Fundado en una carpa cerca del Muro de Berlín en 1980, el Tempodrom se trasladó varias veces antes de establecerse cerca de Anhalter Bahnhof en 2001. Su sede permanente ha acogido desde entonces conciertos, galas y eventos políticos.
Hoy, acoge un tipo de espectáculo diferente.
GTC Berlín dura tres días, con más de 100 sesiones sobre IA agéntica, robótica, IA física, modelos abiertos y computación acelerada en curso en STATION-Berlin, a poca distancia. Aquí, periodistas, analistas y socios se han reunido para el evento principal: el discurso inaugural del fundador y CEO de NVIDIA, Jensen Huang.
Huang sube al escenario
Huang abrió con una pregunta: ¿Qué tienen en común L’Oréal, Revolut, Spotify, Merck, Vodafone, Zara, Porsche, Nestlé y HSBC? Todas son empresas europeas y todas están trabajando con NVIDIA en IA, dijo.
El discurso de apertura llega tras la gira de una semana de NVIDIA por toda Europa —París, Londres, Estocolmo, Dublín— con la compañía comprometiendo casi 10 mil millones de dólares para el ecosistema tecnológico en toda Europa y trabajando con más de 12,000 socios. “Después de décadas de avances en la industria de la computación, ahora estamos en los comienzos de una nueva revolución industrial”, dijo Huang.
Lea todos los anuncios de NVIDIA en Europa
La IA es un pastel de cinco capas, explicó Huang. La energía alimenta a las computadoras avanzadas que forman parte de una fábrica de IA, que genera tokens e inteligencia digital a partir de los modelos que se ejecutan en ella, los cuales se integran luego en cada aplicación.
“Mucho antes de que surjan los modelos de IA, la infraestructura tiene que existir”, dijo, destacando cómo, de manera similar, Internet primero necesitó redes y la electricidad primero requirió la red eléctrica.
“Para formar parte de esta economía de la IA, no querrá solo consumir la IA; querrá producirla”, dijo Huang. “Podemos hacer todo eso aquí en Europa y, de hecho, ya hemos comenzado”.
La fábrica de IA adquiere un nuevo factor de forma
Huang presentó la fábrica de IA de pila completa de NVIDIA —que abarca hardware, software de sistema, bibliotecas CUDA-X y modelos— como una plataforma amplia para construir y operar infraestructura de IA.
“Esto representa ahora la amplitud de tecnología necesaria para crear la fábrica de IA”, dijo Huang. “Esto es lo que NVIDIA construye hoy, y esta es la base con la que podemos permitir que Europa forme parte del ecosistema de IA, de la economía de la IA”.
Dijo que Vera Rubin, en plena producción, extiende la plataforma de computación de NVIDIA más allá de los modelos y los grandes modelos de lenguaje para procesar todo el agente de IA. También mostró varias de las más recientes ofertas de hardware a escala de rack de NVIDIA.
A continuación, Huang anunció NVIDIA DSX POD, un diseño de referencia para fábricas de IA NVIDIA Vera Rubin completas construidas por socios dentro de contenedores modulares, integradas y validadas antes de la entrega. Con DSX POD, el despliegue in situ puede reducirse de seis meses a solo 14 días una vez que los servicios de la sede estén listos.
“Esta es una transformación completa de la cadena de suministro mundial”, dijo Huang. “Esto cambiará la forma en que las personas instalan y construyen centros de datos y, con suerte, como resultado, la velocidad aumentará”.
La Plataforma NVIDIA DSX AI Factory permite a las empresas reducir el consumo de agua para refrigeración hasta en un 100% y generar la misma producción de IA con hasta un 30% menos de energía.
Los agentes son la nueva plataforma de computación — y la seguridad es un problema de ingeniería
Huang dijo que los agentes piensan, razonan, iteran y usan herramientas, impulsando el consumo de tokens a medida que se vuelven más útiles.
