{"id":33420,"date":"2026-03-24T14:30:00","date_gmt":"2026-03-24T13:30:00","guid":{"rendered":"https:\/\/www.cloudmagazin.com\/2026\/04\/10\/nvidia-gtc-2026-vera-rubin-groq-racks-120-kw-infraestructuras-nube\/"},"modified":"2026-06-23T01:38:43","modified_gmt":"2026-06-22T23:38:43","slug":"nvidia-gtc-2026-vera-rubin-groq-racks-120-kw-infraestructuras-nube","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.cloudmagazin.com\/es\/2026\/03\/24\/nvidia-gtc-2026-vera-rubin-groq-racks-120-kw-infraestructuras-nube\/","title":{"rendered":"Nvidia GTC 2026: Vera Rubin, Groq y racks de 120 kW para la nube"},"content":{"rendered":"<p style=\"color:#6190a9;font-size:0.9em;margin:0 0 16px;padding:0\">8 min de lectura<\/p>\n<p><strong>alrededor de 59 mil millones de euros en ingresos trimestrales, una arquitectura de chips con 336 mil millones de transistores y un rack de servidores que consume tanta energ\u00eda como 100 casas unifamiliares. La GTC 2026 de Nvidia en San Jose no solo mostr\u00f3 nuevos hardware &#8211; tambi\u00e9n desplaz\u00f3 las coordenadas seg\u00fan las cuales los responsables de TI planifican centros de datos, calculan presupuestos en la nube e escriben mapas de ruta de infraestructura.<\/strong><\/p>\n<p>Jensen Huang estuvo tres horas y media en el escenario del SAP Center. El mensaje central: las cargas de trabajo de IA crecen m\u00e1s r\u00e1pido de lo que la hardware puede seguir. La respuesta de Nvidia se llama Vera Rubin &#8211; una plataforma que deber\u00eda eclipsar a Blackwell. Adem\u00e1s, est\u00e1 el <a href=\"https:\/\/www.cloudmagazin.com\/es\/2026\/03\/14\/los-costes-de-la-nube-con-ia-se-salen-de-control-por-que-las-cargas-de-trabajo-g\/\">presi\u00f3n de costos de GPU<\/a>, que ya hoy obliga a los equipos de TI a justificar cada minuto de c\u00f3mputo. La pregunta ya no es si Nvidia domina &#8211; sino qu\u00e9 significa esta dominaci\u00f3n para las estrategias de nube europeas en concreto.<\/p>\n<h2>Lo m\u00e1s importante en breve<\/h2>\n<ul>\n<li><strong>Vera Rubin entrega 50 petaflops por chip<\/strong> &#8211; eso es cinco veces el rendimiento de inferencia en comparaci\u00f3n con Blackwell. Un rack NVL72 alcanza 3,6 exaflops (Nvidia Newsroom, marzo de 2026).<\/li>\n<li><strong>120 kW por rack obligan al enfriamiento l\u00edquido<\/strong> &#8211; los centros de datos existentes no pueden operar racks Blackwell sin una reconstrucci\u00f3n. El enfriamiento por aire ya no es suficiente.<\/li>\n<li><strong>Deutsche Telekom construye la f\u00e1brica de IA m\u00e1s grande de Europa<\/strong> &#8211; 10.000 GPUs Blackwell en M\u00fanich, inicio de operaciones en el T1 2026, 50 por ciento m\u00e1s de capacidad de c\u00f3mputo de IA para Alemania (comunicado de prensa de Telekom).<\/li>\n<li><strong>Acuerdo Groq por alrededor de 17 mil millones de euros<\/strong> &#8211; Nvidia licencia la tecnolog\u00eda de chips de inferencia del startup y integra al equipo directivo (CNBC, diciembre de 2025).<\/li>\n<li><strong>AMD alcanza el 80-90 por ciento de paridad CUDA<\/strong> &#8211; la competencia se intensifica, pero la migraci\u00f3n sigue siendo compleja. Las estrategias multi-proveedor se convierten en el est\u00e1ndar.<\/li>\n<\/ul>\n<h2>Vera Rubin: Cinco veces m\u00e1s r\u00e1pida que Blackwell<\/h2>\n<p>La plataforma Vera Rubin es la respuesta de Nvidia a la necesidad exponencialmente creciente de capacidad de inferencia de IA. El chip de GPU Rubin consta de <strong>336 mil millones de transistores<\/strong> &#8211; 1,6 veces m\u00e1s que su predecesor Blackwell. Utiliza <a href=\"https:\/\/www.cloudmagazin.com\/es\/2026\/03\/23\/platform-engineering-2026-interne-developer-plattformen\/\">memoria HBM4<\/a> y ofrece 22 terabytes por segundo de ancho de banda por GPU.