Resumen:
- Blueprint permite el procesamiento y la curación de datos a gran escala, la generación de datos sintéticos, el aprendizaje por refuerzo y la evaluación de modelos físicos de IA para agentes de IA dedicados a la visión, la robótica y los vehículos autónomos.
- Los proveedores de servicios en la nube, incluidos Microsoft Azure y Nebius, ofrecen Blueprint para transformar la computación a escala global en mecanismos de producción de datos listos para usar y orientados a agentes.
- Los principales desarrolladores de IA física — FieldAI, Hexagon Robotics, Linker Vision, Milestone Systems, Skild AI, Uber y Teradyne Robotics — están utilizando Blueprint para acelerar el desarrollo de robótica, agentes de IA de visión y vehículos autónomos.
SAN JOSE, Calif. — GTC — NVIDIA anuncia el NVIDIA Physical AI Data Factory Blueprint, una arquitectura de referencia abierta que unifica y automatiza la forma en que se generan, amplían y evalúan los datos de entrenamiento, reduciendo los costos, el tiempo y la complejidad del entrenamiento de sistemas de IA física a gran escala.
El proyecto permite a los desarrolladores utilizar los modelos de mundo abierto NVIDIA Cosmos™ y los principales agentes de codificación para transformar datos de entrenamiento limitados en conjuntos de datos amplios y diversificados, incluyendo casos extremos poco frecuentes y escenarios de cola larga que son costosos, demorados y, a menudo, imposibles de capturar en el mundo real.
NVIDIA está colaborando con Microsoft Azure y Nebius para integrar el proyecto de código abierto en la infraestructura y los servicios en la nube de estas empresas, lo que permite a los desarrolladores aprovechar el poder de la computación acelerada en grandes volúmenes de datos de entrenamiento. Los principales desarrolladores de IA física — FieldAI, Hexagon Robotics, Linker Vision, Milestone Systems, RoboForce, Skild AI, Teradyne Robotics y Uber — están utilizando el proyecto para acelerar el desarrollo de robótica, agentes de IA de visión y vehículos autónomos.
“La IA física es la próxima frontera de la revolución de la IA, donde el éxito depende de la capacidad de generar enormes cantidades de datos”, afirma Rev Lebaredian, vicepresidente de Omniverse y tecnologías de simulación de NVIDIA. “En colaboración con líderes del sector de la nube, estamos ofreciendo un nuevo tipo de mecanismo de agencia que transforma la capacidad de computación en los datos de alta calidad necesarios para dar vida a la próxima generación de sistemas autónomos y robots. En esta nueva era, la computación es sinónimo de datos”.
Un mecanismo unificado para el desarrollo de IA física
La IA física sigue leyes de escalabilidad: el rendimiento mejora a medida que aumentan los datos, la capacidad de computación y la capacidad del modelo. El Physical AI Data Factory Blueprint funciona como una arquitectura de referencia única que guía a los equipos desde los datos sin procesar hasta conjuntos de entrenamiento listos para el modelo, a través de flujos de trabajo modulares y automatizados:
- Curaduría e investigación: NVIDIA Cosmos Curator procesa, refina y anota conjuntos de datos sintéticos y del mundo real a gran escala.
- Ampliación y multiplicación: Cosmos Transfer amplía y diversifica exponencialmente los datos seleccionados, multiplicando las entradas reales y simuladas para capturar mejor los escenarios poco frecuentes y de cola larga en diversos entornos y condiciones de iluminación.
- Evaluación y validación: NVIDIA Cosmos Evaluator, desarrollado con Cosmos Reason y ahora disponible en GitHub, puntúa, verifica y filtra automáticamente los datos generados para garantizar la precisión física y la preparación para el entrenamiento.
NVIDIA está utilizando el Physical AI Data Factory Blueprint para entrenar y evaluar NVIDIA Alpamayo, los primeros modelos abiertos de visión, lenguaje y acción basados en el razonamiento del mundo para la conducción autónoma a largo plazo. Skild AI está aplicando el blueprint para mejorar los modelos base para robots de uso general, mientras que Uber lo utiliza para acelerar el desarrollo de vehículos autónomos.
“Estamos entrando en una etapa en la que la IA física deja de ser solo una promesa y comienza a cobrar una dimensión real. El avance de los agentes de visión, la robótica y los vehículos autónomos depende cada vez más de la capacidad de trabajar con grandes volúmenes de datos y nuevas formas de entrenamiento. Blueprint contribuye precisamente en este sentido, permitiendo el procesamiento y la curación de datos a gran escala, además de integrar recursos como la generación de datos sintéticos y el aprendizaje por refuerzo”, comenta Marcio Aguiar, director de la división Enterprise de NVIDIA para América Latina.
Orquestación basada en agentes a gran escala
Muchos desarrolladores de robótica no están preparados para implementar y gestionar la compleja infraestructura de IA necesaria para generar datos a gran escala.
NVIDIA OSMO, un marco de orquestación de código abierto, unifica y gestiona estos flujos de trabajo en diversos entornos informáticos, reduciendo las tareas manuales para que los desarrolladores puedan concentrarse en la creación de sus modelos.
OSMO ahora se integra con agentes de codificación líderes del mercado, como Claude Code, OpenAI Codex y Cursor, lo que permite operaciones de IA nativas en las que los agentes gestionan los recursos de manera proactiva, resuelven cuellos de botella y aceleran la entrega de modelos a gran escala.
