En la Conferencia de Tecnología de GPU de Nvidia (GTC) 2025, el director ejecutivo Jensen Huang realizó una ponencia en la que esbozó un futuro transformador para la inteligencia artificial (IA), describiéndolo como el alcance de un crítico "punto de inflexión". Dirigiéndose a miles de desarrolladores y líderes de la industria en el evento—a menudo denominado la "Super Bowl de la IA"—Nvidia presentó avances significativos en tecnología y su visión para la próxima década de la IA. Un componente destacado fue la introducción de las arquitecturas gráficas de próxima generación de Nvidia, con el nombre en clave Black, diseñadas para mejorar drásticamente la eficiencia y el rendimiento computacional de la IA. Aunque los detalles eran limitados, se hizo hincapié en un progreso sin precedentes en las capacidades de la IA. Huang trazó la evolución de la IA en la última década, desde las primeras tareas de visión por computador hasta los modelos generativos sofisticados de hoy en día que ofrecen respuestas contextualizadas, relevantes y precisas. Describió el desarrollo de la IA en fases, señalando un cambio de enfoques basados en datos a la “IA física”, donde la robótica integra la IA con la comprensión del mundo real, permitiendo que las máquinas comprendan dinámicas como la fricción y la interacción física. Este avance impulsa la creación de robots autónomos que se adaptan de manera inteligente a entornos complejos. Un desafío importante de esta fase de IA física es la obtención de datos de alta calidad. Huang señaló las limitaciones actuales en los conjuntos de datos, afirmando: "Hay solo tanta cantidad de datos y tanto etiquetado que se puede hacer. " Para superar esto, Nvidia está invirtiendo mucho en tecnologías de simulación realista para entrenar eficazmente los modelos de IA. Un ejemplo destacado es Isaac, la plataforma de Nvidia diseñada para acelerar el desarrollo de robótica impulsada por IA, combinando herramientas de simulación con marcos de trabajo de IA, permitiendo que los robots aprendan y se adapten virtualmente antes de su despliegue en el mundo real.

Apoyando esto, Benjamin Lee, profesor de ingeniería eléctrica e informática, elogió el valor de Isaac: "Un entorno simulado ha sido durante mucho tiempo un sueño para los investigadores en robótica, que desean refinar sus modelos de forma segura y eficiente. Proporcionar simulaciones accesibles y avanzadas puede democratizar enormemente el desarrollo. " Nvidia también presentó la serie Cosmos, una colección de modelos de IA de código abierto destinados a revitalizar la comunidad de investigación. Estos modelos preentrenados funcionan de manera eficiente en diferentes plataformas, con el objetivo de acelerar la innovación en áreas como vehículos autónomos y comprensión del lenguaje natural. La compañía reforzó su enfoque colaborativo con alianzas, como la que mantiene con General Motors, combinando la experiencia en IA de Nvidia con la manufactura automotriz para avanzar en tecnologías de conducción autónoma, resaltando la creciente relación entre las empresas de semiconductores de IA y las industrias tradicionales. Además, Nvidia dio a conocer Halos, un sistema de IA de vanguardia para entornos operativos complejos. Huang afirmó que se trata del primer sistema de IA a gran escala y completamente integrado en el mundo, subrayando el liderazgo de Nvidia en tecnologías de IA escalables. Para cerrar la conferencia, Huang mostró un robot compacto que encarna la visión de Nvidia de la "robótica generalista"—robots versátiles capaces de realizar tareas diversas en lugar de funciones estrechamente especializadas. Declaró, "La era de la robótica generalista ya está aquí, " enfatizando que los robots futuros serán adaptativos, multifuncionales y profundamente integrados con la IA para colaborar de manera significativa con los humanos. En conjunto, los anuncios de Nvidia en GTC 2025 revelaron una estrategia ambiciosa que abarca hardware avanzado, entornos de simulación sofisticados, marcos de IA de código abierto y robótica innovadora. Al posicionarse en este punto de inflexión crucial para la IA, Nvidia está impulsando un cambio transformador en la forma en que los sistemas de IA aprenden, comprenden e interactúan con el mundo, prometiendo impactos significativos en toda la industria en los próximos años.