Rubin de Nvidia: Construyendo el próximo nivel de infraestructura para la curva S de la inteligencia artificial

El lanzamiento de la plataforma Rubin por parte de Nvidia en la CES 2026 representa un claro cambio de paradigma en el nivel de infraestructura para la próxima fase del desarrollo de la inteligencia artificial. No se trata simplemente de una actualización gradual; se trata de una reingeniería fundamental del conjunto de componentes utilizados en el procesamiento de datos, diseñado para acelerar la adopción de los modelos más avanzados. El núcleo de esta plataforma consiste en un sistema compuesto por seis nuevos chips, que trabajan juntos de forma colaborativa, con el objetivo de crear un único superordenador de inteligencia artificial unificado.

Los indicadores de rendimiento destacan su potencial transformador. Rubin logra…Reducción de 10 veces en el costo de los tokens de inferencia.Y una…Reducción de 4 veces en el número de GPU necesarias para entrenar modelos de tipo “mixto de expertos” (MoE).En comparación con la plataforma Blackwell anterior. Para tener un contexto, el costo del token de inferencia es una medida crucial para los aspectos económicos de la ejecución de modelos de IA en el mundo real. Además, reducir las necesidades de GPU para el entrenamiento de modelos MoE disminuye directamente los costos de capital necesarios para escalar estos sistemas complejos. Este nivel de eficiencia es esencial para que la curva de AI se vuelva aún más pronunciada.

Crucialmente, la plataforma está optimizada específicamente para la próxima frontera: las arquitecturas de IA agente y MoE. Estos modelos combinan una serie de “inteligencias expertas” para procesar consultas, lo que requiere niveles sin precedentes de razonamiento y memoria. El diseño propuesto por Rubin, incluyendo la nueva plataforma de almacenamiento de datos de NVIDIA, aborda los desafíos relacionados con el almacenamiento y uso compartido de datos en modelos de razonamiento de miles de millones de parámetros y pasos múltiples. Al apuntar a este cambio arquitectónico específico, NVIDIA posiciona su infraestructura para aprovechar el crecimiento de los sistemas de IA más capaces, asegurando así que su plataforma siga siendo el eje fundamental para la próxima ola de innovación.

El motor de gastos de capital de la IA: Impulsando la curva exponencial del crecimiento

La plataforma Rubin es la fuente de un poderoso ciclo de retroalimentación. La infraestructura de Nvidia permite el desarrollo de tecnologías de IA más avanzadas, lo que a su vez impulsa una adopción exponencial de esta tecnología y genera un enorme motor de inversión en capital fijo. Esta dinámica ya se puede observar en la trayectoria financiera de la empresa. Colette Kress, directora financiera de Nvidia, declaró que las perspectivas son positivas.La previsión de ingresos del centro de datos, de 500 mil millones de dólares para el año 2026, es, sin duda, más elevada.Debido a la fuerte demanda. Esto no es simplemente optimismo; es una respuesta directa al aumento acelerado en la construcción de infraestructuras de IA por parte de las empresas de servicios cloud.

Los datos analizados revelan un patrón constante de subestimación en esta carrera por la inversión en gastos de capital. En los últimos dos años…Las estimaciones de consenso sobre los gastos de capital de los hipercables de inteligencia artificial han sido demasiado bajas.El gasto real ha superado constantemente las proyecciones en más del 20 porcentajes. Este desfase destaca la dificultad de predecir la magnitud de las inversiones necesarias para lograr el desarrollo de la curva de AI. La tendencia reciente indica que las estimaciones de gastos de capital para el año 2026 ascienden a 527 mil millones de dólares, frente a los 465 mil millones de dólares hace unos meses. Esta revisión al alza es una señal clave de que la construcción de infraestructuras no está disminuyendo, sino que está acelerándose.

El resultado es un poderoso ciclo de retroalimentación. Los chips de Nvidia, al igual que los que se utilizan en la plataforma Rubin, proporcionan la potencia computacional necesaria para este desarrollo. A medida que se utiliza más inteligencia artificial, aumenta la demanda de esa potencia computacional, lo que impulsa aún más las inversiones en centros de datos. Esto, a su vez, genera una mayor demanda de los chips de próxima generación de Nvidia. Este ciclo es el motor del crecimiento exponencial. Por eso la posición de Nvidia es tan crucial: no solo es un proveedor, sino que constituye la infraestructura fundamental de toda la economía de la inteligencia artificial. A medida que los inversores se concentran cada vez más en la relación entre los gastos de capital y los ingresos, el papel de Nvidia como capa de infraestructura indispensable la convierte en una de las principales beneficiarias de este ciclo de inversión prolongado y en expansión.

Catalizadores, Riesgos y las Restricciones en China

El camino que sigue Rubin está ahora marcado por un catalizador poderoso: la adopción por parte de los principales proveedores de servicios en la nube. La próxima generación de productos de Microsoft…Superfábricas de IA en FairwaterEstas soluciones están diseñadas específicamente para funcionar en la plataforma Vera Rubin. La empresa está expandiendo su uso de cientos de miles de chips Vera Rubin de NVIDIA. Esto no es un proyecto piloto, sino una decisión de compromiso con una nueva infraestructura. Es probable que AWS y otras empresas de almacenamiento e infraestructura hagan lo mismo, creando así un ciclo de retroalimentación que se refuerza a sí mismo. A medida que estas empresas implementan Vera Rubin a gran escala, aumentará la demanda por todo el ecosistema relacionado con Vera Rubin: desde redes y almacenamiento hasta stack de software. Esto acelerará la adopción de esta plataforma.

Sin embargo, la tesis enfrenta un riesgo importante: la sostenibilidad del crecimiento en gastos de capital relacionados con la inteligencia artificial exponencial. Si la demanda por los modelos más avanzados disminuye, o si surgen alternativas que ganen popularidad, la intensa competencia por esos recursos podría presionar los márgenes de beneficio. El mercado ya ha demostrado que puede abandonar a Nvidia, como se vio recientemente en las operaciones bursátiles.La sesión del jueves se cerró a $185, lo que representa una disminución del 2.17%.En medio de la presión general del sector de los chips. Aunque las mejoras en la eficiencia de la plataforma Rubin son un aspecto positivo, la enorme magnitud de los gastos de capital significa que cualquier desaceleración en la tendencia ascendente del sector de la inteligencia artificial tendrá efectos negativos en todo el ecosistema.

Los factores externos también están transformando la situación actual. Las restricciones en el uso de los chips H200 de Nvidia en China actúan como un catalizador para la diversificación de sus operaciones. Estas limitaciones obligan a Nvidia a expandir su ecosistema y acelerar la adopción de la plataforma Rubin fuera de esa región. La empresa responde a esto mediante colaboraciones más amplias, como la que mantiene con Red Hat, con el objetivo de ofrecer una solución completa para el desarrollo de sistemas de inteligencia artificial, optimizada para la plataforma Rubin. Este giro estratégico convierte un obstáculo geopolítico en una oportunidad para construir una infraestructura más resistente y distribuida a nivel mundial, asegurando así que las bases necesarias estén disponibles dondequiera que surja la próxima ola de innovaciones en el campo de la inteligencia artificial.