El CES 2026 de Las Vegas no solo ha sido un escaparate de gadgets: también ha dejado titulares con sabor a infraestructura. Uno de los más relevantes para el mundo del cloud y el HPC llega desde Canonical, la empresa detrás de Ubuntu, que ha anunciado soporte oficial para la plataforma NVIDIA Rubin, incluyendo los sistemas Vera Rubin NVL72 a escala de rack, además de trabajo conjunto para distribuir los nuevos modelos abiertos NVIDIA Nemotron-3 en formato fácil de desplegar.
La noticia puede sonar “corporativa”, pero toca una realidad que se está imponiendo en silencio: a medida que la IA deja de ser un piloto y se convierte en producción, la complejidad se dispara. Y en ese escenario, el sistema operativo deja de ser un detalle para convertirse en parte del rendimiento, de la seguridad y —sobre todo— de la operativa diaria.
Por qué un “Ubuntu oficial” importa cuando la IA escala
Canonical enmarca el anuncio en un problema que cualquiera que haya montado clusters entiende: cuando los workloads crecen, ya no basta con juntar hardware potente. Hace falta una base estable y coherente capaz de unir CPU, GPU y DPU (aceleración de red/seguridad) en un único entorno de ejecución para despliegues repetibles, auditables y mantenibles.
En palabras del propio comunicado, Ubuntu actuaría como “sustrato” que unifica la CPU NVIDIA Vera, la GPU NVIDIA Rubin y la DPU NVIDIA BlueField-4 en un mismo stack. Esa idea conecta con algo muy concreto: reducir fricción entre el desarrollo y la explotación real en centros de datos, especialmente cuando hablamos de nubes privadas o soberanas (un concepto cada vez más presente en Europa).
Vera Rubin NVL72 y el giro Arm “de primera clase”
Uno de los puntos más llamativos del anuncio es la apuesta por Arm “con todas las letras”. Canonical afirma que en Ubuntu 26.04, Arm será un ciudadano de primera con paridad de rendimiento frente a x86, algo especialmente relevante si el Vera CPU (Arm personalizado) va a convivir con GPU Rubin en arquitecturas integradas tipo NVL72.
Además, Canonical dice estar integrando funcionalidades “upstream” que suelen marcar la diferencia en entornos multi-tenant:
- Nested Virtualization (virtualización anidada) para escenarios de proveedores y laboratorio.
- MPAM (Memory System Resource Partitioning and Monitoring), orientado a particionar ancho de banda de memoria y caché a nivel hardware y lograr rendimiento predecible cuando varios inquilinos compiten por recursos.
La jugada se completa con un mensaje directo al mundo cloud/data: Canonical menciona refuerzo con soporte Arm nativo en OpenStack Sunbeam y Apache Spark, buscando que equipos de datos puedan ejecutar pipelines “end-to-end” sobre silicio Arm sin sentirse en territorio de compromiso.
Operación del cluster: Ubuntu como base para NVIDIA Mission Control
Cuando la IA crece, el cuello de botella no siempre es el TFLOP: es el “día 2”. Canonical subraya que Ubuntu servirá como sistema anfitrión para NVIDIA Mission Control, software que apunta a acelerar operaciones del ciclo completo: desde configuración de despliegues e integración con facilities, hasta gestión de clusters y workloads.
Traducido al lenguaje del responsable de plataforma: menos piezas artesanales, menos divergencias entre entornos, menos “cada nodo está de una manera”. Y más capacidad de estandarizar.
Nemotron-3 y los “inference snaps”: instalar modelos como si fueran paquetes
La otra pata del anuncio es la distribución práctica de modelos. Canonical reconoce un dolor habitual al desplegar LLMs: dependencias, versiones, conflictos de librerías y runtimes. Su respuesta son los inference snaps, un empaquetado inmutable y containerizado que pretende llevar modelos optimizados “a cualquier máquina Ubuntu” con un solo comando de instalación, mostrado en un livestream para DGX Spark.
En paralelo, Canonical afirma que colaborará con NVIDIA en el empaquetado y distribución de la familia NVIDIA Nemotron-3 (empezando por modelos Nano). La promesa es clara: un entorno cerrado que incluya bibliotecas y runtimes necesarios, optimizado para las nuevas plataformas.
