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NVIDIA abre la puerta a resucitar las RTX 20 y RTX 30 ante la escasez de memoria

La escena ocurrió en un lugar poco habitual para hablar de “vuelta al pasado”. En el CES 2026 de Las Vegas, donde la expectación de muchos aficionados al PC giraba en torno a si habría nuevas tarjetas gráficas de consumo, NVIDIA decidió no presentar nuevas GeForce y centró su gran mensaje en la infraestructura para Inteligencia Artificial. En ese contexto, una pregunta directa sobre precios, falta de stock y posibles soluciones acabó dejando un titular inesperado: Jensen Huang no descarta reactivar la producción de generaciones antiguas —incluidas RTX 30 e incluso RTX 20— e, incluso, estudiar si parte de la tecnología de IA más reciente puede adaptarse a esas arquitecturas. La intervención se produjo durante la ronda de preguntas y

Red Hat y NVIDIA estrechan su alianza para llevar la IA empresarial “a escala de rack” con soporte del Día Cero para Rubin

La Inteligencia Artificial está obligando a reescribir las reglas de la infraestructura. En 2026, muchas organizaciones ya no discuten si adoptarán IA, sino cómo pasar de pilotos aislados a operaciones reales en producción, con garantías de rendimiento, seguridad y gobernanza. En ese contexto, Red Hat ha anunciado una expansión de su colaboración con NVIDIA para alinear el código abierto empresarial con la nueva ola de sistemas de IA a escala de rack, un salto que deja atrás la era del “servidor individual” y empuja hacia plataformas unificadas de alta densidad. La pieza central del anuncio es Red Hat Enterprise Linux for NVIDIA, una edición especializada de Red Hat Enterprise Linux (RHEL) optimizada para la plataforma NVIDIA Vera Rubin y orientada

Microsoft compra Osmos para llevar la “ingeniería de datos autónoma” a Fabric y acelerar la analítica lista para Inteligencia Artificial

Microsoft ha anunciado la adquisición de Osmos, una plataforma de ingeniería de datos basada en Inteligencia Artificial agéntica diseñada para simplificar flujos de trabajo que, en muchas organizaciones, siguen siendo manuales, lentos y caros. El movimiento, comunicado el 5 de enero de 2026, refuerza una idea que se repite cada vez más en los equipos de datos: el problema ya no es que falte información, sino que convertir esa información en algo accionable continúa consumiendo la mayor parte del tiempo. La operación se enmarca dentro de Microsoft Fabric, la plataforma con la que la compañía quiere unificar datos, analítica y capacidades de Inteligencia Artificial en un entorno único y seguro. En el centro de esa estrategia está OneLake, el lago

AMD redobla su apuesta por los “AI PCs” en CES 2026 con Ryzen AI 400, un mini-PC para desarrolladores y nuevo X3D

AMD ha aprovechado el escaparate de CES 2026 para lanzar un mensaje claro al mercado del PC: la IA ya no es un “extra”, es el nuevo eje de producto. Y su respuesta llega en tres frentes a la vez: nuevos procesadores para portátiles y equipos profesionales, una plataforma propia en formato mini-PC pensada para desarrolladores de IA en local, y un nuevo procesador “X3D” para quienes solo quieren más FPS sin excusas. Ryzen AI 400 y Ryzen AI PRO 400: más NPU, más alcance (consumo y empresa) El anuncio principal ha sido la familia Ryzen AI 400 Series y su variante Ryzen AI PRO 400 Series, construidas sobre arquitectura “Zen 5” y con NPUs XDNA 2 de segunda generación.

NVIDIA dibuja su hoja de ruta en CES 2026: Rubin, modelos abiertos y “memoria” para la IA agéntica

NVIDIA aprovechó el arranque de CES 2026 en Las Vegas para presentar algo más ambicioso que un catálogo de productos: una visión de plataforma. Jensen Huang subió al escenario del Fontainebleau con un mensaje claro: la inteligencia artificial ya no es una capa más del software, sino el motor que está reconstruyendo el stack completo de computación, desde el silicio y la red hasta el almacenamiento y los modelos. En ese marco, la compañía desplegó tres pilares que resumen su apuesta para los próximos años: Rubin, su nueva plataforma de IA “extreme-codesigned”; una estrategia de modelos abiertos por dominios; y una infraestructura pensada para la IA agéntica, donde el contexto —la “memoria” operativa— se convierte en un recurso crítico. Rubin:

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