CES 2025: ¿Cómo utiliza NVIDIA 3 claves para promover la innovación en tecnología de IA?

CES 2025

El rápido aumento de la IA está cambiando nuestro mundo a un ritmo sin precedentes, y NVIDIA es, sin duda, un actor clave en esta tendencia. En la recién finalizada CES 2025, los múltiples anuncios de NVIDIA volvieron a marcar el rumbo de la industria. Ya se trate de avances en el rendimiento del hardware o de la popularización de las aplicaciones de IA, dieron un fuerte impulso al desarrollo futuro de la tecnología de IA.
¡Hoy nos centraremos en algunos de los últimos anuncios de NVIDIA en CES y en cómo estas actualizaciones afectarán nuestro futuro!

¿Qué es el CES?

CES(Consumer Electronics Show) es una de las exposiciones de tecnología más influyentes del mundo y se celebra anualmente en Las Vegas, EE.UU. Esta exposición es como las Olimpiadas de la industria tecnológica, que reúne a gigantes tecnológicos y empresas emergentes de todo el mundo para mostrar sus últimos productos y tecnologías y delinearnos el futuro de la tecnología.

¿Por qué es tan importante el CES?

Indicadores de tendencias tecnológicas
La CES es como un anticipo de la industria tecnológica. Los productos y tecnologías que se exhiben cada año suelen contener la dirección de desarrollo para los próximos años. Por ejemplo, las tecnologías que debutaron en el CES en el pasado se han convertido en algo común, incluidos los teléfonos inteligentes, los televisores 4K, la tecnología de automóviles autónomos y los dispositivos de realidad virtual.

Cartel del CES

La posición central de NVIDIA en IA

Cuando se trata de la infraestructura de la tecnología de IA, NVIDIA es como un ingeniero que construye autopistas para la IA, y sus tarjetas gráficas (GPU) son los motores que permiten que la IA avance.
Con su rendimiento de hardware líder y su ecosistema de software completo, NVIDIA se ha convertido en una fuerza clave en la promoción de la aplicación de la tecnología de IA. En el recién concluido CES 2025, NVIDIA lanzó tres nuevas tarjetas gráficas, que son como instalar un motor más potente para el veloz auto de carreras con IA, permitiendo que la innovación tecnológica aumente exponencialmente.

El equilibrio perfecto entre rendimiento y precio: la IA está a punto de llegar a los hogares de la gente común

Los nuevos productos lanzados por NVIDIA en el CES no solo lograron nuevos avances en rendimiento, sino que, lo que es más sorprendente, sus precios también se redujeron considerablemente. Si tomamos como ejemplo una de las tarjetas gráficas, la potencia de cálculo se ha incrementado en 15%, ¡pero el precio es 200 dólares más barato que la generación anterior!

¿Qué representa este cambio? Debido a que el funcionamiento de la tecnología de IA requiere una potencia informática extremadamente fuerte, y las tarjetas gráficas son el núcleo que sustenta todo el entrenamiento de IA. En el pasado, solo los gigantes tecnológicos de Silicon Valley podían permitirse la IA debido al alto coste de los equipos. Sin embargo, con el anuncio de NVIDIA en el CES, es previsible que en el futuro el umbral del hardware se reduzca considerablemente, lo que permitirá que más personas tengan la oportunidad para participar en aplicaciones de IA.

Ya sean diseñadores, investigadores o incluso equipos de startups, pueden obtener potente capacidad informática a un menor coste y acelerar la realización de ideas a través de la IA.

Integración de hardware y software: ¿Cómo reduce NVIDIA el umbral para la IA?

La clave para que NVIDIA haya reducido el umbral de la IA no radica solo en la mejora del rendimiento del hardware, sino también en su perfecta integración de hardware y software para crear un ecosistema completo, lo que en última instancia reduce significativamente los costes.

Hoy en día, NVIDIA es como una planta de fabricación eficiente. No solo cuenta con productos de alto rendimiento, sino que también optimiza las herramientas de producción y mejora cada proceso para maximizar el potencial operativo.

Por ejemplo,Plataforma CUDA de NVIDIA (CUDA, nombre completo Compute Unified Device Architecture)Es como una línea de producción inteligente en una fábrica, diseñada específicamente para ayudar a los desarrolladores a "exprimir" todo el potencial del hardware. En el pasado, al entrenar modelos de IA, la eficiencia computacional podía reducirse en gran medida debido a una programación insuficientemente optimizada, lo que generaba un desperdicio de una gran cantidad de recursos computacionales. CUDA es como una herramienta de optimización de procesos profesional que ayuda a los desarrolladores a completar rápidamente una programación eficiente, de modo que se pueda utilizar por completo cada bit de potencia informática, acortando aún más el tiempo de capacitación y ahorrando costos.

Otra tecnología fundamental esTensor RT , puede verse como un diseñador que hace que el producto final sea "más ligero".
Antes de que las aplicaciones de IA se implementen en dispositivos reales (como teléfonos móviles y hogares inteligentes), a menudo es necesario optimizarlas para garantizar que puedan funcionar sin problemas en un entorno con recursos de hardware limitados. TensorRT puede simplificar automáticamente el "modelo enorme" original en una versión adecuada para su uso, lo que no solo mejora la eficiencia operativa sino que también reduce los requisitos de hardware. Naturalmente, esto reducirá los costos del equipo.

Además, la producción de hardware de NVIDIACadena de suministroTambién se ha optimizado profundamente. Utilizan tecnología de proceso de chip más sofisticada para hacer que cada tarjeta gráfica tenga una mayor densidad de rendimiento, lo que significa utilizar menos material para hacer un producto más potente.
Al mismo tiempo, la producción a gran escala y la distribución global de las ventas han reducido aún más los costes de fabricación y logística.
La acumulación de estos detalles permite a NVIDIA lanzar productos con mayor rendimiento pero a precios más bajos.