Impulsando el ecosistema global de IA física
Los proveedores de servicios en la nube desempeñan un papel fundamental en el suministro de la infraestructura de IA acelerada, las operaciones de aprendizaje automático y los servicios de orquestación que los desarrolladores necesitan para crear e implementar IA física a gran escala.
Microsoft Azure está integrando el Physical AI Data Factory Blueprint en una cadena de herramientas de IA física abierta, ahora disponible en GitHub. El blueprint ofrece integración con los servicios de Azure — incluidos Azure IoT Operations, Microsoft Fabric, Real-Time Intelligence, Microsoft Foundry y GitHub Copilot — para proporcionar flujos de trabajo de nivel empresarial, orientados a agentes, con el fin de entrenar y validar sistemas de IA física de forma rápida y a gran escala.
FieldAI, Hexagon Robotics, Linker Vision y Teradyne Robotics se encuentran entre las primeras empresas en probar la cadena de herramientas de IA física de Azure para acelerar y escalar la generación, el aumento y la evaluación de datos en sus flujos de trabajo de percepción, movilidad y aprendizaje por refuerzo.
Nebius ha integrado OSMO en su nube de IA, lo que permite a los desarrolladores utilizar el blueprint para implementar flujos de datos listos para producción, adaptados a sus necesidades. La infraestructura de Nebius alimenta la pila de IA física de extremo a extremo, combinando GPU NVIDIA RTX PRO™ 6000 Blackwell Server Edition con almacenamiento de objetos ultrarrápido, gestión y etiquetado nativos de datos, ejecución sin servidor e inferencia gestionada integrada.
Los primeros usuarios — Milestone Systems, Voxel51 y RoboForce — están utilizando el blueprint en la infraestructura de Nebius para acelerar el desarrollo de modelos para agentes de IA de análisis de video, vehículos autónomos y robots humanoides industriales.
Se espera que el NVIDIA Physical AI Data Factory Blueprint esté disponible en GitHub en abril.
Acerca de NVIDIA
Desde su fundación en 1993, NVIDIA (NASDAQ: NVDA) ha sido pionera en el campo de la aceleración computacional. La invención de la GPU por parte de la compañía en 1999 estimuló el crecimiento del mercado de juegos para PC, redefinió los gráficos por ordenador, inauguró la era de la IA moderna y ha contribuido a la digitalización industrial en todos los mercados. En la actualidad, NVIDIA es una empresa de infraestructuras informáticas completas con soluciones a escala de centro de datos que están revolucionando la industria. Para saber más: Link.
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Ciertas declaraciones en este comunicado de prensa, que incluyen, entre otras, declaraciones sobre: que el momento de ChatGPT para la IA física ha llegado; que los robotaxis están entre los primeros en beneficiarse; que Alpamayo está llevando el razonamiento a los vehículos autónomos, lo que les permite pensar en escenarios poco frecuentes, conducir de manera segura en entornos complejos y explicar sus decisiones de conducción; y que es la base para una autonomía escalable segura; los beneficios, el impacto, el desempeño y la disponibilidad de los productos, servicios y tecnologías de NVIDIA; las expectativas con respecto a los acuerdos de NVIDIA con terceros, incluidos sus colaboradores y socios; las expectativas con respecto a los desarrollos tecnológicos; y otras afirmaciones que no son hechos históricos son declaraciones prospectivas en el sentido de la sección 27A de la Ley de Valores de 1933, en su versión modificada, y la sección 21E de la Ley de Bolsa de Valores de 1934, en su versión modificada, que están sujetas a las disposiciones de “puerto seguro” creadas por esas secciones, basadas en las creencias y suposiciones de la administración y en la información actualmente disponible para la misma, y que están sujetas a riesgos e incertidumbres que podrían causar que los resultados sean sustancialmente diferentes de las expectativas. Los factores importantes que podrían causar que los resultados reales difieran sustancialmente incluyen: las condiciones económicas y políticas globales; la dependencia de NVIDIA de terceros para la fabricación, el ensamblaje, el empaquetado y la prueba de los productos de NVIDIA; el impacto del desarrollo tecnológico y la competencia; el desarrollo de nuevos productos y tecnologías, o mejoras a los productos y tecnologías actuales de NVIDIA; la aceptación por parte del mercado de los productos de NVIDIA o de los productos de los socios de NVIDIA; defectos de diseño, manufactura o software; cambios en las preferencias o demandas de los consumidores; cambios en las normas e interfaces de la industria; pérdidas inesperadas de desempeño de los productos o tecnologías de NVIDIA cuando se integran en los sistemas; y cambios en las leyes y regulaciones aplicables, así como otros factores detallados ocasionalmente en los informes más recientes que NVIDIA presenta ante la Comisión de Valores y Bolsa (SEC), que incluyen, entre otros, su informe anual en el Formulario 10-K e informes trimestrales en el Formulario 10-Q. Las copias de los informes presentados ante la SEC se publican en el sitio web de la empresa y están disponibles a través de NVIDIA sin costo alguno. Estas declaraciones prospectivas no son garantías de desempeño futuro y solo se refieren a la fecha del presente documento. Además, NVIDIA renuncia a cualquier obligación de actualizar estas declaraciones prospectivas para reflejar circunstancias o eventos futuros, excepto cuando lo exija la ley.
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17/03/2026