<\/p>\n<p>La CPU Vera debajo se basa en 88 n\u00facleos ARM-v9.2 y se comunica a trav\u00e9s de NVLink-C2C a 1,8 terabytes por segundo con la GPU. Juntos, esto resulta en un sistema completamente integrado que ofrece <strong>50 petaflops en el modo de inferencia NVFP4<\/strong>. <\/p>\n<p>A escala de rack, se vuelve m\u00e1s impresionante. El Vera Rubin NVL72 &#8211; un sistema de 72 GPUs Rubin y 36 CPUs Vera &#8211; alcanza <strong>3,6 exaflops en el modo FP4<\/strong>. Para ponerlo en perspectiva: eso es m\u00e1s capacidad de c\u00e1lculo que la que pod\u00edan ofrecer todos los supercomputadores m\u00e1s r\u00e1pidos del mundo hace tres a\u00f1os.<\/p>\n<div class=\"evm-stat evm-stat-row\" style=\"gap:12px;margin:32px 0;flex-wrap:wrap\">\n<div style=\"flex:1;min-width:160px;text-align:center;background:#004a59;border-radius:10px;padding:24px 20px;color:#fff;border-top:3px solid #0bb7fd\">\n<div style=\"font-size:0.65em;text-transform:uppercase;letter-spacing:1.5px;color:#0bb7fd;margin-bottom:8px\">TRANSISTORES<\/div>\n<div style=\"font-size:clamp(1.5em,5vw,2.4em);font-weight:800;color:#fff;line-height:1\">336 mil millones<\/div>\n<div style=\"color:#fff;font-size:0.8em;margin-top:8px\">GPU Rubin &#8211; 1,6 veces m\u00e1s que Blackwell<\/div>\n<\/div>\n<div style=\"flex:1;min-width:160px;text-align:center;background:#004a59;border-radius:10px;padding:24px 20px;color:#fff;border-top:3px solid #0bb7fd\">\n<div style=\"font-size:0.65em;text-transform:uppercase;letter-spacing:1.5px;color:#0bb7fd;margin-bottom:8px\">CAPACIDAD DE INFERENCIA<\/div>\n<div style=\"font-size:clamp(1.5em,5vw,2.4em);font-weight:800;color:#fff;line-height:1\">50 PFLOPS<\/div>\n<div style=\"color:#fff;font-size:0.8em;margin-top:8px\">5 veces m\u00e1s r\u00e1pida que GB200<\/div>\n<\/div>\n<div style=\"flex:1;min-width:160px;text-align:center;background:#004a59;border-radius:10px;padding:24px 20px;color:#fff;border-top:3px solid #0bb7fd\">\n<div style=\"font-size:0.65em;text-transform:uppercase;letter-spacing:1.5px;color:#0bb7fd;margin-bottom:8px\">CAPACIDAD DE RACK<\/div>\n<div style=\"font-size:clamp(1.5em,5vw,2.4em);font-weight:800;color:#fff;line-height:1\">3,6 ExaFLOPS<\/div>\n<div style=\"color:#fff;font-size:0.8em;margin-top:8px\">Vera Rubin NVL72 (72 GPUs + 36 CPUs)<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<div style=\"text-align:center;font-size:12px;color:#888;margin-top:-20px;margin-bottom:24px\">Fuente: Nvidia Newsroom, marzo 2026<\/div>\n<p>Jensen Huang anunci\u00f3 adem\u00e1s la Vera Rubin Ultra &#8211; nombre en clave &#8222;Kyber&#8220; &#8211; que seguir\u00e1 en 2027. Despu\u00e9s est\u00e1 Feynman en la hoja de ruta. El ritmo est\u00e1 claro: <strong>Nvidia entrega una nueva arquitectura cada a\u00f1o<\/strong>, no cada dos a\u00f1os como era habitual anteriormente.<\/p>\n<figure style=\"margin:36px 0;padding:0;\">\n<blockquote style=\"position:relative;margin:0;padding:30px 34px 28px;background:linear-gradient(135deg,#013a47 0%,#004a59 100%);border-radius:12px;box-shadow:0 10px 30px rgba(0,40,60,0.18);overflow:hidden;\"><p>\n<span aria-hidden=\"true\" style=\"position:absolute;right:22px;top:6px;font-family:Georgia,serif;font-size:90px;line-height:1;color:#0bb7fd;opacity:0.18;\">&rdquo;<\/span><\/p>\n<div style=\"font-family:'SF Mono','Monaco','Consolas',monospace;font-size:10.5px;color:#0bb7fd;letter-spacing:0.18em;text-transform:uppercase;margin-bottom:13px;\">\/\/ Texto original<\/div>\n<p style=\"margin:0;font-size:1.15em;line-height:1.6;color:#f2fafd;font-weight:500;position:relative;\">Los pedidos para Blackwell y Vera Rubin alcanzar\u00e1n alrededor de 0,9 billones de euros hasta 2027.<\/p>\n<footer style=\"margin-top:16px;font-size:0.92em;color:rgba(255,255,255,0.72);font-style:normal;\"><strong style=\"color:#fff;\">Jensen Huang<\/strong> &middot; CEO Nvidia, Keynote GTC 2026, aproximadamente (CNBC, 16 de marzo de 2026)<\/footer>\n<\/blockquote>\n<\/figure>\n<h2>Blackwell Ultra: Lo que ya est\u00e1 funcionando en los hyperscalers<\/h2>\n<p>Mientras que Vera Rubin sigue siendo una promesa, la generaci\u00f3n Blackwell ya ha llegado a los centros de datos. El B300 &#8211; tambi\u00e9n conocido como Blackwell Ultra &#8211; ofrece <strong>15 petaflops en modo FP4 denso<\/strong> y cuenta con 288 GB de memoria HBM3e a 1.400 vatios de potencia t\u00e9rmica de dise\u00f1o.