Resumen de noticias
- T-Mobile pone a prueba la infraestructura de IA NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Server Edition para demostrar aplicaciones físicas de IA en el borde de la red, complementando la red distribuida del Centro de Innovación AI-RAN.
- Desarrolladores de IA física como Fogsphere, LinkerVision, Levatas, Vaidio y Siemens Energy están creando agentes de IA de razonamiento y visión para el borde de la red utilizando el NVIDIA Metropolis Blueprint para la búsqueda y resumen de vídeo (VSS) con el fin de integrarlos en la red distribuida de borde de T-Mobile, y la ciudad de San José se encuentra entre las primeras en evaluar la tecnología.
- La nueva versión 3 del modelo NVIDIA VSS acelera el desarrollo de agentes de IA para el análisis de vídeo mediante una arquitectura modular flexible, una comprensión visual multimodal avanzada y capacidades de búsqueda de agentes integradas.
GTC, a 17 de marzo de 2026 – NVIDIA y T-Mobile anunciaron su colaboración con Nokia y un creciente ecosistema de desarrolladores para implementar aplicaciones de IA física en redes distribuidas de IA perimetral. Esta colaboración demuestra cómo la infraestructura AI-RAN de próxima generación puede transformar la red inalámbrica en una plataforma para la computación de IA perimetral distribuida de alto rendimiento, creando una base para que los desarrolladores implementen agentes de IA de visión que comprendan el mundo físico en ciudades, servicios públicos y entornos industriales mediante la plataforma NVIDIA Metropolis.
La cartera de soluciones AI-RAN de NVIDIA incluye NVIDIA ARC-Pro, basada en la tarjeta gráfica NVIDIA RTX PRO™ 4500 Blackwell Server Edition para emplazamientos celulares con limitaciones de energía, y NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Server Edition para centrales de conmutación móvil de mayor capacidad.
T-Mobile fue la primera en EE.UU. en poner a prueba la infraestructura AI-RAN de NVIDIA con el software anyRAN de Nokia y ahora está trabajando con socios físicos de IA seleccionados de NVIDIA, demostrando cómo las estaciones base y las centrales de conmutación móvil pueden admitir cargas de trabajo de IA distribuidas en el borde, al tiempo que continúan ofreciendo conectividad 5G avanzada.
“Las redes de telecomunicaciones están evolucionando hacia la infraestructura de IA, lo que permite que miles de millones de dispositivos (desde agentes de IA de visión hasta robots y vehículos autónomos) vean, oigan y actúen en tiempo real”, afirmó Jensen Huang, fundador y director ejecutivo de NVIDIA. “Al convertir la red 5G en una computadora de IA distribuida junto con T-Mobile y Nokia, estamos creando un modelo escalable para la infraestructura de IA de borde a nivel mundial”.
“Convertir las redes en plataformas de computación de IA distribuidas para liberar todo el potencial de la IA física requerirá una latencia ultrabaja y coherencia espaciotemporal en el borde de la red para miles de millones de dispositivos, y eso es lo que hemos creado en T-Mobile", declaró Srini Gopalan, director ejecutivo de T-Mobile. “Con la primera red 5G Standalone y 5G Advanced a nivel nacional, estamos en una posición privilegiada para impulsar un futuro en el que los sistemas inteligentes no dependan de la nube, sino de redes inteligentes que les permitan actuar en tiempo real”.
“La conquista de esta nueva frontera tecnológica es esencial para la evolución de las ciudades. Definirá la infraestructura básica de una metrópoli, tal como lo hizo la energía eléctrica en el pasado y como lo hacen hoy las redes celulares”, comentó Marcio Aguiar, director de la división Enterprise de NVIDIA para América Latina.
La red móvil como sistema nervioso para la IA física
La transición a AI-RAN, basada en la computación acelerada de NVIDIA, resuelve un obstáculo crítico para la escalabilidad de la IA física: la falta de conectividad segura, ubicua y de baja latencia. Si bien el Wi-Fi tiene limitaciones de alcance y seguridad, la red 5G independiente de T-Mobile proporciona la amplia cobertura y la calidad de servicio garantizada necesarias para que los agentes de IA complejos operen en intersecciones urbanas concurridas, instalaciones industriales y zonas rurales.
Esta arquitectura permite que la IA física descargue las tareas de computación pesada del dispositivo al nodo periférico más cercano. Al trasladar el procesamiento pesado al borde de la red, los desarrolladores pueden optimizar los requisitos de hardware para cámaras y robots individuales, lo que posibilita escalar de forma rentable modelos de IA sofisticados en miles de millones de dispositivos interconectados.
Desarrolladores líderes llevan la IA de razonamiento y visión al borde de la red
Un ecosistema creciente de desarrolladores está colaborando con NVIDIA y T-Mobile para integrar agentes de IA físicos que impulsan acciones en tiempo real, creados con el NVIDIA Metropolis Blueprint para la búsqueda y resumen de vídeo (VSS) en la red distribuida de borde de T-Mobile. Los casos de uso piloto incluyen:
- Operaciones de Ciudades Inteligentes: LinkerVision, Inchor y Voxelmaps están probando “Agentes de Operaciones Urbanas” integrados basados en visión artificial y un gemelo digital que puede percibir, simular y optimizar la sincronización de los semáforos, con el objetivo de lograr tiempos de respuesta a incidentes cinco veces más rápidos para la ciudad de San José.
