wall Street enfría motores: tech cede, metales corrigen con violencia y el cobre marca el paso
En una sesión de baja liquidez, el S\&P 500 y el Nasdaq retrocedieron, la plata y el oro sufrieron su mayor corrección del mes tras máximos históricos, el cobre rozó los US$13,000/t y el crudo rebotó pero sigue con sesgo bajista hacia fin de año. [marketbeat.com], [finance.yahoo.com]
Wall Street cerró el lunes con un tono nítidamente más frío. El S\&P 500 cayó alrededor de -0.3%/-0.35% y el Nasdaq -0.5%, con pesos pesados como Nvidia y Tesla tirando a la baja en la recta final de 2025. La sesión fue típicamente fina en volumen —propia de una semana corta— y dejó a los índices con ganancias abultadas en el año, pero con una “pausa” visible en la narrativa de IA. [marketbeat.com], [finance.yahoo.com]
El vértigo, sin embargo, estuvo en los metales preciosos. La plata hizo una reversión histórica: tras superar los US$80 y marcar un máximo intradiario por encima de US$84, terminó la jornada con un desplome cercano a -8.7%/-9%. El oro retrocedió más de -4% desde máximos récord de la semana previa. Un factor decisivo fue el aumento de márgenes en CME para contratos de metales, que obligó a parte de los traders apalancados a reducir posiciones. [cnbc.com], [bloomberg.com]
El cobre, en contraste, mantuvo el impulso alcista. Los futuros de tres meses en LME tocaron US$12,960/t y se acercaron a US$13,000 en una sesión de “catch-up” post-Navidad, impulsados por señales de oferta más ajustada, presión sobre fundiciones y compras vinculadas a infraestructura de IA y transición energética. [brecorder.com], [cnbc.com]
En energía, el petróleo rebotó, con WTI rondando US$58 y Brent cerca de US$62, pero el mercado sigue encaminado a cerrar diciembre con su quinto mes consecutivo de caída, la racha más larga en más de una década según referencias como North Sea Dated. La narrativa dominante: oferta cómoda, inventarios elevados y menor prima de riesgo geopolítico. [tradingeconomics.com], [iea.org]
Pese al ruido táctico, la narrativa base del “consenso 2026” permanece. Varias casas mantienen un alza cercana al 9% para el S\&P 500 hacia fin de 2026, apoyada en expansión de inversiones en IA, reasignación de capital y crecimiento de utilidades, con J.P. Morgan situando objetivos en torno a 7,400–7,500 y escenarios más altos si la Fed recorta más de lo previsto. [investing.com], [money.usnews.com]
La lección de la jornada es un recordatorio oportuno: incluso en un mercado dominado por expectativas alcistas, los activos “estrella” pueden tropezar cuando técnicos sobrecomprados se encuentran con liquidez delgada y cambios de márgenes. 2026 pondrá a prueba el peso real de las proyecciones, el apetito por riesgo y la resiliencia de narrativas que hoy parecen incuestionables. [khou.com], [newsday.com]
Metales preciosos: sustituir “la plata se desplomó cerca de un 9%, tras haber tocado brevemente los US$80” por “la plata superó los US$80 (intradiario >US$84) y luego cayó ~8.7–9%” para reflejar el rango real de la reversión. [cnbc.com], [bloomberg.com]
Oro: precisar “el oro cayó ~4.6% desde máximos récord” en vez de “más de 4%”. [cnbc.com]
Cobre: reforzar “coquetea con US$13,000” con el dato de US$12,960/t y el contexto de oferta/tarifas. [brecorder.com], [cnbc.com]
Petróleo: mantener el matiz “rebotó” pero añadir que el mercado encadena cinco meses a la baja en referencias internacionales (North Sea Dated). [iea.org]
Consenso 2026: atribuir la cifra de ~9% a encuestas y notas de estrategas (Bloomberg/Investing.com) y a J.P. Morgan/Reuters para la base de 7,400–7,500. [investing.com], [money.usnews.com]
Ideas de seguimiento (por si mañana quieres ampliar)
Margen y volatilidad en metales: explicar por qué cambios de margen (CME) desencadenan liquidaciones y “flash reversals”. [cnbc.com], [newsday.com]
Cobre y datos centers: cuantificar el “nuevo” driver de demanda de IA frente a renovables y la presión sobre fundiciones chinas. [cnbc.com], [brecorder.com]
Crudo y balances: revisar inventarios y la racha de caídas mensuales, con el ángulo de “oil on water” e IEA. [iea.org], [tradingeconomics.com]
2026 en equities: contrastar el consenso de +9% con escenarios de corrección en 1S26 y distribución de ganancias fuera de mega-cap tech. [investing.com], [jpmorgan.com]
Nvidia alcanza los 5 billones de dólares y marca un hito histórico en el sector tecnológico
Nvidia ha logrado un récord sin precedentes al convertirse en la primera empresa en superar los 5 billones de dólares de valoración bursátil, consolidando su liderazgo en la revolución tecnológica global. Este logro, anunciado hoy por Negocios TV, refleja el creciente entusiasmo de los inversores ante los avances de la compañía en inteligencia artificial y tecnología de chips.