<\/p>\n<p>Google Cloud ofrece las instancias A4 y A4X con B200 y GB200 ya como Generalmente Disponibles. AWS tiene las instancias EC2 G7e con GPUs Blackwell en vivo en US East &#8211; y ha firmado un acuerdo por m\u00e1s de un mill\u00f3n de GPUs de Nvidia hasta 2027, confirmado por Ian Buck, VP de Hyperscale en Nvidia (Reuters, marzo de 2026). Microsoft Azure y Oracle Cloud tambi\u00e9n han anunciado sistemas basados en Blackwell.<\/p>\n<p>Lo que Blackwell aporta en la pr\u00e1ctica: Seg\u00fan los benchmarks respaldados por Nvidia de SemiAnalysis, el sistema GB200 NVL72 entrega <strong>diez veces m\u00e1s tokens por vatio<\/strong> que la generaci\u00f3n Hopper. Esto significa un d\u00e9cimo de los costos por token en cargas de trabajo de inferencia. El GB300 NVL72 deber\u00eda ser a\u00fan 1,5 veces m\u00e1s eficiente &#8211; <a href=\"https:\/\/www.cloudmagazin.com\/es\/2026\/03\/22\/opentofu-vs-terraform-adquisicion-ibm\/\">los equipos de infraestructura<\/a> que hoy reservan instancias Hopper, calcular\u00e1n con costos unitarios completamente diferentes en doce meses.<\/p>\n<p>Una restricci\u00f3n importante: Los n\u00fameros de los benchmarks provienen de pruebas que Nvidia cofinanci\u00f3. A\u00fan faltan comparaciones independientes en entornos de producci\u00f3n. La direcci\u00f3n es correcta &#8211; pero los ahorros exactos dependen de la carga de trabajo concreta.<\/p>\n<h2>120 Kilowatt pro Rack: La pregunta de infraestructura que nadie quiere hacer<\/h2>\n<p>Esto se pone inc\u00f3modo para los directores de TI. Un GB200 NVL72-Rack consume <strong>120 a 132 kilovatios de potencia continua<\/strong> \u2013 de los cuales 115 kW son de refrigeraci\u00f3n l\u00edquida y 17 kW de refrigeraci\u00f3n por aire en la configuraci\u00f3n de HPE. En comparaci\u00f3n: Un rack H100 consum\u00eda entre 10 y 15 kilovatios. Esto es un factor de 8 a 10.<\/p>\n<p>100 de estos racks necesitan 12 megavatios \u2013 lo que equivale al consumo de electricidad de 10.000 hogares. <a href=\"https:\/\/www.cloudmagazin.com\/es\/2026\/03\/16\/recuperacion-ante-desastres-como-servicio-evaluacion-practica-para-equipos-de-ti\/\">Los centros de datos existentes<\/a> no pueden manejar esta densidad sin una remodelaci\u00f3n. La refrigeraci\u00f3n l\u00edquida se convierte en una necesidad. Las conexiones de red se convierten en un cuello de botella \u2013 para grandes cl\u00fasteres de IA, los operadores a veces esperan de tres a cinco a\u00f1os para obtener capacidad de red.<\/p>\n<div class=\"evm-stat evm-stat-highlight\" style=\"text-align:center;background:#004a59;border-radius:12px;padding:32px 24px;margin:32px 0\">\n<div style=\"font-size:48px;font-weight:700;color:#fff;letter-spacing:-0.03em\">120 kW<\/div>\n<div style=\"color:#fff;font-size:15px;margin-top:8px;max-width:400px;margin-left:auto;margin-right:auto\">Consumo de energ\u00eda de un solo rack GB200 NVL72 \u2013 ocho veces m\u00e1s que un rack H100<\/div>\n<div style=\"font-size:12px;color:#0bb7fd;margin-top:8px\">Fuente: Especificaciones de Nvidia GB200 NVL72 \/ Sunbird DCIM<\/div>\n<\/div>\n<p>Nvidia argumenta con la <strong>eficiencia por token<\/strong>: Diez veces menos energ\u00eda por token procesado que la generaci\u00f3n anterior. Esto es cierto \u2013 pero solo mientras la capacidad total no crezca proporcionalmente. Si las empresas ejecutan simult\u00e1neamente m\u00e1s modelos en m\u00e1s GPUs, el consumo absoluto sigue aumentando.<\/p>\n<p>Para los tomadores de decisiones de TI en Europa, esto significa: quien quiera operar cargas de trabajo de IA on-premise o en colocation en los pr\u00f3ximos dos a\u00f1os, debe <strong>ahora<\/strong> aclarar la infraestructura f\u00edsica. Contrato de suministro de energ\u00eda, concepto de refrigeraci\u00f3n, conexi\u00f3n a la red \u2013 estos son los nuevos cuellos de botella, no la disponibilidad de GPUs.