Madrid. — En el marco del congreso Hot Chips 2025, NVIDIA ha revelado detalles cruciales sobre su nuevo SoC GB10 Grace Blackwell y el sistema DGX Spark, revolucionando la aproximación a la inteligencia artificial (IA) al trasladar la potencia de los centros de datos a los espacios de trabajo personales.
Estos avances permiten que tareas de prototipado, ajuste y ejecución de modelos de IA, que antes requerían grandes servidores, ahora se realicen en entornos más compactos y accesibles. Este anuncio marca un cambio significativo en el ecosistema tecnológico.
### Detalles Técnicos
El GB10 es un SoC multi-dielet que combina CPU Arm con GPU basada en la arquitectura Blackwell de NVIDIA. Ambas componentes se fabrican mediante el proceso de 3 nm de TSMC y se conectan mediante un empaquetado con interposer 2,5D. La CPU incluye 20 núcleos Arm v9.2 en dos clústeres y está complementada por una potente GPU con soporte para FP4. Esta arquitectura permite realizar más operaciones por vatio, optimizando el rendimiento energético.
El DGX Spark, que integra el GB10, es promovido como un “superordenador personal de IA”. Se espera colaboración con gigantes como ASUS, Dell, Lenovo y HP para comercializar versiones de este sistema a nivel global.
### Funcionalidades y Ventajas
El sistema permite trabajar localmente con modelos de IA de gran envergadura gracias a sus 128 GB de memoria coherente y un impresionante rendimiento de hasta 1 petaFLOP en FP4. La posibilidad de realizar inferencias eficientes energéticamente es un atractivo para desarrolladores que buscan eficiencia y flexibilidad, potenciando el desarrollo local con opciones de despliegue escalable.
La conectividad avanzada, como la tecnología ConnectX-7 chip-to-chip, facilita la interconexión de varias unidades, permitiendo trabajar con modelos aún más grandes, expandiendo las posibilidades de investigación y desarrollo.
### Desafíos y Consideraciones
Sin embargo, el camino no está exento de retos. El precio y la disponibilidad son temas pendientes, con costos iniciales todavía no confirmados. Además, el consumo de 140 W requiere soluciones robustas de refrigeración, lo que puede aumentar los niveles de ruido y las necesidades de ventilación en espacios de trabajo.
Otra cuestión es la competencia con las alternativas en la nube, que ofrecen escalabilidad sin las limitaciones físicas de dispositivos locales. También persisten los desafíos de compatibilidad con software en evolución y la adaptación de librerías.
### Estrategia de NVIDIA
La introducción del GB10 y DGX Spark refleja un movimiento estratégico hacia la diversificación del hardware, buscando democratizar el acceso a la IA mediante soluciones locales potentes. Esto no solo amplía la base de usuarios potenciales, sino que desafía a otros fabricantes a innovar en el campo del hardware de IA accesible y eficiente.
En conclusiones, el GB10 y el DGX Spark representan un paso audaz hacia un futuro donde la potencia de los centros de datos esté al alcance de más manos, redefiniendo el ámbito del desarrollo de IA. Sin embargo, el éxito de su implementación dependerá de factores como el costo, la disponibilidad y la adaptabilidad tecnológica.
