La compañía inicia la producción de chips Blackwell y construye fábricas en Texas con Foxconn y Wistron para potenciar su infraestructura de IA desde territorio estadounidense
NVIDIA ha anunciado un paso histórico en su estrategia de producción: por primera vez, sus superordenadores de Inteligencia Artificial (IA) serán diseñados y fabricados íntegramente en Estados Unidos. La compañía colabora con socios industriales como TSMC, Foxconn, Wistron, Amkor y SPIL, y ha destinado más de 92.000 metros cuadrados de superficie para nuevas plantas de ensamblaje, prueba y empaquetado en Arizona y Texas.
Los chips Blackwell de última generación ya han comenzado su producción en las instalaciones de TSMC en Phoenix. En paralelo, NVIDIA construye fábricas para ensamblar sus superordenadores en Houston y Dallas, con la colaboración de Foxconn y Wistron, respectivamente. Se espera que la producción masiva en estas plantas se acelere en los próximos 12 a 15 meses.
Una cadena de suministro “made in USA” para un futuro de IA
Jensen Huang, CEO y fundador de NVIDIA, destacó que “los motores de la infraestructura mundial de la IA están siendo construidos en Estados Unidos por primera vez”. Según explicó, este movimiento busca responder al crecimiento explosivo de la demanda de chips de IA, fortalecer la cadena de suministro y mejorar la resiliencia del ecosistema tecnológico.
El plan de la empresa incluye la producción de hasta 500.000 millones de dólares en infraestructura de IA dentro del país en los próximos cuatro años, lo que podría generar cientos de miles de empleos y contribuir de forma significativa a la seguridad económica de EE. UU.
Fábricas inteligentes con gemelos digitales y robots
NVIDIA empleará su propia tecnología de gemelos digitales y robótica avanzada para diseñar y operar estas instalaciones. Entre las herramientas clave se encuentran NVIDIA Omniverse, para modelar gemelos digitales de las fábricas, e Isaac GR00T, una plataforma de robótica que permitirá automatizar la producción.
Estas nuevas “fábricas de IA” no son centros de datos tradicionales, sino infraestructuras concebidas para ejecutar tareas de aprendizaje profundo, entrenamiento de modelos y procesamiento de grandes volúmenes de información. Huang las describe como “una nueva categoría de centros de datos dedicados a la fabricación digital impulsada por IA”.
AI-Q y Agent Intelligence: la nueva fuerza laboral digital
El anuncio se acompaña del lanzamiento de NVIDIA AI-Q, un blueprint o modelo de referencia para construir sistemas inteligentes con múltiples agentes de IA capaces de razonar, colaborar y ejecutar tareas complejas. Este marco se complementa con Agent Intelligence Toolkit, una biblioteca de código abierto que permite conectar, perfilar y optimizar equipos de agentes digitales dentro de una organización.
Empresas como Visa ya están utilizando estas herramientas para mejorar sus procesos internos, como la detección y respuesta ante amenazas de ciberseguridad. El enfoque de NVIDIA con estas tecnologías apunta a transformar los agentes de IA en empleados digitales capaces de interactuar, aprender y tomar decisiones autónomas con mayor eficiencia.
Un impulso al ecosistema tecnológico estadounidense
Con la integración de socios estratégicos como Amkor y SPIL en Arizona, y la implicación de grandes nombres como Salesforce, Atlassian o ServiceNow, NVIDIA refuerza su compromiso con una cadena de suministro robusta y localizada. Estas alianzas buscan acelerar la adopción de la IA en sectores clave como finanzas, industria, energía o servicios públicos.
La apuesta por producir superordenadores en EE. UU. llega en un contexto de creciente tensión geopolítica y competencia global por el liderazgo en tecnologías emergentes como la IA. NVIDIA se posiciona así como uno de los pilares de la estrategia industrial tecnológica norteamericana para la próxima década.
Los desarrolladores interesados ya pueden acceder a las herramientas AI-Q y Agent Intelligence en GitHub, y participar en hackatones y entrenamientos diseñados para fomentar el desarrollo de sistemas agentes más avanzados.
vía: Blog nvidia