<\/p>\n<h2>Deutsche Telekom: 10.000 Blackwell-GPUs en M\u00fanich<\/h2>\n<p>La Deutsche Telekom ha anunciado junto con Nvidia la Industrial AI Cloud \u2013 seg\u00fan el comunicado de prensa de Telekom, una de las f\u00e1bricas de IA m\u00e1s grandes de Europa. Ubicaci\u00f3n: M\u00fanich. Equipado con <strong>m\u00e1s de 1.000 sistemas DGX B200<\/strong> y servidores RTX-PRO, un total de aproximadamente 10.000 GPUs Nvidia Blackwell.<\/p>\n<p>El inicio de operaciones est\u00e1 previsto para el primer trimestre de 2026. Si el cronograma se mantiene, esto aumentar\u00e1 la capacidad de computaci\u00f3n de IA en Alemania en aproximadamente <strong>50 por ciento<\/strong>. El grupo objetivo son las empresas alemanas que desean entrenar modelos de IA con sus propios datos \u2013 en servidores europeos, bajo la ley europea.<\/p>\n<p>Esto no es un proyecto aislado. Nvidia anunci\u00f3 en GTC Par\u00eds 2025 asociaciones estrat\u00e9gicas con Francia, Alemania, Reino Unido, Italia y Espa\u00f1a. Se planean <strong>20 f\u00e1bricas de IA en Europa<\/strong>, de las cuales cinco en escala de Gigafactory. En total, se proporcionar\u00e1n m\u00e1s de 3.000 ExaFlops de potencia de c\u00e1lculo Nvidia Blackwell para iniciativas de IA soberana europea.<\/p>\n<p>Para los equipos de TI en la regi\u00f3n DACH, esto se traduce en lo siguiente: quienes hasta ahora han reservado capacidad de GPU con hiperescaladores estadounidenses y se preocupan por la <a href=\"https:\/\/www.cloudmagazin.com\/es\/2026\/03\/20\/sovereignty-washing-cloud-act-datensouveraenitaet-checkliste\/\">soberan\u00eda de datos<\/a>, obtienen con la nube de Telekom una alternativa que debe ser conforme con el DSGVO y el EU-AI Act. La pregunta es si el precio y la disponibilidad pueden competir con AWS y Google.<\/p>\n<h2>DGX Spark: El ordenador de IA por alrededor de 4.095 euros<\/h2>\n<p>Adem\u00e1s de los sistemas en rack, Nvidia ha presentado dos productos de escritorio que llevan la infraestructura de IA desde el centro de datos hasta el escritorio.<\/p>\n<p>El <strong>DGX Spark<\/strong> cuesta alrededor de 4.095 euros y se basa en el superchip GB10 Grace Blackwell. Ofrece 128 GB de memoria unificada, alcanza un petaflop en modo FP4 y puede ejecutar modelos con hasta 200 mil millones de par\u00e1metros localmente. Hasta cuatro unidades Spark se pueden conectar para formar un cl\u00faster de escritorio.<\/p>\n<p>La <strong>DGX Station<\/strong> va m\u00e1s all\u00e1: chip GB300, 784 GB de memoria coherente, 20 petaflops FP4. Con esto, los modelos con una bill\u00f3n de par\u00e1metros se ejecutan localmente &#8211; sin conexi\u00f3n a la nube. Fabricantes como Dell, HP y MSI ofrecer\u00e1n la Station a partir de la primavera de 2026.<\/p>\n<p>\u00bfPara qui\u00e9n es relevante? Para empresas que no pueden o no quieren enviar datos sensibles a la nube. Equipos de investigaci\u00f3n, departamentos de seguridad, industrias impulsadas por el cumplimiento. El DGX Spark convierte la inferencia de IA local en una inversi\u00f3n que se ajusta a un presupuesto de oficina &#8211; no a un plan de inversi\u00f3n.<\/p>\n<p>Jensen Huang hizo la comparaci\u00f3n expl\u00edcita durante la GTC: un DGX Spark por alrededor de 4.095 euros reemplaza para muchos casos de uso un contrato de nube de varios miles de euros al mes. Esta es una cuenta que funciona en la mediana empresa &#8211; especialmente para equipos que trabajan regularmente con grandes modelos de lenguaje y que no aceptan la latencia de una conexi\u00f3n a la nube. Al mismo tiempo, queda la pregunta del mantenimiento: \u00bfqui\u00e9n opera el ordenador de IA local, qui\u00e9n actualiza los modelos, qui\u00e9n supervisa la carga? Este es trabajo de infraestructura que hasta ahora se inclu\u00eda en la factura de la nube.