Describió un agente como compuesto por cinco elementos: un modelo, un harness que orquesta su trabajo y memoria, un sandbox que aísla el harness, conocimiento y herramientas. Bajo ese marco, un agente es más que un modelo que responde preguntas; puede recurrir al conocimiento y actuar a través de herramientas.
“Lo más importante es asegurarse de que el agente sea seguro”, dijo Huang. El agente autónomo puede acceder a archivos, recursos, redes y herramientas, por lo que sus privilegios deben ser mínimos y debe ser monitoreado.
La respuesta de NVIDIA es el nuevo NVIDIA OpenShell Reference Architecture for Safe AI Agents, un diseño de pila completa basado en NVIDIA OpenShell — un runtime de código abierto controlado por políticas con aislamiento a nivel de kernel que se sitúa entre un agente y los sistemas que puede afectar.
Eso significa que los privilegios, la aplicación de políticas y la monitorización deben adaptarse dinámicamente. «Cada vez que se lanza un agente, los privilegios son diferentes», dijo Huang.
Los modelos abiertos convierten la experiencia en una ventaja
Huang presentó los modelos abiertos de NVIDIA como punto de partida para construir IA adaptada a necesidades específicas.
Los modelos fronterizos y abiertos de NVIDIA están disponibles para su uso en todas las industrias: Nemotron para lenguaje, Cosmos para modelos fundacionales del mundo, GR00T para robótica humanoide, Alpamayo para vehículos autónomos, Ising para computación cuántico-clásica y Earth-2 para IA de física.
“Nosotros somos la frontera”, dijo Huang. “Así que en todas estas diferentes áreas, les ofrecemos todos los modelos, y trabajamos en ello continuamente. Llevamos una década trabajando en ello, y seguiremos trabajando en esto para siempre.”
NVIDIA proporciona los modelos, los datos y los scripts para reproducirlos, y las empresas pueden realizar post-entrenamiento de un modelo con sus propios datos para un caso de uso particular — convirtiendo los datos propietarios en lo que él llamó “inteligencia soberana”.
“Puedes comenzar con un modelo abierto, algo increíblemente bueno como Nemotron, y con tus propios datos, hacer post-entrenamiento para tu caso de uso y lograr, por supuesto, súper inteligencia”, dijo Huang. “Eso es algo muy sensato de hacer, y toda la tecnología existe hoy en día.”
NVIDIA Da a los Agentes una Capa de Conocimiento
Huang luego presentó el NVIDIA Agent Knowledge Foundation como un conjunto de modelos y bibliotecas para conectar a los agentes con los datos empresariales, ya sea información no estructurada en documentos o datos estructurados en bases de datos.
Destacó las herramientas Nemotron para analizar documentos, incrustar consultas y reordenar información relevante, junto con los nuevos modelos NVIDIA Kumo para hacer predicciones a partir de datos estructurados.
“En última instancia, lo que convierte a estos súper agentes, a estos agentes en súper agentes, es que les das acceso al conocimiento de tu empresa”, dijo Huang.
NVIDIA CUDA-X — Herramientas Aceleradas para Agentes
Huang luego describió NVIDIA CUDA-X como una colección de bibliotecas aceleradas utilizadas en ciencia, ingeniería, investigación y trabajo creativo.
La plataforma de computación acelerada de NVIDIA cuenta con más de 11 millones de desarrolladores que construyen sobre ella.
Huang dijo que esas bibliotecas pueden acelerar simuladores, solucionadores y motores de procesamiento de datos — el tipo de herramientas en las que los agentes pueden apoyarse para hacer trabajo útil.
“Las herramientas de CUDA-X son lo que les da a los agentes las herramientas del oficio”, dijo Huang.
