Sobre la base de su asociación de larga trayectoria, NVIDIA, Alphabet y Google anuncian nuevas iniciativas para el avance de la inteligencia artificial (IA), la democratización del acceso a las herramientas de IA, la aceleración del desarrollo de la IA física y la transformación de industrias, incluidas el área de la salud, la manufactura y la energía.
Los ingenieros e investigadores de Alphabet están trabajando en estrecha colaboración con los equipos técnicos de NVIDIA para utilizar la IA y la simulación a fin de desarrollar robots con habilidades de agarre, reimaginar el descubrimiento de medicamentos, optimizar las redes energéticas y más. Mediante el uso de las plataformas NVIDIA Omniverse, NVIDIA Cosmos y NVIDIA Isaac, los equipos de Google DeepMind, Isomorphic Labs, Intrinsic y X’s moonshot Tapestry expondrán los hitos de sus respectivas colaboraciones en la conferencia global de IA: NVIDIA GTC.
Para impulsar los esfuerzos de investigación y producción de IA de sus clientes, Google Cloud de Alphabet estará entre los primeros en adoptar la solución de bastidor a escala NVIDIA GB300 NVL72 y la GPU NVIDIA RTX PRO™ 6000 Blackwell Server Edition, también anunciadas en el GTC.
NVIDIA será la primera en adoptar SynthID, una tecnología de marcado de agua de IA de Google DeepMind para proteger la propiedad intelectual mediante la identificación del contenido generado por la IA.
“Estoy orgulloso de nuestra continua y profunda asociación con NVIDIA, que abarca los primeros días de Android y nuestras colaboraciones en IA de vanguardia en Alphabet”, dice Sundar Pichai, CEO de Google y Alphabet. “Estoy realmente emocionado por la próxima fase de nuestra asociación conforme trabajamos juntos en IA de agentes y robótica, y llevamos los beneficios de la IA a más personas en todo el mundo”.
“Alphabet y NVIDIA tienen una asociación de larga data que se extiende desde la creación de infraestructura y software de IA hasta el avance en el uso de la IA en las industrias más grandes”, dice Jensen Huang, fundador y CEO de NVIDIA. “Es una gran alegría ver a los investigadores e ingenieros de Google y NVIDIA colaborar para resolver desafíos increíbles, desde el descubrimiento de medicamentos hasta la robótica”.
“Son alianzas como esta, que conllevan estos valores y preocupaciones, las que permiten que la IA siga desarrollándose de forma continua, estable y confiable para las empresas, los consumidores y el propio mercado. Esto asegura que esta confiabilidad vaya más allá de la propia tecnología, sino que se expanda a todo lo que se desarrolla con ella”, comenta Marcio Aguiar, director de la división Enterprise de NVIDIA para América Latina.
Desarrollo de IA responsable y modelos abiertos
Google DeepMind y NVIDIA están trabajando para generar confianza en la IA Generativa a través de la transparencia del contenido.
NVIDIA será el primer usuario externo de SynthID de Google DeepMind, que incorpora marcas de agua digitales directamente en imágenes, audio, texto y video generados por IA. SynthID ayuda a preservar la integridad de los resultados de los modelos fundacionales del mundo de NVIDIA Cosmos, disponibles en build.nvidia.com, lo que ayuda a proteger contra la desinformación y la atribución erróneas, todo ello sin comprometer la calidad del video.
Google DeepMind y NVIDIA también se asociaron para optimizar Gemma, la familia de modelos livianos y abiertos de Google, para que se puedan ejecutar en las GPU de NVIDIA. El reciente lanzamiento de Gemma 3 marca un salto significativo en la evolución de la innovación abierta.
NVIDIA ha desempeñado un papel clave para hacer que Gemma sea aún más accesible para los desarrolladores. Superalimentada por la plataforma de IA de NVIDIA, Gemma está disponible como un microservicio de NVIDIA NIM altamente optimizado que aprovecha el poder de la biblioteca de código abierto NVIDIA TensorRT-LLM para un desempeño de inferencia excepcional.
Además, esta colaboración en ingeniería profunda se extenderá a la optimización de cargas de trabajo basadas en Gemini en las GPU de NVIDIA a través de Vertex IA.
La era de los robots inteligentes
Intrinsic es una compañía de Alphabet enfocada en hacer que la IA adaptativa inteligente para robótica sea utilizable y valiosa para fabricantes de todas las industrias. Hoy en día, la mayoría de los robots industriales instalados en el mundo están programados manualmente y cada movimiento se codifica de manera fija a través de un proceso complejo y costoso.