<\/p>\n<h2>Acuerdo con Groq: alrededor de 17 mil millones de euros para chips de inferencia<\/h2>\n<p>En diciembre de 2025, Nvidia cerr\u00f3 el mayor acuerdo de su historia: por unos 17 mil millones de euros, la empresa licencia la tecnolog\u00eda del startup Groq y se hace con su equipo directivo. Lo importante: <strong>Nvidia no compra Groq como empresa<\/strong> &#8211; es un acuerdo de IP y talento. Groq contin\u00faa existiendo, bajo el nuevo CEO Simon Edwards.<\/p>\n<p>Las Language Processing Units (LPUs) de Groq son chips optimizados espec\u00edficamente para la inferencia de IA. Procesan tokens significativamente m\u00e1s r\u00e1pido que las GPUs &#8211; un \u00e1rea en la que la cuota de mercado de Nvidia es notablemente m\u00e1s baja (del 60 al 75 por ciento) que en el entrenamiento (m\u00e1s del 90 por ciento).<\/p>\n<p>Jensen Huang lo expres\u00f3 directamente: &#8222;Aunque estamos incorporando empleados talentosos a nuestras filas y licenciando la IP de Groq, no estamos adquiriendo Groq como empresa.&#8220; La Groq-3-LPU presentada en la GTC 2026 muestra la direcci\u00f3n: Nvidia no solo quiere servir el mercado de inferencia con GPUs, sino complementarlo con aceleradores especializados.<\/p>\n<h2>CUDA vs. ROCm: \u00bfSe intensificar\u00e1 la competencia?<\/h2>\n<p>Nvidia posee alrededor del 80 por ciento del mercado de <a href=\"https:\/\/www.cloudmagazin.com\/es\/2026\/03\/21\/ai-native-consulting-futuro-it-consultoria\/\">aceleradores de IA<\/a>. El foso no es el hardware &#8211; es CUDA. El ecosistema de software existe desde hace 17 a\u00f1os y tiene m\u00e1s de cuatro millones de desarrolladores registrados.<\/p>\n<p>Pero AMD est\u00e1 ganando terreno. El MI300X ofrece 192 GB de memoria HBM3 &#8211; 2,4 veces m\u00e1s que la H100 &#8211; a un precio 30 a 50 por ciento m\u00e1s bajo. ROCm 7 alcanza, seg\u00fan SemiAnalysis, el 80 al 90 por ciento de paridad con CUDA. El MI350 deber\u00eda seguir en la segunda mitad de 2025 y proporcionar 35 veces la capacidad de inferencia de la serie MI300.<\/p>\n<p>La realidad en las empresas: Una migraci\u00f3n completa desde CUDA apenas se produce. Lo que ocurre son <strong>estrategias multi-proveedor<\/strong>. GPUs de AMD para la inferencia optimizada en costos, Nvidia para el entrenamiento y las cargas de trabajo complejas. Quien hoy planea una infraestructura en la nube deber\u00eda evaluar ambas opciones &#8211; no por idealismo, sino por c\u00e1lculo de costos.<\/p>\n<figure style=\"margin:36px 0;padding:0;\">\n<blockquote style=\"position:relative;margin:0;padding:30px 34px 28px;background:linear-gradient(135deg,#013a47 0%,#004a59 100%);border-radius:12px;box-shadow:0 10px 30px rgba(0,40,60,0.18);overflow:hidden;\"><p>\n<span aria-hidden=\"true\" style=\"position:absolute;right:22px;top:6px;font-family:Georgia,serif;font-size:90px;line-height:1;color:#0bb7fd;opacity:0.18;\">&rdquo;<\/span><\/p>\n<div style=\"font-family:'SF Mono','Monaco','Consolas',monospace;font-size:10.5px;color:#0bb7fd;letter-spacing:0.18em;text-transform:uppercase;margin-bottom:13px;\">\/\/ Texto original<\/div>\n<p style=\"margin:0;font-size:1.15em;line-height:1.6;color:#f2fafd;font-weight:500;position:relative;\">Cada empresa SaaS se convertir\u00e1 en una empresa de agentes como servicio.<\/p>\n<footer style=\"margin-top:16px;font-size:0.92em;color:rgba(255,255,255,0.72);font-style:normal;\"><strong style=\"color:#fff;\">Jensen Huang<\/strong> &middot; Keynote de GTC 2026, en esencia (TechRadar\/MSN Liveblog, 16 de marzo de 2026)<\/footer>\n<\/blockquote>\n<\/figure>\n<h2>Disputa por las exportaciones a China: La dimensi\u00f3n geopol\u00edtica<\/h2>\n<p>Paralelamente a la ofensiva t\u00e9cnica, en Washington se libra una lucha pol\u00edtica por las exportaciones de chips de Nvidia a China. La versi\u00f3n corta: la administraci\u00f3n Trump permiti\u00f3 las ventas de H200 a clientes chinos autorizados bajo ciertas condiciones &#8211; un m\u00e1ximo del 50 por ciento del volumen nacional de EE. UU., verificado por un laboratorio tercero controlado por EE. UU.