La conferencia Hot Chips 2025 ha servido de escenario para que NVIDIA desgranase uno de sus desarrollos más esperados: el GB10 Superchip, un procesador híbrido que combina CPU y GPU en un mismo encapsulado, diseñado con tecnología de 3 nanómetros y preparado para transformar la experiencia de los llamados AI PCs. Este chip no solo representa un paso más en la evolución de la compañía hacia sistemas más compactos y eficientes, sino también la materialización de su estrategia de llevar la potencia de los superordenadores de inteligencia artificial a escritorios y estaciones de trabajo personales.
Un vistazo al GB10: potencia en tamaño reducido
El GB10 Superchip se compone de dos “dielets” interconectados mediante empaquetado avanzado en 2,5D.
- El S-Dielet integra los 20 núcleos ARM v9.2 distribuidos en dos clústeres de 10, con caché L2 dedicada y 32 MB de caché L3 compartida.
- El G-Dielet, por su parte, alberga la GPU basada en la arquitectura Blackwell, con núcleos Tensor de quinta generación, soporte para DLSS 4, trazado de rayos RTX y un rendimiento de hasta 1.000 TOPS en precisión FP4.
En términos prácticos, esto significa que una sola estación equipada con el GB10 puede ejecutar modelos de hasta 200.000 millones de parámetros en modo inferencia, o afinar modelos de hasta 70.000 millones, cifras que hasta ahora solo estaban al alcance de centros de datos especializados.
DGX Spark: un superordenador en formato de escritorio
El primer sistema en estrenar este chip ha sido el DGX Spark, definido por NVIDIA como un mini superordenador de IA para el escritorio. Su propuesta es clara: ofrecer la experiencia de una estación DGX en un formato reducido, con eficiencia energética y a un precio más accesible para laboratorios de investigación, empresas emergentes y desarrolladores individuales.
Entre sus especificaciones destacan:
- 128 GB de memoria unificada LPDDR5x-9400, con un ancho de banda de hasta 301 GB/s.
- 1 a 4 TB de almacenamiento NVMe M.2 con cifrado automático.
- Conectividad avanzada, incluyendo Ethernet de 10 GbE, Wi-Fi 7 y Bluetooth 5.3.
- Compatibilidad con pantallas múltiples, hasta 8K a 120 Hz por HDMI 2.1a o 4K a 120 Hz por DisplayPort.
- Sistema operativo DGX Base OS, que integra el software stack de IA de NVIDIA (CUDA, TensorRT, RAPIDS, frameworks de IA generativa y librerías optimizadas).
Lo más llamativo es que el sistema completo pesa apenas 1,2 kg y consume alrededor de 140 W TDP, cifras impensables para equipos capaces de ejecutar cargas de trabajo tan exigentes.
Arquitectura unificada y escalabilidad
Uno de los grandes avances del GB10 es su arquitectura de memoria unificada (UMA). Tanto la CPU como la GPU acceden al mismo espacio de memoria coherente, lo que elimina la necesidad de copias intermedias y acelera drásticamente procesos de entrenamiento e inferencia.
Además, la interconexión NVLINK C2C permite conectar varias unidades DGX Spark mediante tarjetas ConnectX-7, alcanzando la capacidad de trabajar con modelos de hasta 405.000 millones de parámetros en configuraciones distribuidas. Esto sitúa al GB10 en una posición intermedia entre los PCs de consumo avanzado y los servidores DGX de gran escala.
Colaboración con MediaTek: CPU y GPU bajo un mismo techo
NVIDIA ha confirmado que el desarrollo del GB10 es fruto de una estrecha colaboración con MediaTek, quien aportó la propiedad intelectual de la CPU. Esta alianza permitió realizar una integración más eficiente entre la gestión de memoria y el tráfico generado por la GPU Blackwell, un aspecto crítico para lograr un rendimiento equilibrado en un chip con consumo energético tan ajustado.