Los Agentes Se Ponen a Trabajar en Laboratorios, Fábricas e Ingeniería
Un video mostró al NVIDIA Agent Toolkit reuniendo el conocimiento de la empresa, los modelos y las herramientas en tres ejemplos de la industria:
En Lila Sciences, los agentes ayudan a diseñar una posible terapia para el linfoma de células B, utilizando experimentos virtuales para guiar el trabajo en un laboratorio automatizado.
En la fábrica de Siemens en Erlangen, los agentes ayudan a preparar nuevos productos para la producción, probando planes en un gemelo digital antes de que los cambios lleguen al piso de la fábrica.
Y en Dassault Systèmes, los agentes de ingeniería adaptan el diseño de vehículos, usando simulación para identificar un problema y refinar el diseño.
“Y [todo este] conocimiento y herramientas les pertenecen a ustedes”, dijo Huang después de que se reprodujera el video. “Esa es su experiencia, y todo esto ahora es posible de hacer.”
Las Telecomunicadoras como Infraestructura de IA Distribuida
Huang dijo que la IA está transformando las telecomunicaciones, mejorando la eficiencia del espectro y convirtiendo las torres de telefonía celular en infraestructura de IA distribuida.
Citó 100,000 sitios y aproximadamente 100 gigavatios de centros de datos distribuidos, y dijo que NVIDIA ha realizado su primera llamada telefónica comercial en la red de T-Mobile con Nokia después de casi ocho años de trabajo.
“Ahora CUDA hace llamadas telefónicas”, dijo Huang. “La IA revolucionará la manera en que hacemos telecomunicaciones. Mejorará tremendamente nuestra eficiencia espectral.”
La IA entra en la sala de tratamiento
Líderes de atención médica y ciencias de la vida están construyendo sobre las tecnologías de NVIDIA para avanzar en el descubrimiento de fármacos y ampliar la atención al paciente.
Por ejemplo, NVIDIA y Siemens Healthineers están desarrollando radioterapia habilitada con IA.
Los agentes Nemotron coordinan la planificación del tratamiento, la plataforma Isaac for Healthcare y las bibliotecas de Omniverse crean un gemelo digital del dispositivo y la anatomía del paciente para simular la focalización del tumor. Holoscan con IGX Thor conecta imágenes en vivo y datos de sensores para permitir una administración adaptativa en tiempo real a medida que el paciente se mueve.
Huang describió la radioterapia adaptativa como una aplicación de IA física: a medida que el cuerpo y el tumor del paciente cambian durante el tratamiento, el sistema debe rastrear los cambios y ajustar la focalización de la radiación.
“El tumor está cambiando de forma. El cuerpo físico está cambiando mientras estás en terapia”, dijo Huang. “El robot, este sistema de radioterapia adaptativa, tiene que percibir el entorno cambiante, entender dónde está el tumor, segmentarlo con perfecta precisión y dirigir la radioterapia en consecuencia.”
El camino por delante: líderes de movilidad se unen al ecosistema automotriz de NVIDIA
Huang dijo que la plataforma de computación NVIDIA Hyperion está siendo diseñada en más flotas de vehículos, con software de conducción autónoma que conecta los robotaxis a los servicios de transporte por aplicación.
Bolt con Lucid, Mercedes-Benz, Volkswagen Commercial Vehicles y Einride están mostrando casos de uso seleccionados de movilidad autónoma en la plataforma de computación NVIDIA Hyperion, demostrando aplicaciones potenciales para vehículos de nivel 3 y nivel 4, así como futuras flotas de robotaxis.
Además, Volvo Cars está adoptando el software Hyperion y NVIDIA Alpamayo Stack para la conducción automatizada segura. NVIDIA también presentó nuevas tecnologías de IA y seguridad para ayudar a los desarrolladores a construir, validar y desplegar vehículos autónomos a gran escala.
La furgoneta de Volkswagen, JLR, Volvo y los vehículos de próxima generación de Mercedes-Benz serán compatibles con Hyperion, anunció Huang, diciendo: “Bienvenidos a Hyperion”.