<\/p>\n<p>En contra de esto se opone el Senado de EE. UU. Las senadoras Elizabeth Warren y Jim Banks presentaron un proyecto de ley bipartidista que <strong>exige la suspensi\u00f3n de todas las licencias de exportaci\u00f3n de Nvidia a China<\/strong>. El Comit\u00e9 de Asuntos Exteriores de la C\u00e1mara de Representantes est\u00e1 trabajando en una ley con una ventana de revisi\u00f3n de 30 d\u00edas y una prohibici\u00f3n de exportaci\u00f3n de Blackwell de dos a\u00f1os.<\/p>\n<p>Esto es relevante para las estrategias de nube europeas: si China se desmorona como mercado o se ve restringida, <a href=\"https:\/\/www.cloudmagazin.com\/es\/2026\/03\/19\/sap-sovereign-cloud-france-consecuencias-para-los\/\">el enfoque de Nvidia se desplaza<\/a> m\u00e1s hacia los mercados occidentales y, en particular, hacia Europa. Las iniciativas de IA soberana y las asociaciones con telecomunicaciones tambi\u00e9n deben entenderse en este contexto.<\/p>\n<h2>Proyecci\u00f3n de mercado: alrededor de 2,2 billones de euros en gastos de IA en 2026<\/h2>\n<p>Los n\u00fameros de Gartner ordenan lo que las anunciaciones de la GTC significan en el panorama general. Los gastos mundiales en IA deber\u00edan alcanzar los <strong>alrededor de 2,2 billones de euros<\/strong> en 2026 \u2013 un aumento del 44 por ciento con respecto a 2025. M\u00e1s de la mitad de esto se destinar\u00e1 a infraestructura: alrededor de 1,2 billones de euros para servidores, redes, refrigeraci\u00f3n y suministro de energ\u00eda (Gartner, enero de 2026).<\/p>\n<p>Particularmente notable: la infraestructura como servicio optimizada para IA \u2013 es decir, capacidad de GPU en la nube \u2013 deber\u00eda duplicarse de alrededor de 15.900 millones de euros en 2025 a <strong>alrededor de 32.700 millones de euros en 2026<\/strong>. Esto equivale a un crecimiento del 105 por ciento. Ning\u00fan otro segmento de la nube crece tan r\u00e1pido.<\/p>\n<p>Al mismo tiempo, Gartner clasifica la IA para 2026 en el \u00abTrough of Disillusionment\u00bb \u2013 la fase del ciclo de hype en la que los proyectos piloto fracasan en la realidad y las empresas demandan <a href=\"https:\/\/www.cloudmagazin.com\/es\/2026\/03\/12\/crisis-del-saas-en-2026-por-que-salesforce-pierde-un-26-y-que-deben-aprender-las\/\">pruebas pr\u00e1cticas de ROI<\/a> en lugar de presentaciones de visi\u00f3n. Esto significa: las inversiones contin\u00faan aumentando, pero tambi\u00e9n lo hacen las demandas de resultados medibles. Para los responsables del presupuesto de TI, esto es una buena noticia \u2013 porque quienes invierten ahora en infraestructura de GPU ser\u00e1n medidos por casos de negocio concretos, no por el hype.<\/p>\n<p>El informe trimestral de Q4 de Nvidia respalda la tendencia: <strong>alrededor de 59.300 millones de euros en ingresos<\/strong>, de los cuales 62.300 millones en el segmento de centros de datos \u2013 un aumento del 75 por ciento con respecto al a\u00f1o anterior. Para el Q1 del a\u00f1o fiscal 2027, Nvidia pronostica alrededor de 68.000 millones de euros. La empresa est\u00e1 en camino de convertirse en la primera firma en alcanzar un ingreso anual de alrededor de 261.000 millones de euros exclusivamente con hardware de centros de datos (Nvidia Earnings, febrero de 2026).<\/p>\n<h2>Qu\u00e9 deben hacer ahora los responsables de TI<\/h2>\n<p>La GTC 2026 tiene un mensaje claro: la infraestructura de IA se vuelve m\u00e1s potente, m\u00e1s intensiva en energ\u00eda y m\u00e1s cara en su base f\u00edsica, pero m\u00e1s barata por token procesado. Para los equipos de TI, esto genera campos de acci\u00f3n concretos.<\/p>\n<p><strong>Primero: Priorizar la planificaci\u00f3n energ\u00e9tica.<\/strong> Quien quiera operar hardware Blackwell o Rubin on-premise en los pr\u00f3ximos 18 meses necesita refrigeraci\u00f3n l\u00edquida y suministro el\u00e9ctrico superior a 100 kW por rack. Esto es un proyecto de infraestructura, no un proceso de adquisici\u00f3n.