La PC 2 llegó antes que GTA 6 (NVIDIA lo cambió TODO)

Ayer, NVIDIA presentó la PC2. Sí, tenemos la PC2 antes que Grand Theft Auto 6. Esta es la mayor revolución que hemos tenido desde los años 70. El paradigma de cómputo ya cambió por completo, mi hermano. Todas las compañías que fabrican laptops se unieron. El sistema operativo más popular del mundo, Windows, ya está utilizando esta tecnología creada por NVIDIA sin ningún problema. Además, es compatible con Linux.

Pero entonces, ¿qué pasó? La conferencia fue muy larga y te quedas con la sensación de que, entre tanta gente, no supiste qué ocurrió. Vamos a explicarte todo lo que pasó y el impacto real. Vamos a informar a mucha gente porque lo que NVIDIA acaba de hacer es crear una nueva rama de cómputo que deja muy por debajo a Intel, AMD, Huawei y a todos los demás. Por favor, ayúdanos comprando con los enlaces que están abajo en la descripción para que podamos seguir haciendo esto.

Hace meses que te he estado diciendo que los CPU no están haciendo prácticamente nada en la era neural. Ya habíamos comparado hace bastante tiempo un 14400 contra un 14900K que cuesta el triple. La diferencia utilizando todas las tecnologías de NVIDIA fue un máximo de 7 fotogramas entre estos dos procesadores. Ya nos movimos del CPU al GPU. Te he traído video tras video, desde Resident Evil Wrecking, Pragmata, Cyberpunk, siempre hablando de lo mismo. Pero ayer, Jensen, frente a todo el mundo, porque todos estaban viendo lo que pasaba con NVIDIA, dijo que los CPU se van a hacer para los agentes, no para la gente. El consumidor del procesador era alguien que programaba de una manera muy específica. En los años 70 se creó un duopolio total entre Intel y AMD con el x86.

Los CPU que también se presentaron en esta ocasión son los de Vera Rubin. Recuerda que cada generación de NVIDIA primero lleva el nombre del procesador y luego el de la tarjeta de video. Entonces, Grace Blackwell, procesador Grace, tarjeta de video Blackwell. Vera Rubin, procesador Vera, tarjeta de video Rubin. En cierta manera, me quedé corto porque todo fue más grande de lo que te dije. En 2018, te había dicho que el asteroide ya había caído con la inteligencia artificial y con la salida de las tarjetas de video RTX. No solo para gaming, porque el propósito de las tarjetas de video es realizar cálculos matemáticos sumamente complejos. En este caso, se añadieron sectores físicos en el silicio para hacer operaciones de matrices, los Tensor Cores, y también se agregaron cosas físicas para ver la luz, los RT Cores. Pero no solo son los juegos, sino también toda la industria: automotriz, ciencias, comunicaciones, computación, visión computacional, etc. Hoy estamos recibiendo apenas la onda de choque y esa onda de choque viene muy fuerte.

Lo que se presentó ayer fue un nuevo procesador, el RTX Spark o RTX Spark, igual que el de la DGX Spark, la cajita dorada de la que tanto te hablé. Pero ya viene con memoria unificada y menos de 100 watts de consumo. Las especificaciones son monstruosas, con 20 núcleos de CPU realizados en conjunto con MediaTek. Cuenta con una GPU Blackwell de 6144 núcleos CUDA y hasta 128 GB de memoria unificada. Ofrece un petaflop de rendimiento en inteligencia artificial, todo conectado mediante NVLink, la misma tecnología que Nvidia utiliza en sus servidores. Pero algo me sorprendió enormemente cuando vi unas filtraciones. Al descubrir que tenía 48 SM, quedé asombrado. Necesito explicarte qué es un SM, de lo contrario, no quedará claro. Lo que estamos viendo es una RTX 5090 y cada tarjeta de video consta de diferentes partes del silicio. Aquí vemos que esta tarjeta de video se compone de varios GPC, pero lo que más nos interesa son los SM. SM son las siglas de Streaming Multiprocessor y aunque suene un poco extraño, olvídate del nombre. Imagina que esto es una especie de taller. En el Streaming Multiprocessor tenemos varios tipos de núcleos, varios tipos de trabajadores. Así que todo esto es un taller, todo esto es un SM y aquí hay varias personas o cosas que van a realizar una función.

Lo primero que debemos tener en cuenta son los Shading Cores o los Shader Cores. Estos son los tradicionales, encargados del cálculo tradicional. Mueven la geometría en el motor gráfico, pintan el cuadro base, la fuerza bruta que tanto se menciona. Son esenciales para acelerar programas de edición y demás aplicaciones. Pero también existe otra estructura llamada Núcleos Tensor. Estos son el cerebro de la inteligencia artificial. Trabajan con matrices, que son la pura matemática en la que piensa una inteligencia artificial. ¿Recuerdas que te mencioné que hay fotogramas que nunca verás? Esos son los fotogramas que hacen que estas máquinas los imaginen, los sueñen. Aquí trabaja DLSS, Ray Reconstruction, Frame Generation, DLAA y Flujo Óptico por Inteligencia Artificial. Otro componente físico que existe es el Núcleo RT. Su única tarea es calcular cómo la luz rebota contra cada objeto, cada pared, cada cuerpo dentro del juego, cada cabello visible en pantalla. Y esto es Ray Tracing, hermano. Esto es Path Tracing. Todo esto es físico. Existe. El hecho de que tengas una consola favorita, el hecho de que te encante AMD y ellos no dispongan de esto en hardware, no es nuestra culpa. Se quedaron atrás y es algo que debemos tener en cuenta porque esto es la base de todo lo que viene y se ha mencionado en múltiples ocasiones. Y algunos dirán, ahí va Pollo con sus PolloCores. Búrlense, no hay problema. ¿Por qué te sugiero que visites el sitio de NVIDIA? Porque ahí están los Núcleos CUDA, los que te menciono, los que realizan el rasterizado tradicional, los cálculos generales para cualquier programa que utilice la tarjeta de video, los Núcleos Tensor que también tienen una capacidad de procesamiento significativa. Aquí están los Núcleos RT que existen. Ahí están, son físicos. Lo que estás pagando, estás pagando por Frame Generation, estás pagando por Ray Tracing, estás pagando por Path Tracing, estás pagando por DLSS. ¿Por qué? Porque existen y se ejecutan en este pedazo de hardware. Cuantos más SM tengas, más poder tendrás. Por eso, el hecho de que dijeran que eran como 48 SM me sorprendió enormemente, porque 48 SM son los que tiene una RTX 5070 que te he mostrado. Mostrado en cada demostración de juegos, sin importar el procesador, esta cosa puede manejar hasta 4K, más de ciento y tantos fotogramas con todo y Path Tracing. Nos están diciendo que tiene el mismo poder de procesamiento de una 5070 en un procesador muy pequeño. Me quedé sin aire, rey. Personalmente, te voy a decir que no creo que sea el mismo funcionamiento porque no estamos en la misma liga de consumo energético, ni en la misma liga de tamaño. Creo que va a haber una reducción, pero es importante decirlo. Tiene Blackwell, va a tener todas las tecnologías de NVIDIA y consume muy poco.

Una de las cosas más importantes para entender hacia dónde va la PC dos es entender que es un agente y la explicación de Jensen fue magistral. Básicamente nos dice que un agente es alguien que tiene un modelo de lenguaje, tiene un arnés que es el cuerpo y utiliza herramientas trabajando en un Runtime. ¿Cómo se explica esto? Es una persona trabajando con herramientas en un taller. Lo que te acabamos de explicar como el SM, 3 trabajadores, CUDA Cores, Tensor Cores, RT Cores, se aplica exactamente igual a esto. Jensen explicó el agente como una persona en un taller. Es la misma idea. ¿Sabes con qué piensa un agente? Con redes neuronales montadas sobre algo que se llama Transformer. ¿Sabes qué también piensa con Transformer? DLSS, el Ray Reconstruction, el DLAA, el flujo óptico por IA, el Multiframe Generation. Las tarjetas de video de NVIDIA llevan años renderizando con la misma materia gris con la que apenas ahora empiezan a razonar los agentes. La GPU como tal no es un agente. Es que tu GPU ya estaba pensando como un agente. Y todo esto antes de que se pusiera de moda la palabra. Así que hay que tener en cuenta que cuando llegan y apagan el DLSS, cuando llegan y apagan el RT para medir el rendimiento real, te están diciendo básicamente que tu teléfono o tu smartphone no sirve para nada más que para hacer llamadas. Nuestra PC va a ser un lugar donde vamos a interactuar con nuestros distintos trabajadores, con nuestros agentes.

La demostración que hubo fue espectacular. Una casa diseñada por un agente en una laptop. Entonces, un agente que estaba corriendo en la RTX Spark abrió un programa que se llama Rhino, un programa de modelado y empezó a construir el terreno de la casa que quería hacer esta persona. La persona le dijo que tenga estas características y el agente de inmediato utilizó los programas que están instalados en su laptop para llevar a cabo las tareas. Empezó a construir el terreno, proponer las formas de la casa que estuviera optimizado para costo y comodidad. Generó el interior, las paredes, los cuartos, la circulación. Y lo que me impactó mucho es que el agente detectó los propios errores que tenía y los empezó a corregir solo. Y todo esto fue aprobado por un humano. Cuando el humano lo aprobó, se exportó todo a Blender con el contexto de diseño intacto. El humano afinó los materiales, los estuvo cambiando en pantalla. Al haber afinado los materiales, se llevaron a esto a un modelo de imagen que se llama Flux 2. Volvió a los renders fotorrealistas en múltiples ángulos, múltiples condiciones de luz. Este agente estaba corriendo localmente en la laptop, aunque estaba conectado en un modelo en la nube para estar pensando. Pero tú puedes elegir si utilizas un modelo local o un modelo en la nube. Pero el agente, el que mueve las herramientas, ese Va a estar viviendo en tu máquina. No solamente fue Rhino. También reconstruyeron básicamente Photoshop y Premiere para la RTX Spark. Y ahora son dos veces más rápidos. Estos programas ahora hablan e interactúan directamente con los agentes.