En asociación con NVIDIA, los equipos han creado flujos de trabajo de desarrollo más profundos e intuitivos para Intrinsic Flowstate (a fin de admitir los modelos fundacionales de NVIDIA Isaac Manipulator), para una capacidad universal de captura de robots. El uso de modelos fundacionales para la robótica reducirá significativamente el tiempo de desarrollo de aplicaciones y mejorará la flexibilidad, con una IA que podrá adaptarse sin esfuerzo. En el GTC, Intrinsic también compartirá una conexión de streaming del framework OpenUSD temprana entre Intrinsic Flowstate y NVIDIA Omniverse, lo que permitirá la visualización en tiempo real de las células de trabajo de robots en todas las plataformas.
Al mismo tiempo, NVIDIA y Google DeepMind están anunciando una colaboración con Disney Research para desarrollar Newton, un motor de física de código abierto acelerado por el framework NVIDIA Warp que es compatible con MuJoCo. Con tecnología de Newton, MuJoCo acelerará las cargas de trabajo de machine learning de robótica en más de 70 veces en comparación con el simulador acelerado por GPU existente de MuJoCo, MJX.
Aplicación de la innovación a los desafíos del mundo real
Isomorphic Labs, fundada por el CEO de Google DeepMind, Demis Hassabis, está reimaginando el descubrimiento de medicamentos con la IA. Ha creado un motor de diseño de medicamentos de última generación alojado en Google Cloud con GPU de NVIDIA, para permitir la escala y el desempeño necesarios para seguir desarrollando innovadores modelos de IA que puedan ayudar a avanzar la salud humana.
Tapestry, el ambicioso proyecto de X para la red eléctrica, está creando productos impulsados por IA para una red futura más ecológica y confiable. Tapestry y NVIDIA están explorando métodos para aumentar la velocidad y la precisión de las simulaciones de redes eléctricas.
Este esfuerzo conjunto se enfocará en los desafíos de integrar nuevas fuentes de energía y expandir la capacidad de la red, a fin de satisfacer las crecientes demandas del data center y la IA, al tiempo que ayuda a garantizar la estabilidad de la red. Las empresas evaluarán soluciones potenciales, incluido el uso de la IA para optimizar el proceso de interconexión, con el objetivo de mejorar la planificación y la modernización de la infraestructura energética para un futuro más sostenible.
La próxima generación de infraestructura optimizada para IA
Sobre la base de su compromiso de proporcionar a los clientes la infraestructura de IA más avanzada, Google Cloud será una de las primeras empresas en ofrecer las instancias más recientes de las GPU de NVIDIA Blackwell: NVIDIA GB300 NVL72 y NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Server Edition.
Basada en la revolucionaria arquitectura Blackwell, presentada hace un año, Blackwell Ultra incluye la solución a escala de rack NVIDIA GB300 NVL72 y el sistema NVIDIA HGX™ B300 NVL16. La GB300 NVL72 ofrece 1,5 veces más rendimiento en IA que la NVIDIA GB200 NVL72, además de multiplicar por 50 las oportunidades de negocio de Blackwell para las fábricas de IA, en comparación con las construidas con NVIDIA Hopper™. NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell es la GPU universal definitiva para cargas de trabajo de IA y computación visual en sectores como la salud, la fabricación, el comercio minorista, la retransmisión en directo y otros.
Con los lanzamientos en versión preliminar de sus máquinas virtuales A4 y A4X el mes pasado, Google Cloud se convirtió en el primer proveedor de la nube en ofrecer instancias basadas en NVIDIA B200 y GB200. A4 ya está disponible de forma general —y pronto A4X también lo estará— para que los clientes puedan aprovechar el poderoso desempeño de Blackwell con los beneficios adicionales de AI Hypercomputer, de Google Cloud.
Google Cloud y NVIDIA han trabajado juntas para optimizar frameworks populares de código abierto como JAX, una popular biblioteca de Python para el machine learning, y MaxText, para que se ejecuten de manera eficiente en las GPU de NVIDIA a escala. MaxText, un marco avanzado para escalar modelos grandes en clústeres de GPU masivos utiliza optimizaciones desarrolladas conjuntamente con NVIDIA para permitir un entrenamiento eficiente en decenas de miles de GPU.