<\/p>\n<p><strong>Segundo: Evaluar m\u00faltiples proveedores.<\/strong> AMD MI300X y MI350 ya no son un juego. Para cargas de trabajo de inferencia con modelos claramente definidos, ROCm 7 puede funcionar, con una ventaja de precio del 30 al 50 por ciento. La recomendaci\u00f3n: establecer un proyecto piloto con AMD paralelo al stack de Nvidia.<\/p>\n<p><strong>Tercero: Evaluar opciones de nube soberana.<\/strong> La Deutsche Telekom Industrial AI Cloud y ofertas similares europeas hacen que el procesamiento local de IA sea econ\u00f3micamente viable por primera vez para industrias impulsadas por el cumplimiento. Obtener ofertas comparativas antes de firmar el pr\u00f3ximo contrato de nube.<\/p>\n<p><strong>Cuarto: <a href=\"https:\/\/www.cloudmagazin.com\/es\/2026\/03\/22\/nis2-y-saas-por-que-la-cadena-de-suministro-se-convierte-en-la-mayor-brecha-de-c\/\">Expandir FinOps para costos de GPU<\/a>.<\/strong> Las instancias de GPU a menudo representan el 70 al 80 por ciento de la factura de la nube para cargas de trabajo de IA. Quien no lo rastrea y optimiza por separado, pasa por alto el bloque de costos m\u00e1s grande.<\/p>\n<h2>Preguntas frecuentes<\/h2>\n<details>\n<summary><strong>\u00bfCu\u00e1l es la diferencia entre Blackwell y Vera Rubin?<\/strong><\/summary>\n<p style=\"margin:8px 0 4px 24px;color:#555;line-height:1.6\">Blackwell es la generaci\u00f3n actual de GPU de Nvidia, disponible desde 2025 en los hyperscalers. Vera Rubin es la plataforma sucesora con 336 mil millones de transistores, memoria HBM4 y cinco veces la capacidad de inferencia. Vera Rubin deber\u00eda estar disponible en la segunda mitad de 2026.<\/p>\n<\/details>\n<details>\n<summary><strong>\u00bfCu\u00e1nto cuesta un sistema GB200 NVL72?<\/strong><\/summary>\n<p style=\"margin:8px 0 4px 24px;color:#555;line-height:1.6\">Nvidia no menciona un precio de lista oficial. Proveedores de cloud como Corvex ofrecen capacidad GB200 NVL72 a partir de aproximadamente 3,91 euros por hora. Se estima que un sistema completo On-Premise cuesta en el rango de millones de mediana cifra.<\/p>\n<\/details>\n<details>\n<summary><strong>\u00bfNecesito refrigeraci\u00f3n l\u00edquida para las GPU Blackwell?<\/strong><\/summary>\n<p style=\"margin:8px 0 4px 24px;color:#555;line-height:1.6\">S\u00ed. Un rack GB200 NVL72 consume entre 120 y 132 kilovatios. La refrigeraci\u00f3n por aire no es suficiente para esta densidad de potencia. Quien quiera operar Blackwell on-premise debe invertir en infraestructura de refrigeraci\u00f3n l\u00edquida.<\/p>\n<\/details>\n<details>\n<summary><strong>\u00bfEs AMD MI300X una alternativa real a Nvidia?<\/strong><\/summary>\n<p style=\"margin:8px 0 4px 24px;color:#555;line-height:1.6\">Para ciertas cargas de trabajo de inferencia, s\u00ed. AMD ofrece 192 GB de memoria HBM3 a un precio 30 a 50 por ciento m\u00e1s bajo. ROCm 7 alcanza el 80 al 90 por ciento de paridad CUDA. Para el entrenamiento de modelos complejos, Nvidia sigue siendo la primera opci\u00f3n por el momento.<\/p>\n<\/details>\n<details>\n<summary><strong>\u00bfCu\u00e1l es el acuerdo de Nvidia con Groq?<\/strong><\/summary>\n<p style=\"margin:8px 0 4px 24px;color:#555;line-height:1.6\">Nvidia ha adquirido por aproximadamente 17 mil millones de euros la tecnolog\u00eda y el equipo directivo del startup de chips de inferencia Groq. Groq contin\u00faa existiendo como una empresa independiente. El acuerdo fortalece la posici\u00f3n de Nvidia en aceleradores de inferencia especializados.<\/p>\n<\/details>\n<details>\n<summary><strong>\u00bfQu\u00e9 ofrece la Deutsche Telekom Industrial AI Cloud?<\/strong><\/summary>\n<p style=\"margin:8px 0 4px 24px;color:#555;line-height:1.6\">Telekom opera en Munich alrededor de 10.000 GPU Nvidia Blackwell como servicio en la nube. La plataforma est\u00e1 dirigida a empresas alemanas que desean entrenar modelos de IA conforme al DSGVO en servidores europeos, sin enviar datos a hyperscalers estadounidenses.