Esto, de funcionar como se describe, es más importante de lo que parece: reduce la distancia entre “probar un modelo” y “operarlo con garantías”, algo crítico cuando entran en juego compliance, reproducibilidad y seguridad.
BlueField-4: red, seguridad y datos sin convertirse en el freno del cluster
Canonical también pone el foco en el “pipeline” de datos: afirma que el rendimiento de Rubin se amplifica cuando el flujo NVMe↔GPU deja de estar limitado por la CPU generalista.
En el comunicado del soporte Rubin, Canonical destaca la reconfirmación de BlueField-4 como componente clave de red y seguridad, citando 64 cores NVIDIA Grace y 800G/s de throughput, y conectándolo directamente con la eficiencia al escalar “AI factories”.
Y aquí entra la pieza técnica: Ubuntu como entorno base para NVIDIA DOCA, con la idea de descargar tareas de red, almacenamiento y seguridad desde la Vera CPU hacia la DPU. Además, Canonical menciona optimizaciones del subsistema de almacenamiento para GPUDirect Storage, buscando acceso de alta velocidad entre NVMe y memoria de GPU Rubin, eliminando cuellos de botella.
Para entender la ambición de BlueField-4 en este “nuevo centro de datos”, ayuda otro texto de Canonical: allí describe BlueField-4 como plataforma acelerada para fábricas de IA a escala “gigascale”, combinando Grace CPU y ConnectX-9, y habla de un salto de 6× en capacidad de cómputo DPU respecto a la generación previa, con 800 Gb/s y un enfoque explícito hacia infraestructura “zero-trust”.
Tabla rápida: qué aporta cada capa en el stack Rubin + Ubuntu
| Capa | Qué es | Qué pretende resolver según Canonical |
|---|---|---|
| Vera (CPU Arm) | CPU personalizada Arm | Paridad Arm vs x86 en Ubuntu 26.04 y capacidades para multi-tenant (MPAM, nested virt.) |
| Rubin (GPU) | GPU para IA a escala | Base de cómputo para “AI factories”, integrada con el resto del stack vía Ubuntu |
| BlueField-4 (DPU) | Red/seguridad/almacenamiento acelerados | Offload con DOCA, 800G/s, GPUDirect Storage, hardware root-of-trust |
| Mission Control | Operación del cluster | Acelerar despliegue e integración con facilities, gestión de clusters y workloads |
| Nemotron-3 + inference snaps | Modelos + empaquetado | Simplificar despliegue de inferencia y evitar “infierno de dependencias” |
Lo que deja este anuncio: menos “magia”, más industrialización
El movimiento de Canonical no es solo “soportamos nuevo hardware”. El trasfondo es una industrialización del stack de IA: hardware heterogéneo (CPU+GPU+DPU), más automatización operativa, más empaquetado reproducible de modelos, y más foco en entornos privados/soberanos donde la seguridad y el control son parte del producto.
En 2026, el ganador no será únicamente quien tenga más potencia bruta, sino quien convierta esa potencia en infraestructura desplegable, gobernable y sostenible.
Preguntas frecuentes
¿Qué significa que Ubuntu tenga “soporte oficial” para NVIDIA Rubin?
Implica que Canonical se compromete con compatibilidad y un stack coherente para desplegar la plataforma Rubin (incluyendo sistemas NVL72) sobre Ubuntu como base, orientado a producción empresarial.
¿Qué ventajas aporta MPAM para entornos multi-tenant de IA?
Canonical explica que MPAM permite particionar ancho de banda de memoria y caché a nivel hardware para mantener rendimiento predecible cuando varios inquilinos compiten por recursos en la misma infraestructura.
¿Qué son los “inference snaps” y por qué pueden acelerar despliegues de LLMs?
Canonical los plantea como un formato de empaquetado inmutable y autocontenido que evita conflictos de dependencias y permite instalar modelos optimizados con un solo comando en sistemas Ubuntu.
¿Por qué BlueField-4 es relevante en centros de datos orientados a IA?
Porque apunta a descargar tareas de red, almacenamiento y seguridad a una DPU con gran throughput (800 Gb/s según Canonical), habilitando escalado más eficiente y un enfoque “zero-trust” en infraestructura de alto rendimiento.
