Socios europeos de NVIDIA están adoptando la plataforma NVIDIA DSX para construir fábricas de IA que gasten menos agua en refrigeración y menos electricidad para la misma carga de trabajo. La compañía lo anunció el 21/10/2026 en GTC Berlín con varias cifras de pruebas propias y de clientes, entre ellas una evaluación de Nscale en Islandia que habla de un 49 % más de rendimiento de inferencia con la misma potencia.
Las claves de las fábricas de IA europeas con NVIDIA DSX en 20 segundos
- Los diseños DSX combinan refrigeración líquida y enfriadores secos de circuito cerrado.
- NVIDIA estima 54 millones de litros de agua ahorrados al día a escala de 2 GW.
- DSX MaxLPS promete hasta un 30 % menos de energía por la misma producción de tokens.
- Nscale, Lambda y la red británica aportan las primeras pruebas.
El mensaje de NVIDIA para Europa gira en torno a la eficiencia. Warren Barkley, vicepresidente de gestión de producto de DSX, defendió que el liderazgo tecnológico europeo depende de lo bien que se convierta la energía y la infraestructura en inteligencia, y que DSX reúne tecnología y experiencia de socios para construir de forma responsable y llevar antes los servicios de IA a los clientes. Josh Payne, fundador y consejero delegado de Nscale, vinculó las ambiciones de IA de Europa a la necesidad de aprovechar cada megavatio.
Refrigeración casi sin agua, con matices
Los diseños de referencia DSX combinan cómputo refrigerado por líquido con enfriadores secos de circuito cerrado, que expulsan el calor sin evaporar agua. Según NVIDIA, eso puede dejar el consumo de agua para refrigeración de la instalación cerca de cero. La infraestructura NVIDIA Vera Rubin admite refrigeración 100 % líquida con temperaturas de refrigerante de hasta 45 °C.
La cifra más llamativa es una estimación de la propia NVIDIA: a una escala de 2 GW, este enfoque ahorraría 54 millones de litros de agua al día frente a los sistemas con torres de refrigeración, el equivalente aproximado al consumo diario de 180.000 hogares. La empresa reconoce que el clima local decide si hace falta refrigeración mecánica de apoyo en los periodos más calurosos, así que el ahorro real variará según dónde se construya cada instalación.
Más tokens con la misma potencia: lo que dicen las pruebas
DSX MaxLPS reparte de forma dinámica la potencia dentro del presupuesto eléctrico contratado de una instalación. NVIDIA asegura que puede reducir hasta un 30 % la energía necesaria para la misma producción de tokens. CoreWeave, Firmus, Google Cloud, IREN, Lambda, Nebius, Nscale y Sharon AI lo están estudiando, lo que no equivale a un despliegue comercial. Las pruebas publicadas son estas:
- Lambda: en una prueba de concepto con sistemas HGX B200, el rendimiento de tokens del clúster subió un 24 % y la capacidad de GPU, un 19 %, dentro de un presupuesto de potencia fijo.
- Nscale: en su fábrica de IA de Islandia, con cuatro racks GB300 NVL72, registró un 49 % más de rendimiento de inferencia y un 37 % más de capacidad de GPU gestionada con los mismos 264 kW de potencia contratada.
- DSX Flex: en una prueba inicial con Emerald AI, EPRI, Nebius, la red eléctrica nacional británica (National Grid) y NVIDIA, un clúster Blackwell Ultra redujo su consumo hasta un 40 % durante eventos simulados de la red sin detener las cargas críticas.
Nscale también usa DSX Sim para crear gemelos digitales de sus instalaciones de Portugal e Islandia. Revista Cloud ya contó que Nscale compró Anyscale para controlar la infraestructura de IA desde la energía al software, y cómo las eléctricas se suman a NVIDIA DSX para atacar el cuello de botella de la energía.
Software abierto y un catálogo de equipos en Hugging Face
NVIDIA lanza SimReady Central Library en Hugging Face, un repositorio de modelos digitales de equipos físicos listos para simulación. Arranca con activos validados de energía y refrigeración, como los de Vertiv, y PTC ayuda a crear esos activos a partir de diseños CAD. Combinado con DSX Sim, permite probar configuraciones de energía y refrigeración antes de instalar el hardware.
En operación, tres componentes de DSX OS, la cartera modular de software de código abierto para gestionar fábricas de IA, entran en vista previa para desarrolladores: Config Manager automatiza la configuración de red, Rack Management Service se ocupa de la energía, el inventario, el firmware y los switches a nivel de rack, y Cluster Readiness Engine valida los clústeres de GPU antes de pasar a producción e identifica los nodos que fallan. CoreWeave, Crusoe, Lambda, Nebius y Nscale los están evaluando.
El ecosistema citado incluye a AVEVA, Dassault Systèmes, Procore y Siemens en software, y a ABB, Eaton, GE Vernova, Hitachi Energy, Schneider Electric, Siemens Energy, Trane Technologies y Vertiv en energía y refrigeración. Trane ha publicado siete diseños de referencia de gestión térmica, tres de ellos de refrigeración de 250 MW basados en DSX. Entre los equipos con calificación DSX Ready figuran el LiquidStack GigaModular de Trane, las unidades de distribución de refrigerante CoolChip de 2,3 MW de Vertiv y el sistema de baterías de Hitachi Energy. El comunicado advierte de que la disponibilidad de varias funciones no está garantizada y no da fechas de disponibilidad general.
Preguntas frecuentes
¿Cuánta agua ahorra NVIDIA DSX?
NVIDIA estima que, a una escala de 2 GW, sus diseños ahorrarían 54 millones de litros al día frente a torres de refrigeración, aunque el clima local puede exigir refrigeración de apoyo.
¿Qué es DSX MaxLPS?
Es un sistema que reparte la potencia dentro del presupuesto eléctrico de la instalación. NVIDIA asegura que reduce hasta un 30 % la energía necesaria para la misma producción de tokens.
¿Qué resultados obtuvo Nscale en Islandia?
Con cuatro racks GB300 NVL72, un 49 % más de rendimiento de inferencia y un 37 % más de capacidad de GPU gestionada con los mismos 264 kW.
¿Qué es SimReady Central Library?
Es un repositorio en Hugging Face de modelos digitales de equipos de energía y refrigeración listos para simular fábricas de IA antes de construirlas.
Fuentes:
