En el evento tecnológico global Computex 2026, celebrado en Taipéi, Taiwán, el enfoque de los debates en las industrias de semiconductores e informática cambió significativamente, pasando de la "IA en la nube" a la "IA en el borde". La industria del hardware está experimentando una reestructuración a medida que la potencia de cálculo propia de los centros de datos se integra en dispositivos personales ubicados directamente en el espacio de trabajo.
El cambio de la IA receptiva a los agentes autónomos (IA de agentes)
En las primeras etapas de la ola de inteligencia artificial, el proceso operativo común consistía en que los usuarios enviaran solicitudes de datos a servidores en la nube como OpenAI, Google o Microsoft y recibieran respuestas. Sin embargo, esta arquitectura reveló muchas limitaciones en cuanto a la latencia de transmisión, los costos de ancho de banda y la seguridad de los datos de origen.
Nvidia DGX Spark es una línea de ordenadores personales diseñados específicamente para la inteligencia artificial y se distribuirá en Vietnam.
Foto: Anh Quân
El desarrollo de la IA agente —una generación de agentes de software autónomos capaces de planificar, razonar e interactuar directamente con los sistemas de archivos locales— está imponiendo nuevas exigencias a la infraestructura de hardware. En lugar de responder pasivamente, estos agentes actúan como recursos humanos digitales, procesando un flujo continuo de información en tiempo real. Para garantizar la integridad y la seguridad de los datos, se ha convertido en una solución técnica esencial que los modelos de IA operen sin conexión en los dispositivos de los usuarios.
Un ejemplo paradigmático de esta tendencia es el ordenador personal DGX Spark AI, presentado en Computex 2026. Este dispositivo cuenta con un diseño compacto de sobremesa, pero ofrece el rendimiento de un sistema de supercomputación en miniatura gracias a su único chip Nvidia GB10 Grace Blackwell Superchip.
El funcionamiento autónomo del dispositivo se basa en un sistema de memoria unificada LPDDR5X de 128 GB con un ancho de banda de alta velocidad. En la arquitectura de IA, la capacidad y la velocidad de la memoria determinan la capacidad de procesar grandes modelos de lenguaje (LLM). Esto permite a los ingenieros de datos ejecutar directamente modelos con hasta 200 mil millones de parámetros en el propio dispositivo, en lugar de implementarlos en servidores en la nube.
En cuanto a las especificaciones, la GPU con arquitectura Blackwell integra núcleos Tensor de quinta generación (formato de precisión FP4) que proporcionan 1 petaFLOP de potencia de cálculo. La CPU ARM de 20 núcleos se encarga de coordinar los datos entre el sistema de archivos local y el modelo de IA.
Las estaciones de trabajo que satisfacen las necesidades de IA en el entorno empresarial ahora vienen en tamaños compactos, lo que facilita su implementación a diversas escalas.
Foto: Anh Quân
En los stands de la exposición, las soluciones de infraestructura para esta tendencia se diferenciaron claramente mediante sistemas sincronizados de fabricantes originales y proveedores especializados de soluciones de integración de hardware. Un ejemplo destacado es Leadtek, que exhibió una gama de estaciones de trabajo y servidores de sus sistemas con certificación Nvidia. Dirigida a las necesidades operativas locales (internas) de las pequeñas y medianas empresas, la estación de trabajo WinFast WS950 AI admite configuraciones multi-GPU con dos tarjetas gráficas profesionales Nvidia RTX PRO 6000 Blackwell Workstation Edition, que proporcionan un total de hasta 192 GB de memoria GPU GDDR7. A mayor escala, su sistema de servidor WinFast GS5855T permite la integración de hasta ocho GPU con arquitectura RTX PRO Blackwell para satisfacer las demandas de las tareas intensivas de inferencia y entrenamiento de IA.
Optimización de la seguridad y los costes operativos.
Operar la IA en el borde mediante un sistema de hardware local resuelve tres desafíos fundamentales de la infraestructura tecnológica actual. El primero es la seguridad de los datos. Toda la información empresarial, el código fuente interno y los datos personales se almacenan y procesan en un entorno aislado de internet, lo que limita el riesgo de fuga de datos a terceros.
Nuevas soluciones de IA de borde presentadas en Computex 2026
A continuación, está el tema de los costos fijos de computación. Alquilar infraestructura en la nube, que se cobra en función de cantidades mínimas, genera costos variables significativos a medida que aumenta su escala. Operar con hardware fuera de línea transforma estos costos en una inversión en activos fijos, optimizando las operaciones a largo plazo. Finalmente, está el tema de la escalabilidad local: mediante protocolos de conectividad de alta velocidad, los usuarios pueden conectar sistemas de computación perimetral para compartir recursos, escalando las capacidades de procesamiento de modelado perimetral a tamaños masivos.
Fuente: https://thanhnien.vn/ai-roi-dam-may-ve-ban-lam-viec-185260605224532968.htm
