El 5 de enero de 2026, durante el CES de Las Vegas, NVIDIA lanzó oficialmente la plataforma Rubin, un sistema compuesto por seis chips diseñados para formar un único superordenador de inteligencia artificial. El anuncio marca un punto de inflexión en la carrera por las infraestructuras de IA, ya que la demanda de computación para entrenamiento e inferencia alcanza niveles sin precedentes.
Seis chips pensados como un solo sistema
Lo que distingue a Rubin de todas las generaciones anteriores es el principio de diseño que NVIDIA llama « extreme codesign ». En lugar de optimizar cada componente por separado, la empresa diseñó toda la arquitectura de forma simultánea e integrada. Los seis chips que componen la plataforma son la Vera CPU, la Rubin GPU, el NVLink 6 Switch, la ConnectX-9 SuperNIC, la BlueField-4 DPU y el Spectrum-6 Ethernet Switch.
Este enfoque trata el centro de datos como una unidad de computación, y no ya como un simple servidor GPU. Garantiza que el rendimiento y la eficiencia se mantengan en despliegues reales, y no solo en benchmarks aislados. Es un cambio de filosofía profundo en la forma de diseñar infraestructuras de IA a gran escala.
Cabe señalar que en marzo de 2026, la plataforma integró un séptimo chip: el Groq 3 LPX, un acelerador de inferencia de latencia ultrabaja, llevando así la arquitectura a siete componentes distintos.
Enormes ganancias de rendimiento frente a Blackwell
Las cifras anunciadas por NVIDIA son considerables. La GPU Rubin alcanza 50 petaflops en inferencia NVFP4 y 35 petaflops en entrenamiento NVFP4, lo que supone respectivamente 5x y 3,5x el rendimiento de Blackwell, con solo 1,6x más transistores.
En términos económicos, la plataforma Rubin permite reducir hasta 10 veces el coste por token de inferencia y requiere 4 veces menos GPUs para entrenar modelos MoE (mixture-of-experts) en comparación con la plataforma Blackwell. Jensen Huang, fundador y CEO de NVIDIA, presentó este objetivo claramente: reducir el coste de generación de tokens a aproximadamente una décima parte del de la generación anterior, para hacer que el despliegue de IA a gran escala sea mucho más accesible económicamente.
Estas ganancias no se limitan a la velocidad bruta. La plataforma Vera Rubin está diseñada para procesar cientos de miles de tokens de entrada en contexto largo, una capacidad indispensable para flujos de trabajo de agentes, razonamiento complejo y pipelines multimodales.
El NVL72: un rack que reinventa la instalación
El Vera Rubin NVL72 agrupa 72 GPUs en un único rack. Varios NVL72 ensamblados forman el DGX SuperPOD, un superordenador de IA a muy gran escala que los hiperscaladores como Microsoft, Google, Amazon y Meta gastan miles de millones en adquirir.
Desde el punto de vista físico, el NVL72 introduce cambios radicales. El sistema se enfría íntegramente por líquido, sin ventiladores, sin tubos expuestos y sin cableado aparente. Este diseño permite reducir el tiempo de instalación a cinco minutos, frente a las dos horas de los sistemas Blackwell equivalentes.
NVIDIA también afirma que el rack Vera Rubin NVL72 ofrece más ancho de banda que todo Internet, una formulación de marketing espectacular que ilustra la densidad de conectividad buscada para usos de agentes y modelos de razonamiento más exigentes.
Un ecosistema global listo para el despliegue
La plataforma está en plena producción, y los primeros productos estarán disponibles en los socios durante el segundo semestre de 2026. Entre los primeros proveedores de nube en desplegar instancias basadas en Vera Rubin se encontrarán AWS, Google Cloud, Microsoft y OCI, así como los socios de nube de NVIDIA: CoreWeave, Lambda, Nebius y Nscale.
Microsoft desplegará sistemas Vera Rubin NVL72 en sus futuras superfactorías de IA Fairwater, destinadas a alcanzar cientos de miles de superchips. Por parte de los fabricantes de servidores, Cisco, Dell, HPE, Lenovo y Supermicro planean ofrecer una amplia gama de sistemas basados en Rubin.
Los grandes laboratorios de IA también están presentes. Anthropic, OpenAI, Meta, xAI, Mistral AI, Cohere, Perplexity y Runway se encuentran entre las organizaciones que planean utilizar la plataforma Rubin para entrenar modelos más grandes y mejorar sus capacidades de inferencia a gran escala.
Los CEOs de la industria toman la palabra
El anuncio fue acompañado de declaraciones de varios líderes de primer nivel. « La inteligencia escala con la computación. Cuando añadimos más capacidad de computación, los modelos se vuelven más capaces, resuelven problemas más complejos y tienen un mayor impacto en las personas », declaró Sam Altman, CEO de OpenAI, en un comunicado oficial. (« Intelligence scales with compute. When we add more compute, models get more capable, solve harder problems and make a bigger impact for people. »)
« Las ganancias de eficiencia de la plataforma NVIDIA Rubin representan el tipo de progreso de infraestructura que permite una memoria más larga, un mejor razonamiento y resultados más fiables », declaró Dario Amodei, cofundador y CEO de Anthropic, en un comunicado oficial. (« The efficiency gains in the NVIDIA Rubin platform represent the kind of infrastructure progress that enables longer memory, better reasoning and more reliable outputs. »)
« Estamos construyendo las fábricas de IA más potentes del mundo para servir cualquier carga de trabajo, en cualquier lugar, con el máximo rendimiento y eficiencia », declaró Satya Nadella, presidente ejecutivo y CEO de Microsoft, en un comunicado oficial. (« We are building the world’s most powerful AI factories to serve any workload, anywhere, with maximum performance and efficiency. »)
Jensen Huang, por su parte, resumió la visión de NVIDIA en estos términos: « Rubin llega en el momento justo, ya que la demanda de computación de IA tanto para entrenamiento como para inferencia se está disparando. Con nuestro ritmo anual de entrega de una nueva generación de superordenadores de IA, Rubin da un salto gigantesco hacia la próxima frontera de la IA ». (« Rubin arrives at exactly the right moment, as AI computing demand for both training and inference is going through the roof. »)
La hoja de ruta continúa con Rubin Ultra en 2027
La plataforma Rubin no constituye un punto final: será seguida por Rubin Ultra, esperada para el segundo semestre de 2027, continuando el ritmo anual que NVIDIA se ha fijado para renovar sus generaciones de superordenadores de IA.
Sin embargo, este ritmo sostenido expone a NVIDIA a expectativas de mercado muy altas. La empresa debe superar constantemente las expectativas de Wall Street y tranquilizar sobre el hecho de que los gastos de infraestructura de IA no superen la demanda real. La competencia también se intensifica, con AMD impulsando sus propias soluciones a escala de rack, y clientes como Google y Amazon desarrollando sus propios chips personalizados.
No obstante, la plataforma Rubin representa un paso estructurante para la industria de la IA en su conjunto. Al tratar el centro de datos como un ordenador unificado en lugar de una colección de componentes, NVIDIA redefine lo que significa construir una infraestructura de inteligencia artificial. Los actores que desplieguen estos sistemas a partir del segundo semestre de 2026 tendrán una ventaja significativa en costes y capacidad para entrenar y desplegar la próxima generación de modelos de razonamiento.