Un humanoide de referencia para investigadores en robótica
Huang luego anunció Agile ONE SN, un humanoide de referencia construido sobre Isaac GR00T — un cuerpo de 31 grados de libertad, previsto para el próximo año, diseñado para reducir el tiempo de preparación de los investigadores de semanas a días.
La plataforma es modular: los investigadores pueden usar el flujo de trabajo completo o incorporar componentes seleccionados.
“Este es un excelente punto de partida”, dijo Huang.
Se basa en la pila abierta de IA física de NVIDIA — Isaac Capture para la recopilación de datos, los modelos GR00T para la inteligencia del robot, Isaac Lab para el entrenamiento basado en simulación, Isaac OS para el tiempo de ejecución — y en el conjunto de datos abierto de IA física de NVIDIA. Socios como Agility Robotics, Figure, KUKA y NEURA Robotics ya están construyendo sobre la misma plataforma.
La IA personal obtiene una nueva máquina
Huang cerró hablando de los portátiles RTX Spark, que se lanzaron la semana pasada, uniendo gráficos RTX y la plataforma de IA full-stack de NVIDIA en delgados y premium equipos Windows para una creación acelerada, juegos inmersivos y una potente IA local.
Comparó su rendimiento de 1 petaflop y 128GB de memoria con el DGX-1 que entregó a OpenAI en 2016 — y luego hizo de la diferencia de tamaño el remate:
“En el año 2016, entregué 1 petaflop y 128GB … a una pequeña empresa llamada OpenAI”, dijo Huang, sosteniendo la máquina compacta frente al público. “Esto es 1 petaflop y 128GB. La única diferencia, por supuesto, es que puedo sostener esto así, y el DGX-1 necesitaba dos personas para subirlo por las escaleras”.
Huang luego mostró un video de un agente ayudando a entrenar al Microduck de Hugging Face: configuró un curso y simuló el robot en Isaac Sim, envió trabajos de entrenamiento a la nube y luego llevó la política aprendida de vuelta a RTX Spark para su evaluación antes de desplegarla en el robot físico.
Un grupo de cuatro Microducks se unió a Huang en el escenario, sentándose, poniéndose de pie e incluso tomando una siesta a la señal. Explicó que fueron creados en RTX Spark, entrenados en la nube y aprendieron sus habilidades en simulación.
“Ustedes fueron creados en RTX Spark … [los] entrenamos en la nube en un montón de supercomputadoras de NVIDIA, y aprendieron sus habilidades aquí mismo en RTX Spark y el gemelo digital”, les dijo Huang.
La alineación completa
Con los Microducks reunidos a su alrededor, Huang recapituló la conferencia: Europa está construyendo su economía de IA, las fábricas de IA están evolucionando para ejecutar agentes y la IA física es la próxima frontera.
“Y eso es todo”, dijo Huang. “Todos pueden construir agentes. Cada empresa en Europa se convertirá en una empresa de IA … y vamos a tener una economía de IA próspera aquí en Europa”.
Para cerrar, Huang tuvo una última sorpresa: un despedida musical estilo Eurovisión que convirtió los temas de la conferencia en una recapitulación cómica.
Las letras iban desde las barreras de protección de OpenShell — “No credentials. Access dismissed” y “Sentry on BlueField never clocks off” — hasta la IA física, donde el entrenamiento de robots se comparó con “la universidad para robots sin préstamos estudiantiles”.
El remate: “No se puede escribir fungible sin fun”. Un solo de saxofón dio paso a un enérgico coro de “We are Europa”.
“Trabajemos juntos para construir la economía de IA de Europa y pongamos la IA a trabajar”, dijo Huang al concluir su charla. “Que tengan un gran GTC”.
Explore los blogs y comunicados de prensa de NVIDIA GTC Berlín en el kit de prensa en línea.
Lea todos los anuncios de NVIDIA en Europa