Para decirlo con una metáfora sencilla, NVIDIA no sólo es un "fabricante de automóviles", sino también un "constructor de carreteras".
Utilizan hardware para proporcionar un rendimiento básico potente, utilizan software para resolver problemas de alto umbral en las aplicaciones y utilizan tecnología de producción y optimización eficiente para reducir costos, lo que en última instancia permite que la tecnología de IA pase del laboratorio a la vida diaria y se convierta en algo que todos puedan dominar. . herramientas.

¿Cómo impulsa NVIDIA los avances en la tecnología de IA?

1. Promover el desarrollo de la investigación en IA

El proceso de crecimiento de la IA es como entrenar a un estudiante talentoso, lo que requiere mucha práctica y pruebas.
En el pasado, entrenar un modelo de aprendizaje profundo podía llevar semanas o incluso meses, pero con las actualizaciones continuas de las GPU de alto rendimiento de NVIDIA, este proceso se ha comprimido enormemente. Piense en las GPU de NVIDIA como equipos de gimnasio que ayudan a los modelos de IA a desarrollar músculos rápidamente y mejorar sus capacidades. Esto significa que si el rendimiento de la CPU continúa mejorando, los investigadores tendrán más tiempo para probar nuevas ideas y explorar áreas desconocidas en lugar de quedar atrapados en largas esperas computacionales. Estas mejoras de eficiencia no sólo benefician al ámbito académico, sino que también duplican la velocidad del progreso tecnológico en toda la industria.

2. Mejorar el rendimiento de las aplicaciones de IA

En esta etapa, las expectativas para las aplicaciones de IA han ido mucho más allá de completar tareas. También requieren respuestas rápidas y precisas, especialmente en escenarios que requieren un juicio instantáneo: por ejemplo, los vehículos autónomos necesitan procesar grandes cantidades de datos en milisegundos, incluidos condiciones de la carretera, obstáculos, etc. Objetos, semáforos, etc. Si reaccionas demasiado lentamente, puede ser peligroso.
Las tecnologías de computación de borde y GPU de NVIDIA son el núcleo de esta respuesta eficiente: las GPU permiten que los modelos de IA completen cálculos complejos en muy poco tiempo, mientras que la computación de borde coloca el procesamiento de datos cerca del usuario (como en el procesador del automóvil). evitando retrasos en la transmisión remota y garantizando el rendimiento en tiempo real.

Esta arquitectura eficiente no solo hace que la conducción autónoma sea más segura, sino que también es adecuada para otros escenarios que requieren computación en tiempo real, como el control del tráfico en ciudades inteligentes y el análisis de enfermedades en sistemas de diagnóstico médico.

3. Promover la implementación de la IA generativa

Tomemos como ejemplo la IA generativa, como ChatGPT o MidJourney. Necesitan procesar enormes cantidades de datos de lenguaje o imágenes y generar resultados en muy poco tiempo. Este proceso requiere velocidades extremadamente rápidas y una enorme potencia de procesamiento para completarse, y NVIDIA hace que estos cálculos sean más rápidos y rentables al optimizar la arquitectura del hardware.

Por ejemplo, antes se necesitaban varios minutos para crear una imagen de alta calidad utilizando IA generativa, pero a través de la optimización de la arquitectura del hardware, ahora es posible completar una imagen generativa sofisticada en solo unos segundos. No solo reduce el costo de usar IA generativa, sino que también baja el umbral de uso.

¿Qué sigue para la IA y NVIDIA?

A juzgar por el lanzamiento en el CES de esta ocasión, la dirección de desarrollo de NVIDIA es muy clara:

  1. Base de hardware más sólida
    Las futuras tarjetas gráficas continuarán mejorando el rendimiento y reduciendo los costos, lo que permitirá que más personas participen en la aplicación de la tecnología IA.
  2. Mejora continua del ecosistema
    NVIDIA está construyendo un entorno de desarrollo de IA completo que puede completar todo, desde el entrenamiento del modelo hasta la implementación en su plataforma, simplificando enormemente el proceso de aplicación de la tecnología de IA.
  3. Explorando campos emergentes
    El potencial de la IA no se limita a sus aplicaciones actuales. En el futuro, puede desempeñar un papel más importante en áreas como la atención sanitaria, la educación y la protección del medio ambiente. Por ejemplo, el análisis de imágenes médicas asistido por IA ha comenzado a ayudar a los médicos a diagnosticar enfermedades con mayor precisión, y la realización de estas tecnologías depende de una computación eficiente.

La fuerza central que impulsa la era de la IA

De la presentación del CES 2025, podemos ver que NVIDIA ha superado el papel de la fabricación de hardware y se ha convertido en un motor importante para el avance de la tecnología de IA. Al mejorar el rendimiento del hardware, mejorar el ecosistema de software y reducir las barreras técnicas, NVIDIA está construyendo un volante de crecimiento de la IA en el que todos pueden participar.

Pero el desarrollo de la tecnología no es sólo una competencia de velocidad; también debemos pensar en cómo brindar beneficios más amplios a toda la humanidad. Desde cómo distribuir recursos de manera justa hasta prestar atención a la privacidad de los datos de entrenamiento, estas cuestiones nos recordarán que, si bien la IA aporta una gran comodidad, debemos pensar más en cómo utilizar estas poderosas herramientas de manera más responsable.

La tecnología y los productos de NVIDIA han proporcionado una base sólida para los cambios de esta era, pero cómo se desarrollará el futuro depende en última instancia de cómo usemos estas herramientas para crear un mundo más inteligente e inclusivo.

 

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