Nvidia lanzó nuevos modelos abiertos para llevar agentes de IA a empresas y computadoras personales
La compañía presentó Nemotron 3.5 Super VL, un modelo de 120.000 millones de parámetros para agentes empresariales, y dos modelos compactos de la familia Bolt orientados a la ejecución local. La estrategia busca facilitar el despliegue de agentes en infraestructura propia y computadoras personales, sin depender necesariamente de servicios en la nube.
Nvidia quiere que el próximo salto de la inteligencia artificial no ocurra solamente en grandes centros de datos, sino también dentro de las empresas y en las computadoras de sus usuarios. Para avanzar en esa dirección, anunció una nueva familia de modelos abiertos diseñada para ejecutar agentes capaces de utilizar herramientas, resolver tareas de varios pasos y operar de manera continua.
La principal novedad es Nemotron 3.5 Super VL, un modelo de 120.000 millones de parámetros orientado al uso empresarial. Aunque es más pequeño que Nemotron 3 Ultra, Nvidia sostiene que puede alcanzar una precisión similar en tareas de seguimiento de instrucciones y utilización de herramientas.
La propuesta apunta a organizaciones que necesitan automatizar procesos sin entregar necesariamente sus datos y operaciones a proveedores externos de modelos. El tamaño del modelo no es el único factor relevante: la capacidad para ejecutar tareas complejas, integrarse con sistemas existentes y funcionar en la infraestructura disponible determina si un agente puede pasar de una demostración a una herramienta de trabajo.
Nvidia afirma que Super VL puede completar tareas más rápido que modelos competidores de Anthropic y OpenAI, incluidos Opus 5, GPT 6.1 Sol, Luna y Astra, cuando los sistemas han sido entrenados posteriormente para tareas específicas de agentes. Entre los campos evaluados figuran la comprensión documental, la contabilidad financiera, la experimentación científica, la gestión de reclamaciones de seguros médicos y la resiliencia frente a ataques de seguridad.
Como respaldo comercial, la empresa mencionó a Skydance, EY, Ramp, CrowdStrike, Perplexity y Salesforce entre las compañías que utilizan Super VL. Estas referencias muestran el interés empresarial por los modelos abiertos, aunque las afirmaciones de rendimiento siguen siendo declaraciones de Nvidia y deben interpretarse dentro del contexto de las evaluaciones que la propia compañía presenta.
La decisión también responde a un cambio en el mercado. Los laboratorios que desarrollan modelos propietarios, muchos de ellos clientes e inversiones de Nvidia, están explorando alternativas a sus GPU para ejecutar sus cargas de trabajo. AWS impulsa sus chips Trainium, mientras Cerebras y otros fabricantes buscan captar parte de la demanda. Algunas compañías también están desarrollando silicio propio.
Frente a esa diversificación, Nvidia intenta reforzar su posición mediante una combinación de hardware, modelos y software. Si las empresas quieren ejecutar IA en sus propios centros de datos, la compañía busca ofrecerles no solo los chips, sino también modelos optimizados para esa infraestructura.
Kari Briski, vicepresidenta de Modelos Abiertos y Software de Nvidia, sostuvo que las organizaciones podrán adaptar Super VL con sus propios datos, desplegarlo en infraestructura propia y conservar el control sobre lo que construyan. La posibilidad de realizar ese ajuste, conocida como post-training, es especialmente relevante para empresas con procesos y necesidades que no se corresponden exactamente con los casos de uso generales de los modelos comerciales.
Del centro de datos al escritorio
La segunda parte del anuncio amplía esa estrategia a las computadoras personales y estaciones de trabajo. Nvidia presentó dos modelos compactos de la familia Bolt, destinados a ejecutarse localmente en equipos con el chip RTX Spark y en estaciones DGX Spark.
El primero, Nemotron 3.5 Bolt 74B-A9B 24GB, tiene 74.000 millones de parámetros y está diseñado para tareas locales con agentes. Nvidia lo orienta a un equilibrio entre velocidad y razonamiento, con capacidades para resolver problemas de varios pasos, invocar herramientas y navegar por la web.
El segundo, Bolt E4B, es un modelo más pequeño enfocado en agentes conversacionales. Nvidia indicó que estará disponible más adelante durante octubre, mientras que Super VL y Bolt 74B-A9B ya están disponibles.
Los equipos destinados a ejecutar estos modelos están llegando al mercado mediante socios como Microsoft y Dell. El objetivo es abrir un espacio para asistentes que trabajen directamente en la computadora, en lugar de enviar cada solicitud y sus datos a un servicio remoto.
La apuesta tiene una dimensión que excede el rendimiento. Un agente personal puede acceder a información familiar, datos de salud, documentos laborales y registros financieros. Para usuarios preocupados por la privacidad, ejecutar las tareas localmente podría reducir la necesidad de transferir esa información a la nube, aunque no elimina por sí solo todos los riesgos de seguridad.
Nvidia intenta así conectar dos mercados. En las empresas, los modelos abiertos permiten mayor control sobre los datos, la personalización y el despliegue. En las computadoras personales, la ejecución local promete asistentes más integrados con el entorno de trabajo y potencialmente menos dependientes de conexiones externas.
La incógnita es si las ventajas técnicas y de privacidad serán suficientes para impulsar una adopción sostenida. Los modelos abiertos amplían las opciones de las organizaciones, pero también exigen capacidad de integración, infraestructura y supervisión. Para Nvidia, el desafío consiste en convertir esa libertad de elección en una razón para comprar y utilizar sus plataformas.
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