Las presentaciones de CES suelen estar llenas de promesas sobre potencia, pantallas o gráficos. Pero, en la edición de 2026, Lenovo y NVIDIA han querido poner el foco en un concepto menos vistoso y mucho más determinante para el futuro inmediato de la Inteligencia Artificial: la industrialización del cómputo. En el escenario de Tech World @ CES 2026, celebrado en Sphere (Las Vegas), ambas compañías anunciaron el Lenovo AI Cloud Gigafactory with NVIDIA, un programa diseñado para ayudar a los proveedores de nube de IA a desplegar “fábricas de IA” a escala de gigavatios y poner en producción servicios avanzados con mayor rapidez.

La idea de “fábrica de IA” no es un simple recurso de marketing. Responde a una realidad que las empresas están sufriendo en primera persona: entrenar modelos es caro, pero llevarlos a producción —con datos reales, usuarios reales y latencias reales— es donde se decide el retorno. Y ahí, el cuello de botella ya no siempre es “cuántas GPUs” hay disponibles, sino lo rápido que una inversión en infraestructura se traduce en resultados operativos.

El nuevo termómetro: “tiempo hasta el primer token”

Lenovo y NVIDIA han colocado un indicador en el centro del discurso: el TTFT (time to first token), es decir, el tiempo que tarda un sistema en devolver el primer fragmento de salida útil cuando se hace una petición a un modelo. En un mundo donde los agentes de IA empiezan a ejecutar tareas, consultar herramientas y responder en tiempo real, este detalle deja de ser técnico para convertirse en negocio: un TTFT alto se traduce en experiencias torpes, productividad perdida y costes mayores.

Según la propuesta, el programa busca que los proveedores puedan lograr TTFT “en semanas” gracias a un enfoque “industrializado”: componentes listos para desplegar, orientación experta y procesos de construcción repetibles, pensados para entornos que necesitan escalar con rapidez y sin sorpresas. En otras palabras: menos bricolaje de datacenter, más “línea de montaje” para IA.

Gigavatios, millones de GPUs y el reto de la eficiencia

Hablar de “gigavatios” no es trivial. Implica instalaciones que, por su densidad de cómputo, obligan a replantear diseño térmico, red, almacenamiento y operación. Lenovo sostiene que aquí entra en juego su baza histórica: Neptune, su tecnología de refrigeración líquida para infraestructuras de alta densidad, y su capacidad de fabricación e integración a escala global. La propuesta conjunta promete reducir fricción desde el diseño hasta la operación, con servicios de ciclo de vida completo (Lenovo Hybrid AI Factory Services) y un catálogo de casos de uso repetibles (Lenovo AI Library) para acelerar la puesta en marcha.

El objetivo declarado es claro: recortar el tiempo que transcurre entre “comprar cómputo” y “facturar por servicios de IA”. Y ese es un mensaje directo a proveedores que compiten por clientes empresariales con exigencias cada vez más parecidas a las de un sistema crítico: disponibilidad, previsibilidad, seguridad, eficiencia energética y tiempos de respuesta consistentes.

Hardware de última generación: Blackwell Ultra hoy y Rubin mañana

En el plano técnico, el anuncio se apoya en la hoja de ruta de NVIDIA. El programa incluye acceso a la arquitectura NVIDIA Blackwell Ultra para diseñar clústeres a medida con opciones de computación acelerada, almacenamiento y redes. Lenovo destaca el NVIDIA GB300 NVL72 en configuración de Lenovo: un sistema “rack-scale” con 72 GPUs Blackwell Ultra y 36 CPUs NVIDIA Grace integradas en una plataforma de refrigeración líquida a nivel de rack.

Pero la ambición va más allá del presente. Lenovo afirma que el programa también dará soporte al recién anunciado NVIDIA Vera Rubin NVL72, el sistema “insignia” de NVIDIA para entrenamiento e inferencia, que integra 72 GPUs Rubin, 36 CPUs Vera, y un conjunto de red y seguridad orientado a fábricas de IA de nueva generación, con ConnectX-9 SuperNICs, BlueField-4 DPUs y Spectrum-X Ethernet, además de nuevas opciones de conmutación como Spectrum-6 y switches de Ethernet fotónica.