Un chip pensado para el presente… y para el futuro
Aunque el DGX Spark es el estandarte actual del GB10, todo apunta a que este superchip marcará la base de futuros lanzamientos en el mercado de consumo. NVIDIA ya trabaja en las series N1 y N1X, SoCs orientados a portátiles y mini PCs que heredarían gran parte de la innovación del GB10, llevando a usuarios profesionales —y eventualmente al público general— capacidades de IA que hasta hace poco solo estaban disponibles en grandes centros de datos.
Este paso no es menor: la democratización de la inteligencia artificial local es una tendencia que sigue ganando fuerza, especialmente en un contexto de creciente preocupación por la privacidad de los datos y la soberanía tecnológica. Poder ejecutar modelos avanzados sin depender completamente de la nube abre la puerta a un sinfín de nuevas aplicaciones en sectores como la medicina, la robótica, la investigación científica o el entretenimiento.
Implicaciones para desarrolladores y empresas
El GB10 Superchip y el DGX Spark no son únicamente una demostración de músculo tecnológico. Representan una plataforma de desarrollo versátil que puede integrarse fácilmente en flujos de trabajo existentes:
- Prototipado de modelos generativos y de razonamiento.
- Afinado fino (fine-tuning) de modelos preentrenados para casos de uso específicos.
- Inferencia a gran escala en entornos locales, reduciendo la latencia y aumentando la seguridad.
- Desarrollo de aplicaciones en el edge, incluyendo robótica, ciudades inteligentes o visión por computadora, gracias a frameworks como Isaac o Metropolis.
En este sentido, NVIDIA refuerza su estrategia de ofrecer un ecosistema completo: hardware, software optimizado y compatibilidad directa con sus infraestructuras de nube y centros de datos.
La carrera por el AI PC
Con el anuncio del GB10, NVIDIA se adentra de lleno en el mercado de los llamados AI PCs, donde competirá directamente con Intel y AMD, que también han mostrado procesadores con capacidades de aceleración de IA integradas. Sin embargo, la ventaja de NVIDIA radica en su posición dominante en ecosistemas de software y en el hecho de que su GPU Blackwell ya ha demostrado un rendimiento sobresaliente en centros de datos a gran escala.
Si la compañía logra trasladar esa potencia al segmento de consumo con un coste competitivo, podría consolidar su liderazgo en una nueva categoría de ordenadores personales donde la inteligencia artificial dejará de ser un complemento y pasará a ser el núcleo de la experiencia.
Conclusión
El NVIDIA GB10 Superchip es mucho más que un nuevo procesador: es un símbolo de cómo la frontera entre supercomputación y computación personal se está difuminando. Con él, NVIDIA quiere que cualquier desarrollador, científico de datos o empresa emergente tenga al alcance de su escritorio una potencia que hasta hace poco solo podía encontrarse en racks de servidores especializados.
La llegada del DGX Spark y de futuras variantes de consumo confirma que el futuro de la inteligencia artificial no será exclusivamente en la nube, sino también en dispositivos locales, más accesibles, energéticamente eficientes y versátiles.
Preguntas frecuentes (FAQ)
¿Qué es el NVIDIA GB10 Superchip?
Es un procesador híbrido desarrollado en 3 nm que combina 20 núcleos ARM v9.2 con una GPU basada en la arquitectura Blackwell, capaz de ofrecer hasta 1.000 TOPS en precisión FP4 para cargas de IA.
¿Qué aplicaciones puede ejecutar el DGX Spark con el GB10?
Desde prototipado y afinado de modelos de IA de hasta 70.000 millones de parámetros, hasta inferencia con modelos de 200.000 millones. También es ideal para ciencia de datos, robótica y aplicaciones en el edge.
¿Cuál es la diferencia entre el GB10 y otros chips de consumo?
El GB10 está diseñado como una solución de supercomputación en formato reducido, con memoria unificada de 128 GB, arquitectura multi-die y capacidad de escalar mediante interconexiones NVLINK y ConnectX.
¿Llegará el GB10 a portátiles y mini PCs de consumo general?
NVIDIA ha dejado entrever que los próximos SoCs N1 y N1X estarán basados en esta tecnología, lo que abriría el camino a portátiles y PCs compactos con aceleración de IA avanzada.