La empresa, conocida por sus unidades de procesamiento gráfico (GPU), ha superado a gigantes como Apple y Microsoft, posicionándose como el motor principal del desarrollo de modelos de IA a escala global. Sus innovaciones han sido clave para el crecimiento exponencial del sector, especialmente en áreas como la automatización, la robótica y la computación avanzada.
Este hito no solo representa un éxito financiero, sino también un cambio de paradigma en la industria tecnológica. La demanda de soluciones basadas en IA ha catapultado a Nvidia a la cima del mercado, convirtiéndola en un referente de innovación y rendimiento.
La noticia llega en un momento de gran dinamismo en los mercados, donde la tecnología sigue siendo el principal catalizador de crecimiento. Analistas prevén que este impulso podría consolidarse en el último trimestre del año, alimentado por la bajada de tipos de interés y el aumento sostenido de beneficios en las grandes tecnológicas.
📺 Más información en el canal oficial de Negocios TV:
🔗 https://youtu.be/ygVW3Gt6oJk?si=etWb0KMCzrvR1wte
La IA está impulsando una nueva revolución industrial, impulsada por fábricas de IA .
A diferencia de los centros de datos tradicionales, las fábricas de IA hacen más que almacenar y procesar datos: generan inteligencia a escala, transformando datos sin procesar en información en tiempo real. Para empresas y países de todo el mundo, esto significa una rentabilidad considerablemente más rápida, convirtiendo la IA de una inversión a largo plazo en un impulsor inmediato de ventaja competitiva. Las empresas que invierten hoy en fábricas de IA diseñadas específicamente para este fin liderarán la innovación, la eficiencia y la diferenciación en el mercado mañana.
Mientras que un centro de datos tradicional suele gestionar diversas cargas de trabajo y está diseñado para computación de propósito general, las fábricas de IA están optimizadas para generar valor a partir de la IA. Orquestan todo el ciclo de vida de la IA, desde la ingesta de datos hasta el entrenamiento, el ajuste y, lo más importante, la inferencia de alto volumen.
Para las fábricas de IA, la inteligencia no es un subproducto, sino el principal. Esta inteligencia se mide por el rendimiento de los tokens de IA : las predicciones en tiempo real que impulsan las decisiones, la automatización y servicios completamente nuevos.
Si bien los centros de datos tradicionales no desaparecerán pronto, su evolución hacia fábricas de IA o su conexión a ellas dependerá del modelo de negocio de la empresa.
Independientemente de cómo decidan adaptarse las empresas, las fábricas de IA impulsadas por NVIDIA ya están fabricando inteligencia a escala, transformando el modo en que se construye, se perfecciona y se implementa la IA.
Las leyes de escala que impulsan la demanda de computación
En los últimos años, la IA se ha centrado en el entrenamiento de modelos de gran tamaño. Pero con la reciente proliferación de modelos de razonamiento de IA, la inferencia se ha convertido en el principal motor de la economía de la IA. Tres leyes de escalamiento clave explican por qué:
Escalado previo al entrenamiento: Los conjuntos de datos y parámetros de modelo más grandes generan ganancias de inteligencia predecibles, pero alcanzar esta etapa exige una inversión significativa en expertos cualificados, curación de datos y recursos informáticos. En los últimos cinco años, el escalado previo al entrenamiento ha multiplicado por 50 millones los requisitos informáticos. Sin embargo, una vez entrenado un modelo, se reduce significativamente la barrera para que otros lo desarrollen.
