En el vasto horizonte de la inteligencia artificial (IA), donde durante mucho tiempo la GPU ha sido la estrella indiscutible, emerge un nuevo paradigma que redefine las dinámicas de la infraestructura tecnológica. Arm, una compañía que ha sido tradicionalmente vista como un actor secundario en el mundo de la IA, está promoviendo un enfoque que sugiere que el verdadero poder de escalamiento no proviene únicamente de incrementar el número de GPUs, sino de un diseño integral del sistema que coloca al CPU, y cada vez más al DPU, en el centro como agentes de cohesión y orquestación dentro de estos sistemas complejos.
Este cambio se materializa en anuncios como el de NVIDIA Rubin en el CES 2026, donde se introduce la idea de infraestructuras co-diseñadas, concebidas para integrar computación, red, almacenamiento y seguridad como un solo producto. En esta nueva era, las CPUs basadas en Arm se posicionan como el núcleo que maneja y coordina la compleja danza de datos y procesos.
El cambio de paradigma es evidente al observar cómo Arm resume la transformación en curso: los aceleradores, como las GPUs, serán los encargados de realizar los cálculos intensivos, pero son las CPUs las que convierten esa capacidad en sistemas funcionales, gestionando el movimiento de datos, la sincronización y la fiabilidad a gran escala. Conforme los modelos de IA evolucionan y requieren de mayores capacidades para planificar, razonar y actuar, el desafío no solo es aumentar la cantidad de operaciones por segundo, sino orquestar, coordinar y proteger todo el ecosistema de la IA.
El concepto del “centro de datos convergente de IA” encapsula esta visión: un entorno altamente integrado que optimiza la computación por metro cuadrado y a la vez intenta contener los crecientes costos energéticos y operativos. Este enfoque se expande con la plataforma Rubin de NVIDIA, la cual articula un diseño extremo en co-diseño de seis componentes esenciales que promete no solo más rendimiento, sino también una notable reducción de costos y tiempos en entrenamiento e inferencia a nivel de rack.
Estas innovaciones no solo trazan un nuevo camino para la eficiencia computacional, sino que también adelantan una carrera hacia la integración donde el CPU y componentes como el BlueField-4 DPU, de redes, asumen un papel crucial. Este último actúa como un verdadero “procesador de infraestructura”, descargando al CPU de tareas críticas, lo que a su vez libera recursos y optimiza el rendimiento general.
Por su parte, AWS con su Trainium3 sigue una filosofía similar, integrando su silicio propio con verticalidad en infraestructura para disminuir el costo por unidad de procesamiento, destacándose por ofrecer más potencia computacional y eficiencia energética en cada generación.
Este giro en la industria sugiere que el futuro de la IA no solo dependerá de los avances en hardware individualizado, sino de la capacidad de integrar plataformas completas que operan sinérgicamente. Este enfoque redefine la manera en que el mercado de IA se estructura, con un enfoque en plataformas cerradas que ofrecen una integración sin fisuras entre cada componente esencial.
En resumen, el protagonismo creciente del CPU en la orquestación de estos entornos marca una nueva era en la que el movimiento y procesamiento de datos, junto con la seguridad y la eficiencia, se colocan al frente como los verdaderos desafíos y oportunidades en el campo de la inteligencia artificial a gran escala.
