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NVIDIA lleva la “IA de escritorio” al siguiente nivel con DGX Spark y DGX Station: modelos abiertos y de frontera, sin salir del despacho

La carrera por ejecutar modelos de Inteligencia Artificial cada vez más grandes ya no se libra solo en centros de datos. En el CES 2026, NVIDIA ha puesto el foco en un nuevo escenario: el escritorio del desarrollador. La compañía ha presentado NVIDIA DGX Spark y NVIDIA DGX Station, dos sistemas “deskside” concebidos para que equipos de ingeniería, investigación y ciencia de datos puedan probar, ajustar y ejecutar modelos avanzados de forma local, con la posibilidad de escalar después a la nube. El movimiento responde a una realidad que se ha instalado en el sector: el software abierto acelera la innovación, pero los flujos de trabajo modernos —desde RAG (búsqueda y generación aumentada) hasta agentes y razonamiento multietapa— exigen memoria

Musk agita a la industria de chips: promete una “fábrica 2 nm” donde se pueda fumar y comer

Elon Musk ha vuelto a colocar a la industria de los semiconductores en el centro del debate público con una afirmación tan provocadora como improbable: asegura que, cuando Tesla construya una fábrica capaz de producir chips de 2 nanómetros, él podrá entrar y “comerse una hamburguesa” y “fumarse un puro” dentro de la planta. La frase, pronunciada en una conversación en el pódcast Moonshots, se ha interpretado como una crítica frontal a la forma en la que el sector diseña y opera las salas limpias, el corazón de cualquier fábrica avanzada de obleas. Musk sostuvo que “se están haciendo mal las salas limpias” en las fábricas modernas y defendió que el secreto está en mantener las obleas “aisladas” durante todo

NVIDIA acelera la “Inteligencia Artificial física” con nuevos modelos abiertos y robots de socios globales en CES 2026

La robótica vive un momento de inflexión: ya no se trata solo de máquinas programadas para repetir una tarea, sino de sistemas capaces de ver, razonar y actuar en entornos reales con una flexibilidad cada vez más cercana a la humana. En el marco de CES 2026, NVIDIA ha presentado un paquete de modelos abiertos, frameworks y nuevas piezas de infraestructura orientadas a lo que la compañía denomina “Inteligencia Artificial física”, junto a robots y máquinas autónomas de socios como Boston Dynamics, Caterpillar, Franka Robotics, Humanoid, LG Electronics o NEURA Robotics. El anuncio no es menor por una razón práctica: construir robots “generalistas-especialistas” —capaces de aprender múltiples tareas y adaptarse— exige hoy un volumen de datos, simulación y entrenamiento que

6 tendencias clave que redefinirán las experiencias digitales en 2026

La etapa de pruebas tecnológicas sin límites está dejando atrás para dar paso a un enfoque mucho más estratégico y realista. En 2026, las organizaciones comienzan a superar la fase de expectativas infladas que suele acompañar a cada nueva tecnología, centrando sus esfuerzos en resolver los desafíos reales relacionados con la integración de sistemas, la seguridad y la gobernanza. En este nuevo escenario, la ventaja competitiva ya no se basa en experimentar sin rumbo, sino en desarrollar ecosistemas digitales sólidos, protegidos y capaces de aportar un valor de negocio tangible y medible. En este marco, el proveedor de plataformas de experiencia digital (DXP) Liferay ha identificado seis tendencias clave que marcarán el año 2026. Su análisis refleja un entorno en

NVIDIA presume (con números) en la era MoE: Signal65 estima que GB200 NVL72 puede ser hasta 15× más rentable por token que AMD MI355X

La conversación sobre infraestructura de Inteligencia Artificial está dejando de girar solo alrededor del “rendimiento bruto” y empieza a obsesionarse con algo mucho más prosaico: cuánto cuesta servir cada token cuando el usuario exige respuestas rápidas, a escala y con buena “sensación” de interacción. En ese terreno, los modelos MoE (Mixture of Experts / Mezcla de Expertos) están empujando a la industria hacia un problema incómodo: la comunicación entre nodos y la latencia interna se vuelve casi tan importante como la potencia de cálculo. En ese contexto, la firma Signal65 ha publicado un análisis centrado en lo que llama “la nueva economía de la inferencia” para MoE, comparando plataformas de NVIDIA y AMD con una idea base: el coste relativo

Lenovo y NVIDIA llevan las “fábricas de IA” a escala de gigavatios para acelerar la IA empresarial

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

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