Escalado posterior al entrenamiento: Ajustar los modelos de IA para aplicaciones reales específicas requiere 30 veces más computación durante la inferencia de IA que antes del entrenamiento . A medida que las organizaciones adaptan los modelos existentes a sus necesidades específicas, la demanda acumulada de infraestructura de IA se dispara.
Escalado en tiempo de prueba (también conocido como pensamiento a largo plazo): Las aplicaciones avanzadas de IA, como la IA agéntica o la IA física, requieren razonamiento iterativo, donde los modelos exploran múltiples respuestas posibles antes de seleccionar la mejor. Esto consume hasta 100 veces más recursos computacionales que la inferencia tradicional.
Los centros de datos tradicionales no están diseñados para esta nueva era de la IA. Las fábricas de IA están diseñadas específicamente para optimizar y satisfacer esta enorme demanda de computación, lo que proporciona un camino ideal para la inferencia y la implementación de la IA.
Reestructurando industrias y economías con tokens
En todo el mundo, los gobiernos y las empresas están compitiendo para construir fábricas de IA para estimular el crecimiento económico, la innovación y la eficiencia.
La Empresa Común Europea de Computación de Alto Rendimiento anunció recientemente planes para construir siete fábricas de IA en colaboración con 17 países miembros de la Unión Europea.
Esto sigue a una ola de inversiones en fábricas de IA en todo el mundo, a medida que las empresas y los países aceleran el crecimiento económico impulsado por la IA en todas las industrias y regiones:
Estas iniciativas subrayan una realidad global: las fábricas de IA se están convirtiendo rápidamente en una infraestructura nacional esencial, a la par de las telecomunicaciones y la energía.
Dentro de una fábrica de IA: donde se fabrica la inteligencia
Los modelos de base , los datos seguros de los clientes y las herramientas de IA proporcionan las materias primas para impulsar las fábricas de IA, donde la inferencia, la creación de prototipos y el ajuste dan forma a modelos potentes y personalizados, listos para ponerse en producción.
A medida que estos modelos se implementan en aplicaciones del mundo real, aprenden continuamente de los nuevos datos, que se almacenan, refinan y reintroducen en el sistema mediante un ciclo de datos . Este ciclo de optimización garantiza que la IA se mantenga adaptativa, eficiente y en constante mejora, impulsando la inteligencia empresarial a una escala sin precedentes.
Fábricas de IA impulsadas por NVIDIA para fabricar inteligencia empresarial a escala.
Una ventaja de fábrica de IA con NVIDIA AI de pila completa
NVIDIA ofrece una pila de fábrica de IA completa e integrada, donde cada capa, desde el silicio hasta el software, está optimizada para el entrenamiento, el ajuste y la inferencia a escala. Este enfoque integral garantiza que las empresas puedan implementar fábricas de IA rentables, de alto rendimiento y preparadas para el futuro, para el crecimiento exponencial de la IA.
Con sus socios del ecosistema, NVIDIA ha creado componentes básicos para la fábrica de IA de pila completa, que ofrece:
Potente rendimiento informático
Redes avanzadas
Gestión de infraestructura y orquestación de cargas de trabajo
El ecosistema de inferencia de IA más grande
Plataformas de almacenamiento y datos
Planos para el diseño y la optimización
Arquitecturas de referencia
Implementación flexible para cada empresa
Potente rendimiento informático
El corazón de cualquier fábrica de IA es su potencia de cálculo. Desde NVIDIA Hopper hasta NVIDIA Blackwell , NVIDIA ofrece la computación acelerada más potente del mundo para esta nueva revolución industrial. Con la solución a escala de rack GB300 NVL72 basada en NVIDIA Blackwell Ultra , las fábricas de IA pueden alcanzar hasta 50 veces la productividad en razonamiento de IA, estableciendo un nuevo estándar de eficiencia y escalabilidad.