La lectura estratégica es evidente: no se trata solo de vender servidores, sino de asegurar que los clientes puedan migrar de una generación a otra sin rediseñar desde cero su forma de operar, con un camino de actualización claro a medida que los modelos se hacen más grandes, más multimodales y más dependientes de redes y almacenamiento ultrarrápidos.

De la potencia bruta al despliegue “a velocidad de fabricación”

Los ejecutivos de ambas compañías enmarcaron el anuncio en un cambio de paradigma. Lenovo insistió en que el valor ya no se mide únicamente por el cómputo disponible, sino por la velocidad con la que ese cómputo produce resultados. NVIDIA, por su parte, volvió a defender la idea de que cada país y cada sector acabará construyendo o alquilando fábricas de IA para “producir inteligencia”, una formulación que resume hacia dónde se mueve el mercado: servicios de IA como producción industrial, con métricas, control de calidad y escalado.

En ese contexto, el factor “operación” pesa tanto como el “hierro”. De ahí que el programa combine infraestructura, redes, software (incluyendo la integración con NVIDIA AI Enterprise y modelos abiertos como Nemotron, según la propuesta) y servicios. Es una oferta que apunta a proveedores que necesitan convertirse en socios de IA para empresas, no solo en arrendadores de GPUs.

Por qué este anuncio importa para la IA empresarial

Para muchas organizaciones, el gran dilema ya no es “si usar IA”, sino dónde ejecutarla y con qué garantías: en nube pública, en instalaciones propias, o en modelos híbridos. El enfoque de Lenovo y NVIDIA intenta encajar en esa transición ofreciendo un camino para desplegar IA a gran escala con un criterio muy concreto: reducir el tiempo de llegada a producción, con TTFT como símbolo de una obsesión mayor por latencia, estabilidad y experiencia final.

Y hay un detalle que no pasa desapercibido: el anuncio se realizó en Sphere, un recinto conocido por su exigencia tecnológica en producción audiovisual inmersiva. Lenovo subrayó que su infraestructura participó en los flujos de creación de contenido del propio recinto, un guiño a la idea de que las “fábricas de IA” no son un futuro abstracto, sino una herramienta para industrias que ya mueven datos masivos hoy.

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Preguntas frecuentes

¿Qué significa “fábrica de IA” y por qué se habla de escala de gigavatios?

Una fábrica de IA es un entorno de infraestructura diseñado para producir inteligencia a gran escala (entrenamiento, inferencia y operación de modelos) con redes, almacenamiento y software optimizados. La escala de gigavatios hace referencia a instalaciones de altísima densidad de cómputo que requieren diseño térmico y energético avanzado.

¿Qué es el “tiempo hasta el primer token” (TTFT) y por qué es tan importante?

El TTFT mide lo rápido que un sistema devuelve la primera salida útil al solicitar una respuesta a un modelo. En aplicaciones empresariales con agentes y flujos en tiempo real, un TTFT bajo mejora la experiencia, reduce esperas y ayuda a optimizar costes operativos.

¿Qué es un sistema NVL72 como GB300 NVL72 o Vera Rubin NVL72?

NVL72 suele referirse a plataformas “rack-scale” que integran 72 GPUs y CPUs asociadas en un diseño pensado para IA de gran escala, con redes de alto rendimiento y arquitectura preparada para entrenamiento e inferencia masivos.

¿Qué aporta la refrigeración líquida Neptune en despliegues de IA de alta densidad?

La refrigeración líquida busca extraer calor de forma más eficiente que el aire en racks muy densos, lo que puede mejorar estabilidad térmica y reducir el consumo asociado a la climatización, facilitando el crecimiento de cargas de IA sin disparar la huella energética.

vía: news.lenovo