La estrategia de “IA soberana” de NVIDIA se consolidó en febrero de 2026 como uno de los ejes centrales de la compañía, con un enfoque orientado a que los países desarrollen y operen infraestructuras de inteligencia artificial bajo control local. La iniciativa plantea una transición desde la dependencia de grandes centros de datos y servicios en la nube externos hacia ecosistemas nacionales que integren infraestructura, datos y talento propios.
Expansión internacional en 2026
A comienzos de 2026, la empresa intensificó acuerdos con distintos gobiernos y actores estratégicos para desplegar estos entornos.
En India, durante el India AI Impact Summit celebrado en febrero, NVIDIA anunció el despliegue de decenas de miles de GPUs Blackwell en apoyo a la Misión IndiaAI. La colaboración con la firma de ingeniería Larsen & Toubro (L&T) contempla la construcción de una red de centros de datos de escala gigavatio destinada a mantener dentro del país el entrenamiento de modelos y el almacenamiento de datos críticos.
En Europa, Francia, Italia y el Reino Unido avanzan en el despliegue de más de 3.000 exaflops basados en sistemas Blackwell, con el objetivo de fortalecer capacidades tecnológicas propias. En Alemania, Deutsche Telekom prevé lanzar en 2026 una plataforma de inteligencia artificial industrial soberana de grado empresarial en colaboración con NVIDIA.
En Asia y Medio Oriente, Japón utiliza infraestructura de la compañía para desarrollar modelos de lenguaje locales y aplicaciones vinculadas a la resiliencia ante desastres naturales. En Emiratos Árabes Unidos, la empresa G42, con sede en Abu Dabi, aseguró el derecho a importar hasta 500.000 chips avanzados de NVIDIA por año hasta 2027 para respaldar sus planes nacionales de IA.
Los pilares técnicos
NVIDIA define su estrategia de IA soberana a partir de cuatro componentes técnicos. El primero es la infraestructura de hardware, que exige que los centros de datos estén ubicados físicamente dentro de las fronteras nacionales y bajo gobernanza local. El segundo es el uso de datos y métricas locales que reflejen lengua, cultura y marcos legales propios. El tercero contempla el desarrollo o adaptación de modelos fundacionales para garantizar pertinencia cultural y control. El cuarto se refiere a marcos de trabajo que unifiquen la creación y despliegue de aplicaciones, incluidas aquellas basadas en sistemas de IA agéntica.
Nueva arquitectura Rubin
En este contexto, la compañía presentó oficialmente en el CES 2026 la arquitectura Rubin, concebida como una plataforma integral para entornos de IA agéntica y soberanía de datos. A diferencia de generaciones previas, Rubin integra seis chips co-diseñados para operar como una supercomputadora a escala de rack.
Entre sus especificaciones técnicas se incluye la CPU Vera, con 88 núcleos ARM personalizados, que reemplaza a la arquitectura Grace y duplica su rendimiento. La GPU Rubin (R100), fabricada con proceso de 3 nanómetros de TSMC, alcanza 50 petaflops en inferencia (NVFP4), frente a los 20 petaflops de Blackwell. Incorpora memoria HBM4 de ocho capas con un ancho de banda de hasta 22 TB/s y el sistema de interconexión NVLink 6, que permite un ancho de banda bidireccional de 3,6 TB/s por GPU y la integración de hasta 72 GPUs en un mismo dominio lógico.
Según la compañía, Rubin ofrece mejoras frente a Blackwell, como una reducción de hasta diez veces en el costo por token, una velocidad de inferencia cinco veces superior, entrenamiento de modelos MoE con cuatro veces menos GPUs y una eficiencia energética cinco veces mayor.
Disponibilidad y proyección
NVIDIA confirmó en enero de 2026 que la plataforma Rubin se encuentra en producción total. Los primeros sistemas comerciales y despliegues en nubes soberanas están previstos para el tercer trimestre del año.
Empresas como Microsoft y Meta han anunciado planes para desplegar millones de estas GPUs antes de finalizar 2026, en un movimiento que podría influir en las estrategias gubernamentales de infraestructura tecnológica. Según directivos de la compañía, hacia finales de este año la mayoría de los países contaría con una estrategia formal de IA soberana, en un contexto en el que las aplicaciones de inteligencia artificial se vinculan cada vez más con sectores considerados críticos, como infraestructura, defensa y salud.