Presentaron tres máquinas en conjunto con Microsoft. La laptop, que es la RTX Spark. Todos tienen RTX Spark. También tienen una Workstation y la DGX Station. Esta cosa da miedo porque estas máquinas llegan a tener más de 700 GB de memoria unificada y 20 petaflops. ¿Sabes qué significa esto? Que puedes correr un modelo de inteligencia artificial de un trillón de parámetros en tu escritorio local, sin nube. Y esto es algo impresionante porque todos se subieron al barco: Dell, HP, Lenovo, Asus, MSI, Gigabyte, Supermicro. Y Microsoft con una nueva Surface. Piénsalo un poco, hermano. Cada compañía que fabrica laptops en este planeta se unió. Toda la industria de PC se unió para reinventar la PC. No queda nadie afuera. ¿Cuándo fue la última vez que toda una industria se puso de acuerdo en algo? Esto solo sucede cuando el cambio es tan grande que quedarse afuera es quedarse solo en el lobby. Y aquí no está Intel. Aquí no está AMD. Y esto no es solamente para trabajar. Porque durante la presentación, ¿qué crees que hizo Jensen? Llegó cargando dos laptops. En una traía el Forza Horizon, el nuevo de Japón. Y el 007 en las laptops. Corriendo. Completamente desconectados. Esto no lo puedes hacer con ninguna laptop. Y teniendo en cuenta que tiene todas las tecnologías de NVIDIA. Todo lo que ellos dominaron en una sola máquina. Y otra cosa. NVIDIA ya tiene más de mil juegos y aplicaciones con soporte para RTX. AMD no tiene este soporte. Intel no tiene este soporte.

Pero también hay otra cosa de la que hay que hablar. Las Mac Mini. Obviamente hubo una panacea para Apple al estar vendiendo estos dispositivos. Sobre todo por la memoria unificada. 128 GB carga modelos gigantes de lenguaje. Y es cierto, los puede cargar. Pero aquí NVIDIA no solo hizo esta movida de la memoria unificada. Eso ya nos hace sumamente competitivos. No, hermano. No es solo que tengas la memoria. No es solo la RAM ni nada por el estilo. Es que los agentes que van a estar trabajando en estas máquinas, por su propia voluntad, van a tener herramientas de NVIDIA. NVIDIA tiene miles de herramientas con CUDA X. 20 años. Más de 30 millones de desarrolladores que utilizan todas esas herramientas. Para análisis biológico. Para genómica. Para quitar ruido. Para simulaciones. Para cuestiones de matemáticas. Todo. Y esto los agentes van a poder utilizarlo como si nada. Porque es completamente compatible con todo lo que CUDA ha hecho. Y con todo lo que ha corrido en Windows.

El CPU sigue siendo completamente indispensable. Y ahora es más que nunca. Pero tiene que ser un CPU hecho para agentes neurales. La GPU pesa. Pero el procesador es el director de orquesta. Y esto básicamente lo dijo Jensen ahí. Es para que no haya cuello de botella. Y el director de orquesta no es nada sin los violines. Sin las violas. Sin el contrabajo. Sin los cellos. Sin las percusiones. Solo no hace música. Pero va a dirigir. Pero no puede hacer por completo el trabajo. Planea los pasos. Llama a las APIs. Llama a las bases de datos. Llama a las herramientas. Ejecuta. Evalúa. Corrige. Y repite. En la era de los agentes. Esto no es que sea un trabajo secundario. Porque estás dirigiendo hacia dónde se van a dirigir las cosas. Por eso, NVIDIA está creando y fabricando millones de procesadores, cambiando radicalmente el cómputo tal como lo conocíamos en la escuela hace muchos años, lo cual ya ha quedado muy atrás. Estamos en la era de la inteligencia artificial, que ya está aquí con nosotros y no debe ser demonizada, sino utilizada. Ahora tendrás que hablarle a tu PC, ya no será necesario teclear ni mirar la pantalla, pues ella misma se podrá configurar. Veremos qué sucederá con el mercado de cómputo tradicional, con aquellos que ensamblamos y demás, porque habrá cambios más adelante. También veremos cuestiones de costos, entre otros aspectos. Pero, por lo pronto, estamos ante una nueva era de PCs que ha evolucionado desde los años 70. Calcula cuántos años son, cuánto tiempo hemos estado haciendo cosas para humanos. Ahora, fabricamos procesadores para que otras máquinas los utilicen.