<\/p>\n<\/details>\n<details>\n<summary><strong>\u00bfCu\u00e1ndo llegar\u00e1 Vera Rubin al mercado?<\/strong><\/summary>\n<p style=\"margin:8px 0 4px 24px;color:#555;line-height:1.6\">Nvidia ha anunciado que los sistemas basados en Rubin estar\u00e1n disponibles en la segunda mitad de 2026 en los grandes proveedores de cloud. La variante Ultra Kyber est\u00e1 planeada para 2027.<\/p>\n<\/details>\n<div class=\"evm-styled-box\" style=\"background:#f0f8ff;border-radius:8px;padding:20px 24px;margin:24px 0;border-top:3px solid #0bb7fd\">\n<h2 style=\"margin-top:0;margin-bottom:12px;font-size:1.05em\">Selecci\u00f3n editorial<\/h2>\n<ul>\n<li><a href=\"https:\/\/www.cloudmagazin.com\/es\/2026\/03\/14\/los-costes-de-la-nube-con-ia-se-salen-de-control-por-que-las-cargas-de-trabajo-g\/\">Costos de KI-Cloud f\u00fcra de control: Por qu\u00e9 las cargas de trabajo de GPU hacen estallar los presupuestos de TI en 2026<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/www.cloudmagazin.com\/es\/2026\/03\/20\/sovereignty-washing-cloud-act-datensouveraenitaet-checkliste\/\">Lavado de soberan\u00eda: Por qu\u00e9 un centro de datos de la UE a\u00fan no garantiza la soberan\u00eda de los datos<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/www.cloudmagazin.com\/es\/2026\/03\/11\/apple-m5-que-rendimiento-ofrecen-realmente-estos-nuevos-chips-y-donde-alcanzan-s\/\">Apple M5: Qu\u00e9 rendimiento ofrecen realmente estos nuevos chips y d\u00f3nde alcanzan sus l\u00edmites<\/a><\/li>\n<\/ul>\n<\/div>\n<div class=\"evm-styled-box\" style=\"background:#f0f8ff;border-radius:8px;padding:20px 24px;margin:24px 0;border-top:3px solid #0bb7fd\">\n<h2 style=\"margin-top:0;margin-bottom:12px;font-size:1.05em\">M\u00e1s del ecosistema MBF Media<\/h2>\n<ul>\n<li><a href=\"https:\/\/www.mybusinessfuture.com\">MyBusinessFuture &#8211; Digitalizaci\u00f3n e IA para directivos<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/www.securitytoday.de\">SecurityToday &#8211; Ciberseguridad y seguridad IT<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/www.digital-chiefs.de\">Digital Chiefs &#8211; Liderazgo estrat\u00e9gico a nivel C-Level<\/a><\/li>\n<\/ul>\n<\/div>\n<p style=\"text-align:right;font-style:italic;color:#888;margin-top:32px\">Fuente imagen destacada: Pexels \/ Tara Winstead (px:8386440)<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"Nvidia present\u00f3 la plataforma Vera Rubin en la GTC 2026: 50 petaflops por chip, 120 kW por rack y una hoja de ruta que cambiar\u00e1 los presupuestos de la nube.","protected":false},"author":31,"featured_media":28456,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"_yoast_wpseo_meta-robots-noindex":"","_yoast_wpseo_meta-robots-nofollow":"","_yoast_wpseo_meta-robots-adv":"","_yoast_wpseo_canonical":"","_yoast_wpseo_opengraph-title":"","_yoast_wpseo_opengraph-description":"","_yoast_wpseo_opengraph-image":"","_yoast_wpseo_opengraph-image-id":0,"_yoast_wpseo_twitter-title":"","_yoast_wpseo_twitter-description":"","_yoast_wpseo_twitter-image":"","_yoast_wpseo_twitter-image-id":0,"pre_headline":"","bildquelle":"","teasertext":"","language":"de","_evm_translation_lang":"","featured_post":0,"featured_post_sortierung":0,"_wp_old_slug":[],"footnotes":""},"categories":[957,950,947],"tags":[],"industry":[],"class_list":["post-33420","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-centros-de-datos","category-inteligencia-artificial","category-noticias"],"evm_reading_time_minutes":19,"wpml_language":"es","wpml_translation_of":28450,"acf":[],"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO plugin v27.9 - https:\/\/yoast.com\/product\/yoast-seo-wordpress\/ -->\n<title>Nvidia GTC 2026: lo que significan Vera Rubin, Groq y racks de 120 kW para infra<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"Nvidia GTC 2026: Vera Rubin ofrece 50 petaflops por chip. 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