Databricks y NVIDIA construyen la plataforma definitiva para la era de los agentes de IA

Databricks y NVIDIA están profundizando significativamente su alianza para construir una plataforma integral diseñada para la "era de los agentes", integrando los últimos chips de NVIDIA (CPU Vera, GPUs Blackwell/Rubin), tiempos de ejecución de GPU serverless y herramientas específicas para agentes directamente en la Plataforma de Inteligencia de Datos de Databricks .

Esta colaboración se enfoca en el ciclo de vida completo del agente, desde el entrenamiento y ajuste fino en GPUs NVIDIA serverless hasta la inferencia y orquestación en CPUs NVIDIA Vera, todo anclado al lakehouse de Databricks para la gobernanza de datos. A continuación, se detallan las tecnologías, integraciones y tendencias del sector que abarca esta alianza.

Tecnologías e Integraciones Clave

Integración de la CPU NVIDIA Vera

Databricks está integrando la nueva CPU Vera de NVIDIA, promocionada como "la CPU para agentes", en su plataforma. Vera es una CPU personalizada basada en Arm con una caché L3 de 256 MB y una unidad de hardware dedicada para el análisis JSON, diseñada específicamente para manejar los bucles de orquestación y aprendizaje por refuerzo que son cuellos de botella para las cargas de trabajo de los agentes . Esto marca un cambio fundamental en la infraestructura: NVIDIA y Databricks apuestan a que el rendimiento de los agentes de IA ahora está limitado por la CPU anfitriona (que ejecuta los bucles de planificación, llamada a herramientas y memoria) y no solo por el rendimiento de la GPU .

AI Runtime: GPUs NVIDIA sin servidor

Databricks lanzó AI Runtime, una capa de cómputo serverless que proporciona acceso bajo demanda a GPUs NVIDIA A10 y H100 para entrenar y ajustar modelos de deep learning sin la complejidad de la infraestructura . El entrenamiento distribuido multi-nodo y el soporte multi-GPU están en versión beta, y el servicio está diseñado para visión artificial, LLMs y sistemas de recomendación basados en deep learning .

Soporte de GPU en la Edición Gratuita de Databricks

La aceleración de GPU de NVIDIA ya está disponible en el nivel gratuito de Databricks, lo que reduce la barrera para que los desarrolladores experimenten con agentes de IA .

Mejoras en el Serving de Modelos y Stack de IA Agentica

La colaboración ampliada incluye un serving de modelos mejorado para cargas de trabajo de agentes y soporte completo para el stack de software orientado a agentes de NVIDIA (por ejemplo, NVIDIA Agent Toolkit, microservicios NIM) que se ejecuta sobre datos empresariales gobernados dentro del lakehouse de Databricks .

Motor Photon Acelerado por NVIDIA CUDA

La computación acelerada de NVIDIA se integra en Databricks Photon, el motor SQL de alto rendimiento, para acelerar el preprocesamiento de datos y ETL para pipelines de IA . El CEO de NVIDIA, Jensen Huang, señaló que se necesitaron cinco años para construir las librerías que hacen posible esta aceleración .

Tendencias del Sector que Impulsan la Colaboración

El Auge de la IA Agentica

La alianza se enmarca explícitamente en el cambio de modelos de IA estáticos a agentes autónomos de múltiples pasos que requieren un acoplamiento estrecho de datos, cómputo y orquestación. Un informe de Databricks revela un aumento del 327% en la adopción de sistemas autónomos de IA de cara a 2026 .

La CPU se Convierte en el Nuevo Cuello de Botella

NVIDIA y Databricks apuestan a que el rendimiento de los agentes de IA ahora está limitado por la CPU anfitriona (que ejecuta planificación, llamada a herramientas y bucles de memoria) y no solo por el rendimiento de la GPU. La CPU Vera está diseñada para cerrar esta brecha .

Datos Gobernados como Base

Una tendencia central es que los agentes deben actuar sobre datos empresariales gobernados y de alta calidad. La alianza enfatiza llevar la aceleración de NVIDIA al lakehouse gobernado por Unity Catalog de Databricks, para que los agentes razonen sobre datos confiables en lugar de fuentes aisladas o no gobernadas .

Expansión del Ecosistema

Databricks también está invirtiendo en protocolos abiertos (OpenSharing para Habilidades de Agentes) y herramientas de creación de agentes (Agent Bricks, Lakebase para memoria de agentes), mientras que NVIDIA expande simultáneamente sus alianzas de AI Factory con HPE y otros. Esto posiciona esta colaboración dentro de un impulso industrial más amplio hacia una infraestructura de agentes estandarizada y de nivel de producción .