La apuesta de Nvidia: la CPU Vera y el nuevo mercado de 200.000 millones para la IA con agentes

• buscar información en bases de datos externas
• llamar a APIs o herramientas
• ejecutar código en entornos aislados
• coordinar varias consultas a modelos
• gestionar memoria y pasos intermedios

Gran parte de estas tareas no ocurre dentro de la red neuronal, sino en el software que la rodea. Ese trabajo de coordinación recae principalmente en la CPU.

Nvidia diseñó Vera precisamente para esa función. La compañía afirma que el chip puede ejecutar estas cargas con aproximadamente el doble de eficiencia y hasta un 50 % más de rendimiento que CPUs tradicionales en los escenarios para los que fue pensado.

El procesador incluye 88 núcleos personalizados “Olympus” compatibles con Arm, además de un ancho de banda de memoria elevado para alimentar sistemas de IA a gran escala.

Cómo trabaja Vera junto a las GPUs Rubin

Vera no sustituye a las GPUs de Nvidia. Su función es actuar como el “centro de control” que mantiene ocupados a esos aceleradores.

Dentro de la plataforma Vera Rubin, varios tipos de chips trabajan juntos en un mismo sistema de centro de datos:

• CPU Vera
• GPU Rubin
• conmutadores NVLink 6
• redes ConnectX‑9
• DPUs BlueField‑4
• switching Ethernet Spectrum‑6

Todo el conjunto está diseñado como un sistema unificado para servicios de IA a gran escala.

Un ejemplo es el rack Vera Rubin NVL72, que integra 72 GPUs Rubin y 36 CPUs Vera conectadas mediante NVLink de alta velocidad.

En esta arquitectura, la CPU se encarga de:

• coordinar los flujos de trabajo de IA
• gestionar memoria y movimiento de datos
• programar tareas para las GPUs
• ejecutar entornos de software y herramientas de agentes

El objetivo es evitar que las GPUs —mucho más caras— queden inactivas esperando trabajo.

Por qué las CPUs vuelven a ser clave en la era de los agentes

La tesis de Nvidia es que la computación necesaria para la IA está cambiando rápidamente. Los sistemas basados en agentes realizan múltiples pasos de razonamiento y acción, lo que implica muchas más operaciones de coordinación que en la IA generativa inicial.

Algunos análisis sugieren que la demanda de cómputo para la IA con agentes podría ser varios órdenes de magnitud mayor que la de las primeras aplicaciones generativas.

En ese contexto, las CPUs pasan a desempeñar un papel fundamental como plano de control de los centros de datos de IA: programan tareas, gestionan I/O, coordinan miles de operaciones de GPU y ejecutan el software que rodea a los modelos.

Si en el futuro miles de millones de agentes de IA funcionan continuamente en servicios en la nube, esa capa de CPU podría representar una parte importante del mercado de infraestructura.

La estrategia frente a Intel, AMD y las grandes nubes

El lanzamiento de Vera también marca la entrada más clara de Nvidia en el mercado de CPUs para servidores.

Durante décadas, ese segmento ha estado dominado por Intel y AMD, mientras que gigantes del cloud como Amazon (AWS) o Google han empezado a diseñar sus propios chips para reducir dependencia de proveedores externos.

La estrategia de Nvidia es distinta: en lugar de competir solo con un chip, quiere vender sistemas completos de IA.

La arquitectura Vera Rubin es un ejemplo de este enfoque. Nvidia diseña conjuntamente CPUs, GPUs, redes y software para que funcionen como una sola plataforma optimizada para cargas de trabajo de IA.

La compañía sostiene que esta integración vertical puede ofrecer:

• menor coste por token de IA
• mayor rendimiento en inferencia
• despliegues más rápidos a escala de centros de datos

Aun así, la competencia será intensa. Los grandes proveedores de nube tienen incentivos económicos claros para crear su propio hardware. Nvidia apuesta a que su ecosistema integrado —que combina aceleradores, CPUs, redes y software— será difícil de igualar en el corto plazo.

De fabricante de GPUs a plataforma de infraestructura de IA

La CPU Vera refleja una transformación más amplia dentro de Nvidia.

La empresa ya no se presenta solo como un fabricante de GPUs. Cada vez más se define como el proveedor de infraestructura completa para “fábricas de IA”: centros de datos capaces de producir resultados de inteligencia artificial a escala industrial.

Si la visión de Huang sobre el crecimiento de los agentes autónomos se materializa, chips como Vera podrían convertirse en una pieza central de ese ecosistema, ampliando el mercado de Nvidia mucho más allá de las GPUs.