Nvidia ha lanzado Nemotron 3.5 Lightning, un modelo de IA de pesos abiertos y gratuito diseñado para tareas agénticas, junto con NeMo Switchyard, una herramienta de código abierto destinada a reducir los costes de escalado. El lanzamiento llega mientras Z.AI construye un centro de datos de un gigavatio que ejecuta GLM-5.2 en chips nacionales, intensificando la competencia global sobre los modelos abiertos y la demanda de hardware.
Nvidia lanza Nemotron 3.5 Lightning y NeMo Switchyard
Nvidia entró en la carrera de la inteligencia artificial de pesos abiertos lanzando Nemotron 3.5 Lightning, un modelo ligero adaptado para agentes de IA, junto con una herramienta de código abierto llamada NeMo Switchyard diseñada para reducir los costes de ejecución a escala. La empresa genera sus ingresos principales a través del hardware que ejecuta los modelos de IA más que del software en sí. Al ofrecer un modelo abierto, competente y gratuito, la firma apuesta a que una inteligencia artificial más barata y accesible atraerá a desarrolladores y empresas para construir agentes que sigan requiriendo GPUs para funcionar.
Nemotron 3.5 Lightning se ha construido mediante un proceso llamado destilación, entrenando un modelo más pequeño basándose en las salidas de uno más grande para capturar capacidades avanzadas en una fracción del tamaño. Nvidia afirma que el modelo es lo suficientemente ligero como para ejecutarse en una sola GPU dentro de un ordenador personal convencional en lugar de requerir un centro de datos. La empresa informa que genera respuestas hasta cuatro veces más rápido
y completa tareas aproximadamente un 30 % más rápido que modelos abiertos comparables
, optimizado específicamente para tareas dirigidas y especializadas dentro de sistemas multiagente más amplios en lugar de un chat de propósito general.
Las empresas pueden descargar, usar y modificar el modelo sin pagar tarifas de licencia ni solicitar permiso. Según informes de CNBC, firmas como CrowdStrike, CodeRabbit y Harvey ya lo han probado y personalizado. El software es accesible a través de Hugging Face, ModelScope, OpenRouter y el sitio web oficial de Nvidia.
NeMo Switchyard y la economía del almacenamiento en caché distribuido
Junto al lanzamiento del modelo, Nvidia presentó NeMo Switchyard, una herramienta de código abierto que enruta automáticamente las solicitudes al modelo de IA adecuado basándose en la precisión y el coste requeridos antes de enviarlas a sistemas más grandes y costosos. Las pruebas internas citadas por la empresa indican que la herramienta puede igualar el rendimiento de los modelos de primer nivel mientras reduce los costes de ejecución de tareas a un tercio de lo que supondría utilizar Opus 4.8 de Anthropic por sí solo
.
El CEO Jensen Huang ha defendido públicamente la inteligencia artificial de pesos abiertos, advirtiendo contra restricciones prematuras
que podrían interrumpir la innovación tecnológica. Huang argumentó previamente que mantener la IA abierta y económica beneficia directamente a las ventas de hardware, señalando a Axios que La IA gratuita debería ser excelente para el hardware. La IA gratuita debería ser excelente para los chips,
y que los modelos abiertos impulsan en última instancia una mayor demanda de chips
.
Z.AI responde con un centro de datos nacional de un gigavatio en China
Mientras los fabricantes de chips estadounidenses impulsan estrategias de distribución de pesos abiertos, las presiones competitivas están remodelando la infraestructura en el extranjero. Z.AI, anteriormente conocida como Zhipu AI, completó la construcción de un centro de datos con una capacidad máxima de un gigavatio y ha iniciado operaciones en una parte de la instalación, según información publicada originalmente por Bloomberg. El complejo depende enteramente de semiconductores nacionales fabricados en China y está dedicado al entrenamiento y ejecución de la familia de modelos GLM.
Este hito de infraestructura sigue al lanzamiento el 16 de junio de 2026 de GLM-5.2, la plataforma insignia de Z.AI diseñada para tareas de larga duración como la ingeniería de software y objetivos de agentes de múltiples pasos. Aunque se distribuye con pesos abiertos, ejecutar el modelo como servicio demanda una capacidad de cómputo masiva.
Escala de infraestructura frente a eficiencia de chips
Una capacidad energética de un gigavatio es comparable al consumo eléctrico de aproximadamente 750,000 hogares, aunque la instalación aún no consume esa carga de forma continua mientras los constructores activan zonas por fases. Z.AI también opera clústeres separados que cuentan con más de 10,000 aceleradores cada uno. Los analistas señalan que construir subestaciones eléctricas y sistemas de refrigeración difiere de llenar salas de servidores con silicio; el principal cuello de botella de China implica la fabricación de suficiente memoria de alto ancho de banda y aceleradores eficientes, más que asegurar bienes raíces o energía.
El impulso más amplio del mercado chino incluye la preparación de inversiones por parte de Pekín cercanas a los dos billones de yuanes para desplegar una red nacional de centros de datos que apunte a una cuota de componentes nacionales del 80%. Mientras tanto, los desarrolladores de software nacionales continúan adaptando los sistemas al hardware nacional, aunque los estudios sobre el hardware Huawei Ascend resaltan desafíos continuos con la madurez de las herramientas y las restricciones de memoria en comparación con los stacks de hardware occidentales.
Modelos abiertos y estrategia de mercado
Estos desarrollos duales subrayan cómo los lanzamientos de pesos abiertos y el escalado de la infraestructura nacional están transformando el sector de la inteligencia artificial. Meta también lanzó su modelo enfocado en programación, Muse Spark, junto con las afirmaciones del CEO Mark Zuckerberg de que los modelos abiertos deberían aspirar a ser los mejores del mundo
. Mientras las firmas occidentales se apoyan en modelos accesibles para asegurar la demanda de hardware posterior, los competidores internacionales están construyendo ecosistemas autónomos para evadir las restricciones de exportación.
Lectura relacionada