NVIDIA DGX SuperPOD es el ejemplo perfecto de una fábrica de IA lista para usar para empresas, que integra lo mejor de la computación acelerada de NVIDIA. NVIDIA DGX Cloud ofrece una fábrica de IA que ofrece computación acelerada de NVIDIA con alto rendimiento en la nube.
Los socios de sistemas globales están construyendo fábricas de IA de pila completa para sus clientes basadas en la computación acelerada de NVIDIA, que ahora incluye las soluciones a escala de rack NVIDIA GB200 NVL72 y GB300 NVL72.
Redes avanzadas
Mover la inteligencia a escala requiere una conectividad fluida y de alto rendimiento en toda la pila de la fábrica de IA. NVIDIA NVLink y NVLink Switch permiten una comunicación multi-GPU de alta velocidad, acelerando la transferencia de datos dentro y entre nodos.
Las fábricas de IA también requieren una red troncal robusta. Las plataformas de red NVIDIA Quantum InfiniBand , NVIDIA Spectrum-X Ethernet y NVIDIA BlueField reducen los cuellos de botella, garantizando un intercambio de datos eficiente y de alto rendimiento entre clústeres masivos de GPU. Esta integración integral es esencial para escalar las cargas de trabajo de IA a niveles de millones de GPU, lo que permite un rendimiento excepcional en entrenamiento e inferencia.
Gestión de infraestructura y orquestación de cargas de trabajo
Las empresas necesitan una forma de aprovechar el poder de la infraestructura de IA con la agilidad, la eficiencia y la escala de un hiperescalador, pero sin las cargas de costos, complejidad y experiencia que recaen sobre TI.
Con NVIDIA Run:ai , las organizaciones pueden beneficiarse de una orquestación fluida de las cargas de trabajo de IA y la gestión de GPU, optimizando el uso de recursos, acelerando la experimentación con IA y escalando las cargas de trabajo. El software NVIDIA Mission Control , que incluye la tecnología NVIDIA Run:ai, optimiza las operaciones de la fábrica de IA, desde las cargas de trabajo hasta la infraestructura, a la vez que proporciona inteligencia integral que ofrece una resiliencia de infraestructura de primer nivel.
NVIDIA Mission Control optimiza los flujos de trabajo en toda la pila de fábrica de IA.
El ecosistema de inferencia de IA más grande
Las fábricas de IA necesitan las herramientas adecuadas para convertir los datos en inteligencia. La plataforma de inferencia de IA de NVIDIA , que abarca el ecosistema NVIDIA TensorRT, NVIDIA Dynamo y los microservicios NVIDIA NIM (todos parte (o pronto lo serán) de la plataforma de software NVIDIA AI Enterprise ), proporciona el conjunto más completo de bibliotecas de aceleración de IA y software optimizado del sector. Ofrece el máximo rendimiento de inferencia, una latencia ultrabaja y un alto rendimiento.
Plataformas de almacenamiento y datos
Los datos impulsan las aplicaciones de IA, pero el rápido crecimiento de la escala y la complejidad de los datos empresariales a menudo hacen que su aprovechamiento eficaz sea demasiado costoso y lento. Para prosperar en la era de la IA, las empresas deben aprovechar al máximo el potencial de sus datos.
La Plataforma de Datos de IA de NVIDIA es un diseño de referencia personalizable para construir una nueva clase de infraestructura de IA para cargas de trabajo de inferencia de IA exigentes. Los socios de almacenamiento certificados por NVIDIA colaboran con NVIDIA para crear plataformas de datos de IA personalizadas que puedan aprovechar los datos empresariales para razonar y responder a consultas complejas.
Planos para el diseño y la optimización
Para diseñar y optimizar fábricas de IA, los equipos pueden usar NVIDIA Omniverse Blueprint para el diseño y las operaciones de fábricas de IA . Este plan permite a los ingenieros diseñar, probar y optimizar la infraestructura de las fábricas de IA antes de su implementación mediante gemelos digitales . Al reducir el riesgo y la incertidumbre, el plan ayuda a prevenir costosos tiempos de inactividad, un factor crítico para los operadores de fábricas de IA.
