NVIDIA, Alphabet y Google han anunciado una serie de iniciativas conjuntas centradas en el desarrollo de inteligencia artificial (IA) generativa y física. La colaboración, revelada durante la conferencia GTC de NVIDIA, refuerza la cooperación entre las tres compañías en áreas como robótica, descubrimiento de fármacos, redes eléctricas inteligentes e infraestructura computacional optimizada para IA.
Desde el ámbito corporativo, Alphabet ha movilizado a equipos de ingeniería de distintas divisiones —entre ellas DeepMind, Isomorphic Labs, Intrinsic y X— para trabajar junto a los especialistas de NVIDIA en el desarrollo de aplicaciones avanzadas mediante simulación e inteligencia artificial. Según se explicó en la conferencia, estas iniciativas están utilizando plataformas específicas de NVIDIA como Omniverse, Isaac y Cosmos.
Una de las principales novedades es la adopción por parte de Google Cloud del sistema NVIDIA GB300 NVL72, basado en la arquitectura Blackwell. Esta solución rack-scale, junto con la nueva GPU RTX PRO 6000 Blackwell Server Edition, ha sido diseñada para escalar las capacidades de IA en entornos de producción. El objetivo es facilitar a los clientes de Google Cloud una infraestructura con mayor rendimiento y eficiencia para cargas de trabajo intensivas en computación.
IA generativa con trazabilidad: SynthID y modelos Gemma
En el ámbito de la IA generativa, Google DeepMind ha anunciado que NVIDIA será el primer socio externo en integrar SynthID, una tecnología que permite insertar marcas de agua digitales invisibles en imágenes, texto, audio y vídeo generados por IA. Esta funcionalidad busca aumentar la transparencia en los contenidos generados por modelos como los de la familia Cosmos de NVIDIA.
Asimismo, NVIDIA ha optimizado el rendimiento de los modelos abiertos de Google conocidos como Gemma. Gracias al uso de TensorRT-LLM, una biblioteca de código abierto, y al despliegue de microservicios NIM, los modelos Gemma pueden ejecutarse con mayor eficiencia en las GPU de NVIDIA. El enfoque conjunto también contempla mejoras en las cargas de trabajo basadas en modelos Gemini a través de Vertex AI, la plataforma de IA empresarial de Google Cloud.
Robótica con IA adaptable y simulación a escala
Uno de los puntos centrales de la colaboración es el desarrollo de robótica inteligente. Intrinsic, empresa de Alphabet centrada en robótica adaptable, trabaja junto a NVIDIA para integrar sus modelos fundacionales de manipulación en Flowstate, la plataforma de desarrollo de Intrinsic. Esta integración está orientada a crear sistemas de agarre robótico universales, reduciendo así la complejidad de la programación tradicional de robots industriales.
Además, se ha presentado un prototipo de conexión en streaming basado en el estándar OpenUSD entre Flowstate y Omniverse, con el fin de permitir la visualización en tiempo real de celdas robóticas operando en distintas plataformas.
Paralelamente, Google DeepMind y NVIDIA han anunciado su colaboración con Disney Research para desarrollar Newton, un motor físico de código abierto basado en la tecnología NVIDIA Warp y compatible con el entorno de simulación MuJoCo. Con esta actualización, se estima una aceleración superior al 70 % en las cargas de trabajo de aprendizaje automático robótico respecto al simulador MJX anterior.
Aplicaciones en biotecnología y redes energéticas
Isomorphic Labs, fundada por el CEO de DeepMind, ha desarrollado una plataforma de diseño de fármacos basada en IA alojada en Google Cloud, con capacidad de cómputo proporcionada por GPUs de NVIDIA. Este motor está enfocado en acelerar el descubrimiento de medicamentos mediante modelos predictivos entrenados a gran escala.
Por su parte, el proyecto Tapestry de la división X está orientado al desarrollo de soluciones basadas en IA para mejorar la eficiencia y resiliencia de las redes eléctricas. En colaboración con NVIDIA, está evaluando el uso de modelos predictivos para optimizar la interconexión de nuevas fuentes de energía, con el objetivo de mejorar la planificación y expansión de infraestructuras energéticas ante la creciente demanda de los centros de datos y sistemas de IA.
Infraestructura optimizada con la arquitectura Blackwell
Google Cloud ha confirmado que será una de las primeras plataformas en ofrecer acceso a los nuevos chips de la serie Blackwell presentados por NVIDIA: GB300 NVL72 y RTX PRO 6000 Server Edition. Esta infraestructura, diseñada para centros de datos especializados en IA, permite hasta 1,5 veces más rendimiento que su predecesor basado en la arquitectura Hopper.
La oferta incluye las máquinas virtuales A4 y A4X, que integran las nuevas GPUs B200 y GB200 de NVIDIA. A4 ya está disponible de forma general, mientras que A4X se espera próximamente. Según lo indicado, estas instancias permiten una mayor eficiencia energética y rendimiento para cargas de entrenamiento y despliegue de modelos de gran tamaño.
También se ha trabajado en la optimización de bibliotecas como JAX y frameworks como MaxText para mejorar su rendimiento en clústeres masivos de GPU. MaxText, en concreto, ha sido optimizado conjuntamente por Google y NVIDIA para facilitar el entrenamiento distribuido a gran escala.
Expansión tecnológica con implicaciones sectoriales
La cooperación entre las tres empresas refleja un enfoque multifocal para extender el uso de la inteligencia artificial en sectores industriales, científicos y energéticos. El desarrollo conjunto de plataformas, motores físicos, modelos generativos y herramientas de simulación posiciona esta alianza como un eje de referencia en la evolución de la IA aplicada.
Las soluciones presentadas apuntan a redefinir procesos tradicionales —como la programación robótica o el descubrimiento de compuestos farmacéuticos— mediante tecnologías de alto rendimiento y modelos fundacionales. Además, la integración de marcas de agua en contenidos generados por IA plantea nuevos estándares en materia de transparencia digital.
