NVIDIA ha anunciado la disponibilidad general de una nueva variante de su GPU profesional basada en Blackwell: la RTX PRO 5000 con 72 GB de memoria GDDR7. La idea es sencilla, pero llega en un momento muy concreto: los flujos de trabajo actuales de IA generativa y, sobre todo, de IA agéntica están empujando al límite la memoria de las GPUs de escritorio, justo cuando las empresas quieren prototipar y ejecutar más cosas “en local” por privacidad, latencia y coste.

Hasta ahora, la RTX PRO 5000 se movía en la configuración de 48 GB. Con este nuevo modelo de 72 GB, NVIDIA amplía el abanico para quienes necesitan más capacidad de VRAM sin saltar necesariamente a un entorno de centro de datos. En la práctica, es un movimiento orientado a equipos de desarrollo, ingeniería y creación que ya no solo renderizan o simulan: también ejecutan modelos de lenguaje, pipelines multimodales, sistemas con RAG y cadenas de herramientas que mantienen varios componentes vivos al mismo tiempo.

La memoria manda: por qué 72 GB importan más de lo que parece

En IA local, la potencia bruta no lo es todo. Para muchas cargas modernas, el cuello de botella aparece en dos frentes:

• Capacidad: qué modelos, contextos y activos caben simultáneamente en la GPU.
• Throughput: cuánta velocidad real se obtiene al generar texto, imágenes o al iterar en un pipeline.

NVIDIA presenta esta RTX PRO 5000 72 GB como una respuesta directa a esa presión. La cifra que pone sobre la mesa es clara: 72 GB de GDDR7, un 50 % más que la variante de 48 GB, pensada para ejecutar workflows más “hambrientos” en memoria, incluyendo modelos grandes, contextos más extensos y pipelines que combinan texto, imagen, vídeo, herramientas y recuperación de información.

En este contexto, el argumento de “IA agéntica” tiene sentido técnico: un agente no suele ser un único modelo soltando texto. A menudo implica orquestación, llamadas a herramientas, recuperación de datos, razonamiento con contexto y, en entornos empresariales, integración con documentación, tickets, repositorios y datos internos. Mantener todo eso en memoria (o evitar ir y venir continuamente al sistema) es lo que marca la diferencia entre un prototipo usable y uno desesperante.

Blackwell en workstation: 2.142 TOPS y una promesa de “más local, menos nube”

La RTX PRO 5000 72 GB se apoya en la arquitectura NVIDIA Blackwell, que la compañía vincula con mejoras en rendimiento para IA, renderizado neuronal y simulación, además de funciones orientadas a manejar múltiples cargas de trabajo de forma más eficiente.

En números, NVIDIA habla de 2.142 TOPS de rendimiento para IA. A nivel de mensaje, la intención es posicionarla como una GPU capaz de llevar al escritorio tareas que, hasta hace poco, se resolvían “por defecto” con infraestructura remota: entrenamientos ligeros, fine-tuning, pruebas rápidas, prototipado de agentes, inferencia multimodal o desarrollo de aplicaciones que necesitan baja latencia.

Esa parte “local” también va ligada a un discurso que ya es recurrente en empresas: privacidad y control de datos. Si el modelo se ejecuta en la workstation, muchos equipos pueden reducir dependencias externas para tareas internas, evitar mover datasets sensibles y recortar costes de pruebas repetitivas en cloud.

Rendimiento: comparativas en IA generativa y salto en render

En benchmarks de IA generativa, NVIDIA afirma que esta RTX PRO 5000 72 GB ofrece:

• Hasta 3,5× más rendimiento que hardware profesional de generación anterior en generación de imagen.
• Hasta 2× más rendimiento en generación de texto frente a la generación anterior.

Y fuera de la IA pura, pone mucho foco en creación y visualización profesional. En motores de path tracing como Arnold, Chaos V-Ray y Blender, y también en renderizadores GPU en tiempo real como D5 Render y Redshift, NVIDIA indica recortes de tiempo “de hasta 4,7×”. Para ingeniería y diseño de producto, la compañía habla de más de 2× en rendimiento gráfico.

Más allá del marketing, el mensaje práctico es que esta GPU no se dirige solo a “hacer IA”, sino a un perfil híbrido cada vez más habitual: equipos que mezclan CAD/CAE, simulación, escenas 3D pesadas y herramientas generativas (denoisers, asistentes, generación de assets, automatización de tareas), donde la memoria extra se traduce en menos límites y menos parones.

Casos de adopción temprana: diseño generativo e itineración en producción virtual

NVIDIA cita dos ejemplos para ilustrar el tipo de uso al que apunta:

• InfinitForm, que utiliza la GPU para optimizar su software de diseño generativo acelerado por CUDA orientado a ingeniería y manufactura, con el objetivo de acelerar simulaciones y flujos de CAD.
• Versatile Media, centrada en producción virtual, que busca mejorar rendimiento en render en tiempo real con escenas de gran escala y activos complejos, donde la memoria extra permite iterar con más resolución y complejidad sin penalizar tanto el flujo creativo.

Disponibilidad: canal profesional y más sistemas “a partir del próximo año”

La RTX PRO 5000 72 GB ya está disponible a través de partners como Ingram Micro, Leadtek, Unisplendour y xFusion, y NVIDIA anticipa una disponibilidad más amplia a través de integradores globales “a principios del próximo año”.

En conjunto, el lanzamiento es una señal clara: la carrera por llevar IA agéntica y multimodal al puesto de trabajo no va solo de modelos. Va de memoria, de iteración rápida y de poder hacer más cosas cerca del usuario, sin que cada prueba obligue a reservar recursos de centro de datos.

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Preguntas frecuentes

¿Para qué sirve tener 72 GB de VRAM en una workstation de IA?
Para ejecutar modelos y pipelines más grandes en local (LLMs, RAG, multimodal, agentes con herramientas) y manejar escenas o datasets más pesados sin quedarte sin memoria.

¿Qué mejora aporta frente a la RTX PRO 5000 de 48 GB?
La capacidad: son 72 GB, un 50 % más de memoria, lo que amplía el tipo de modelos y contextos que se pueden ejecutar y facilita mantener más componentes activos a la vez.

¿Qué tipo de profesionales se benefician más?
Desarrolladores de IA, científicos de datos, equipos de ingeniería (CAD/CAE) y creadores 3D/producción virtual que mezclan render, simulación y herramientas generativas.

¿Cuándo estará disponible en equipos de integradores globales?
NVIDIA indica que la disponibilidad más amplia mediante system builders comenzará a principios del próximo año.

vía: blogs.nvidia