Para una fábrica de IA a escala de 1 gigavatio, cada día de inactividad puede costar más de 100 millones de dólares. Al resolver la complejidad desde el principio y permitir que equipos aislados de TI, ingeniería mecánica, eléctrica, energética y de redes trabajen en paralelo, el plan acelera la implementación y garantiza la resiliencia operativa.
Fábricas de IA de pila completa de NVIDIA, basadas en arquitecturas de referencia de NVIDIA. (*NVIS = especialistas en infraestructura de NVIDIA)
Cada capa de la pila de fábrica de IA se basa en computación eficiente para satisfacer las crecientes demandas de IA. La computación acelerada de NVIDIA sirve de base a toda la pila, ofreciendo el máximo rendimiento por vatio para garantizar que las fábricas de IA funcionen con la máxima eficiencia energética . Con una arquitectura de bajo consumo y refrigeración líquida, las empresas pueden escalar la IA manteniendo los costos energéticos bajo control.
Implementación flexible para cada empresa
Con las tecnologías full-stack de NVIDIA, las empresas pueden construir e implementar fácilmente fábricas de IA, alineándose con los modelos de consumo de TI preferidos y las necesidades operativas de los clientes.
Algunas organizaciones optan por fábricas de IA locales para mantener un control total sobre los datos y el rendimiento, mientras que otras utilizan soluciones en la nube para mayor escalabilidad y flexibilidad. Muchas también recurren a sus socios de sistemas globales de confianza para obtener soluciones preintegradas que aceleran la implementación.
NVIDIA DGX GB300 es la infraestructura de fábrica de IA de mayor escala y mayor rendimiento disponible para empresas diseñadas para la era del razonamiento de IA.
En las instalaciones
NVIDIA DGX SuperPOD es una solución integral de infraestructura para fábricas de IA que proporciona una infraestructura acelerada con rendimiento escalable para las cargas de trabajo de entrenamiento e inferencia de IA más exigentes. Incorpora una combinación optimizada de computación de IA, estructura de red, almacenamiento y el software NVIDIA Mission Control, lo que permite a las empresas poner en marcha sus fábricas de IA en semanas en lugar de meses, con un tiempo de actividad, resiliencia y utilización excepcionales.
Las soluciones de fábrica de IA también se ofrecen a través del ecosistema global de NVIDIA de socios tecnológicos empresariales con sistemas certificados por NVIDIA . Ofrecen tecnología líder de hardware y software, combinada con experiencia en sistemas de centros de datos e innovaciones en refrigeración líquida, para ayudar a las empresas a minimizar los riesgos de sus proyectos de IA y acelerar el retorno de la inversión (ROI) en sus implementaciones de fábrica de IA.
Estos socios de sistemas globales brindan soluciones integrales basadas en arquitecturas de referencia de NVIDIA (integradas con computación acelerada, redes de alto rendimiento y software de IA de NVIDIA) para ayudar a los clientes a implementar con éxito fábricas de IA y fabricar inteligencia a escala.
En la nube
Para las empresas que buscan una solución basada en la nube para su fábrica de IA, NVIDIA DGX Cloud ofrece una plataforma unificada en nubes líderes para crear, personalizar e implementar aplicaciones de IA. Cada capa de DGX Cloud está optimizada y completamente administrada por NVIDIA, ofreciendo lo mejor de la IA de NVIDIA en la nube. Además, incluye software de nivel empresarial y clústeres contiguos a gran escala en los principales proveedores de nube, lo que proporciona recursos informáticos escalables ideales incluso para las cargas de trabajo de entrenamiento de IA más exigentes.
DGX Cloud también incluye una plataforma de inferencia sin servidor dinámica y escalable que ofrece un alto rendimiento para tokens de IA en entornos híbridos y de múltiples nubes, lo que reduce significativamente la complejidad de la infraestructura y la sobrecarga operativa.
Al proporcionar una plataforma completa que integra hardware, software, socios del ecosistema y arquitecturas de referencia, NVIDIA está ayudando a las empresas a construir fábricas de IA que sean rentables, escalables y de alto rendimiento, equipándolas para enfrentar la próxima revolución industrial.