- Inspección automatizada de servicios públicos: Levatas y Skydio están automatizando la inspección de cientos de miles de kilómetros de líneas de transmisión a través de 5G con la capacidad de procesamiento de NVIDIA para detectar y resolver anomalías como postes eléctricos inclinados, corrosión y puntos calientes térmicos cinco veces más rápido. Actualmente, están evaluando la infraestructura AI-RAN para reducir aún más los costos, mejorar el tiempo de recuperación ante tormentas y acelerar la transición del mantenimiento reactivo al predictivo.
- Gestión de instalaciones basada en visión artificial: Desarrolladores como Vaidio están utilizando el modelo VSS para crear agentes de gestión de instalaciones que van más allá de los simples sensores para realizar la detección de amenazas y la previsión de fallos, activando flujos de trabajo automatizados para mejorar la gestión de las instalaciones.
- Seguridad industrial en tiempo real: Fogsphere proporciona agentes de IA de seguridad para SAIPEM, capaces de detectar y responder en tiempo real a incidentes peligrosos (como trabajadores bajo cargas suspendidas o derrames de hidrocarburos) en entornos de construcción de alto riesgo en tierra, mar y perforación. Fogsphere está validando cómo la infraestructura AI-RAN puede mejorar las capacidades y el rendimiento de estos agentes (que ya operan las 24 horas del día, los 7 días de la semana, sin depender de Wi-Fi) mediante computación de red segura y distribuida.
Estas iniciativas reflejan la estrategia más amplia de T-Mobile para probar y habilitar capacidades de IA en el borde de la red en colaboración con NVIDIA, Nokia y un ecosistema diverso de proveedores de software, fabricantes e innovadores empresariales.
Acelerando el desarrollo de agentes de IA de visión con el plan maestro Metropolis VSS 3
Si bien más de 1500 millones de cámaras capturan imágenes en todo el mundo, menos del 1% son revisadas por humanos. NVIDIA presenta el Blueprint Metropolis VSS 3 para permitir que los agentes analicen videos desde el extremo de la red hasta la nube.
Las características clave de la última versión del plan maestro incluyen:
- Recuperación de información mediante agentes: Los agentes de IA pueden descomponer consultas complejas en lenguaje natural y buscar en secuencias de vídeo para encontrar eventos específicos en menos de cinco segundos.
- Arquitectura modular: Un marco flexible permite a los equipos adaptar VSS 3 a diversos entornos, desde tiendas minoristas hasta almacenes, sin necesidad de renovar la infraestructura principal.
- Eficiencia 100 veces mayor: VSS puede resumir vídeos de larga duración hasta 100 veces más rápido que las revisiones manuales, lo que reduce drásticamente las tareas repetitivas y los costes de revisión para las operaciones físicas globales.
Entre los socios que utilizan el modelo VSS para optimizar las operaciones y mejorar la seguridad en diversos sectores se incluyen Caterpillar, KION, Hitachi, HCLTech, Siemens Energy, Tulip y Telit Cinterion.
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.
Declaraciones prospectivas de NVIDIA
Ciertas declaraciones en este comunicado de prensa, incluidas, pero no limitadas a, declaraciones sobre: las redes de telecomunicaciones que evolucionan hacia la infraestructura de IA que permite a miles de millones de dispositivos, desde agentes de IA de visión hasta robots y vehículos autónomos, ver, oír y actuar en tiempo real; al convertir la red 5G en una computadora de IA distribuida con T-Mobile y Nokia, NVIDIA crea un modelo escalable para la infraestructura de IA de borde del mundo; los beneficios, el impacto, el rendimiento y la disponibilidad de los productos, servicios y tecnologías de NVIDIA; las expectativas con respecto a los acuerdos de terceros de NVIDIA, incluidos sus colaboradores y socios; las expectativas con respecto a los desarrollos tecnológicos; las expectativas con respecto a la IA y las industrias relacionadas; y otras declaraciones que no son hechos históricos son declaraciones prospectivas en el sentido de la Sección 27A de la Ley de Valores de 1933, como se modificó, y la Sección 21E de la Ley del Mercado de Valores de 1934, como se modificó, que están sujetas al “puerto seguro” creado por esas secciones basado en las creencias y suposiciones de la gerencia y en la información actualmente disponible para la gerencia y están sujetas a riesgos e incertidumbres que podrían causar que los resultados sean materialmente diferentes de las expectativas. Los factores importantes que podrían causar que los resultados reales difieran materialmente incluyen: condiciones económicas y políticas globales; la dependencia de NVIDIA de terceros para fabricar, ensamblar, empaquetar y probar 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 existentes de NVIDIA; la aceptación en el mercado de los productos de NVIDIA o los productos de los socios de NVIDIA; defectos de diseño, fabricación o software; cambios en las preferencias o demandas de los consumidores; cambios en los estándares e interfaces de la industria; pérdida inesperada de rendimiento de los productos o tecnologías de NVIDIA cuando se integran en sistemas; La capacidad de NVIDIA para obtener los beneficios potenciales de las inversiones o adquisiciones empresariales; y los cambios en las leyes y regulaciones aplicables, así como otros factores detallados periódicamente en los informes más recientes que NVIDIA presenta ante la Comisión de Bolsa y Valores (SEC), incluyendo, entre otros, su informe anual en el Formulario 10-K y los informes trimestrales en el Formulario 10-Q. Las copias de los informes presentados ante la SEC están disponibles en el sitio web de la compañía y se pueden obtener de NVIDIA sin cargo alguno. Estas declaraciones prospectivas no constituyen garantías de desempeño futuro y se refieren únicamente a la fecha de este documento. Salvo que la ley lo exija, NVIDIA no asume ninguna obligación de actualizar estas declaraciones prospectivas para reflejar eventos o circunstancias futuras.
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17/03/2026
