NVIDIA ha presentado el Project DIGITS, una supercomputadora de IA personal de 3000 dólares que permite ejecutar modelos de 200 mil millones de parámetros
El NVIDIA Project DIGITS es un supercomputador personal de inteligencia artificial presentado recientemente en el CES 2025. Este dispositivo está diseñado para investigadores, científicos de datos y estudiantes, ofreciendo capacidades avanzadas de procesamiento para prototipos, ‘fine tuning’ y ejecución de modelos de IA. Los números hablan por sí mismos: 200 mil millones de parámetros. Hasta la fecha, los ordenadores de gama media y alta podían ejecutar hasta 13 mil millones (con configuraciones profesionales). El Project DIGITS de NVIDIA estará disponible a partir de mayo de 2025.
En esencia, NVIDIA busca democratizar el acceso a la IA de alta potencia en local, sin depender de la computación en la nube ni servidores externos. La compañía busca replicar el impacto que tuvo el ordenador personal, ahora con la IA. El ordenador incorpora el nuevo superchip NVIDIA GB10 Grace Blackwell –que combina una GPU Blackwell con un CPU Grace de 20 núcleos– y tiene un petaflop de rendimiento máximo para cálculos de IA.
El ordenador viene con la pila de software de IA de NVIDIA preinstalada, facilitando el desarrollo, ajuste y despliegue y permite ejecutar inferencias localmente y luego trasladar los modelos a infraestructuras en la nube o centros de datos para producción.
Implicaciones de este nuevo supercomputador personal
Hasta ahora, el desarrollo de IA estaba condicionado por el elevado precio de la supercomputación. Con este nuevo ordenador, que además es muy pequeño físicamente, se dotará a los investigadores y científicos de datos de una herramienta que dispone de gran capacidad de computación a un coste inferior. Por eso muchos expertos comparan este lanzamiento con el del PC, ya que de alguna forma permitirá democratizar el acceso a la supercomputación, con un chip específicamente diseñado para la IA.
Esto puede suponer un gran cambio para la mayoría de proyectos que dependen de modelos de IA para su puesta en marcha: desde proyectos médicos hasta los relacionados con el cambio climático o la robótica, por ejemplo. Trabajar en local puede ser muy ventajoso también a la hora de probar y hacer fine tuning a los modelos antes de escalarlos en un servidor con más potencia.
Nueva plataforma de NVIDIA para desarrollar IA física
En paralelo, la empresa ha anunciado Cosmos, una plataforma para desarrollar IA física, acelerando el entrenamiento de robots y vehículos autónomos. Esta aplicación combina modelos generativos basados en la física, herramientas de procesamiento de datos y capacidades avanzadas de simulación. Jensen Huang, director ejecutivo de NVIDIA, la llama «el momento ChatGPT para la robótica«. Genera datos de entrenamiento sintéticos para robots y vehículos autónomos, procesa 20 millones de horas de vídeo en solo dos semanas (frente a los 3,4 años que se tardaría con CPUs) y ya la están utilizando empresas como Uber, Waabi y Figure AI.
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