**La revolución del procesamiento de información en la era del aprendizaje automático**

En un mundo donde el aprendizaje automático (IA) se convierte cada vez más en la clave para resolver algunos de los desafíos más complejos que enfrenta nuestra sociedad, la empresa Nvidia ha lanzado una nueva arquitectura de procesamiento conocida como Rubin, diseñada para abordar el reto fundamental que plantea el aumento exponencial del cálculo necesario para el desarrollo de IA. **"Vera Rubin es diseñada para abordar esta desafiadora cuestión: la cantidad de cálculo necesaria para la IA está estallando."** dijo Jensen Huang, CEO de Nvidia.

La arquitectura Rubin, anunciada por primera vez en 2024, es el resultado más reciente del ciclo de desarrollo de hardware sin fin de Nvidia, que ha transformado a la empresa en la corporación más valiosa del mundo. La nueva plataforma reemplaza a la arquitectura Blackwell, que a su vez remplazó a las arquitecturas Hopper y Lovelace.

Los chips Rubin ya están programados para ser utilizados por casi todos los principales proveedores de nube, incluyendo asociaciones importantes de Nvidia con Anthropic, OpenAI y Amazon Web Services. Además, se utilizarán en el supercomputador Blue Lion de Hewlett Packard Enterprise (HPE) y en el próximo supercomputador Doudna del Laboratorio Nacional de Berkeley.

La arquitectura Rubin consta de seis chips separados diseñados para ser utilizados en conjunto. El chip GPU de Rubin ocupa el centro, pero la arquitectura también aborda los crecientes problemas de almacenamiento y conexión con mejoras en Bluefield y NVLink, respectivamente. La plataforma también incluye un nuevo procesador Vera CPU, diseñado para razonamiento agente.

Según Dion Harris, director senior de soluciones de infraestructura AI de Nvidia, el beneficio principal de la nueva arquitectura reside en su capacidad para abordar los crecientes requerimientos de almacenamiento y memoria asociados con los sistemas de IA modernos. **"Cuando enables nuevas tipos de workflows, como la IA agente o tareas a largo plazo, eso pone un gran estrés y requisitos en tu cache de memoria."** explicó Harris.

La arquitectura Rubin también representa un avance significativo en velocidad y eficiencia energética. Según los testeo de Nvidia, la plataforma operará tres veces y media más rápido que la anterior arquitectura Blackwell en tareas de entrenamiento de modelos y cinco veces más rápido en tareas de inferencia, alcanzando hasta 50 petaflops. La nueva plataforma también apoyará ocho veces más computación de inferencia por watt.

La introducción de Rubin viene en un momento en que la competencia para construir infraestructura de IA es intensa, con laboratorios de IA y proveedores de nube luchando por obtener chips Nvidia y los servicios necesarios para apoyarlos. En una conferencia de ganancias en octubre de 2025, Huang estimó que se invertirán **entre $3 billones y $4 billones** en infraestructura de IA en los próximos cinco años.

Análisis:

La introducción de la arquitectura Rubin por parte de Nvidia es un hito importante en el desarrollo de la inteligencia artificial. La capacidad de procesar grandes cantidades de información de manera rápida y eficiente será crucial para abordar algunos de los desafíos más complejos que enfrenta nuestra sociedad, como el cambio climático, la pandemia y la automatización del trabajo.

Sin embargo, la competencia intensa por construir infraestructura de IA puede llevar a una carrera armamentista en la que las empresas compiten por obtener recursos y talento. Es importante que se promueva un diálogo constructivo entre los actores involucrados para abordar este desafío de manera sostenible.

En cuanto al impacto de Rubin en el mercado, es posible que la nueva arquitectura acelere el desarrollo de aplicaciones de IA y anime a más empresas y organizaciones a invertir en esta área. Sin embargo, también hay riesgos asociados con la dependencia excesiva de Nvidia y otras empresas que desarrollan hardware y software para la IA.

En resumen, la introducción de la arquitectura Rubin es un paso importante hacia el futuro del aprendizaje automático, pero es fundamental abordar los desafíos sociales y económicos asociados con su desarrollo y uso.