La conferencia NVIDIA GTC 2026 concluyó en San José, California, con un enfoque centrado en el avance de la denominada “IA física”, una evolución de la inteligencia artificial que interactúa directamente con entornos reales a través de robótica y automatización industrial.
Durante el evento, NVIDIA presentó desarrollos en su nueva arquitectura Vera Rubin, diseñada para clústeres de IA de 3nm, así como marcos de trabajo orientados a la implementación de agentes de inteligencia artificial autónomos, conocidos como “Agentic AI”, capaces de operar de forma independiente en entornos industriales.
El cierre de la conferencia evidenció un cambio hacia sistemas en los que la inteligencia artificial no solo genera contenido, sino que también toma decisiones y ejecuta tareas en el mundo físico. Este enfoque integra robótica, simulación y automatización para desarrollar capacidades de percepción y razonamiento en máquinas.
Uno de los principales anuncios fue la arquitectura Vera Rubin, orientada a mejorar la eficiencia energética y la capacidad de procesamiento en modelos de lenguaje a gran escala y simulaciones físicas complejas. La plataforma introduce una GPU con 336 mil millones de transistores, 288 GB de memoria HBM4 y un ancho de banda de 22 TB/s, además de un rendimiento de 50 PFLOPS para inferencia y 35 PFLOPS para entrenamiento en formato NVFP4.
El sistema también incorpora la CPU Vera, con 88 núcleos personalizados compatibles con Armv9.2 y memoria LPDDR5X con hasta 1.2 TB/s de ancho de banda. En conectividad, la sexta generación de NVLink permite integrar hasta 72 GPUs en un mismo dominio de rendimiento.
En el ámbito de software, NVIDIA presentó el NVIDIA Agent Toolkit, una plataforma para desplegar agentes autónomos capaces de planificar y ejecutar tareas a largo plazo. Entre sus componentes se encuentran OpenClaw, orientado a la gestión autónoma de sistemas y tareas, y NemoClaw, diseñado para entornos seguros con controles de privacidad.
Estas tecnologías ya están siendo utilizadas en distintos sectores. Empresas como Cadence y Synopsys aplican agentes para automatizar procesos de diseño de semiconductores, mientras que Siemens integró el agente Fuse EDA para coordinar flujos de trabajo industriales. SAP, por su parte, incorpora estos sistemas en su plataforma Joule para tareas empresariales. En robótica, compañías como Honda, Mercedes-Benz y PepsiCo han adoptado estas herramientas para procesos de ingeniería y diseño.
Otro eje del evento fue la integración de gemelos digitales mediante NVIDIA Omniverse, que funciona como un entorno de simulación donde los sistemas de IA pueden entrenarse antes de operar en escenarios reales. Esta tecnología permite replicar condiciones físicas para que los agentes aprendan a interactuar con objetos y responder a situaciones sin riesgos.
Dentro de este ecosistema, NVIDIA presentó el blueprint Omniverse DSX para el diseño y operación de centros de datos y fábricas, así como herramientas como Isaac Sim, que genera datos sintéticos para acelerar el entrenamiento de robots.
Casos de uso presentados incluyeron aplicaciones en logística, manufactura e infraestructura. KION Group y GXO utilizan gemelos digitales para entrenar sistemas autónomos en almacenes; Analog Devices mostró simulaciones para manipulación robótica de precisión; Siemens integró estas capacidades en su plataforma Xcelerator; y Fogsphere desarrolla sistemas de monitoreo en entornos industriales mediante visión computacional.
Como demostración final, se presentó un robot que aprendió a caminar dentro de una simulación en Omniverse utilizando el motor de física Newton y un chip Jetson, evidenciando la aplicación práctica de la IA física.
El conjunto de anuncios posiciona a la IA física y a los sistemas agénticos como un eje en la evolución de la inteligencia artificial, con aplicaciones directas en procesos industriales, automatización y operación de infraestructuras complejas.
