Nvidia Nemotron 4: así es el modelo de IA de código abierto con un billón de parámetros que busca competir con los gigantes chinos

Lanzamientos de hoy: Nemotron 3.5 Lightning y NeMo Switchyard

El mismo día en que se conoció la noticia de Nemotron 4, Nvidia lanzó dos nuevos productos de código abierto orientados a la capa de agentes de IA :

• Nemotron 3.5 Lightning — Un modelo de mezcla de expertos (MoE) de 30 mil millones de parámetros que activa solo 3 mil millones de parámetros por paso de inferencia, ofreciendo una velocidad de salida aproximadamente 4 veces mayor que la de modelos densos comparables. Está diseñado para tareas de agentes especializadas y de alto volumen, y puede ejecutarse en una sola GPU . La vicepresidenta de Nvidia, Kari Briski, declaró que el modelo "contiene el conocimiento de modelos más potentes" destilado en una forma ligera y eficiente .

• NeMo Switchyard — Una biblioteca de enrutamiento de código abierto que asigna dinámicamente cada paso de un flujo de trabajo de agente al modelo (abierto o propietario) que mejor se adapte a esa tarea, sin necesidad de reescribir las aplicaciones. Las pruebas internas de Nvidia muestran que puede reducir los costes de las tareas de los agentes a aproximadamente un tercio del coste de referencia . Entre los despliegues reales se incluyen plataformas agénticas como Cognition's Devin y otras .

La lógica de negocio: más modelos, más GPU

La estrategia de código abierto de Nvidia tiene un propósito comercial fundamental: ampliar la adopción de la IA para impulsar la demanda de GPU. Al lanzar modelos abiertos y gratuitos de alta calidad, Nvidia reduce la barrera para que las empresas creen aplicaciones de IA, lo que a su vez aumenta la necesidad de su hardware . La compañía también ha puesto en marcha la Nemotron Coalition (marzo de 2026), una colaboración pionera de laboratorios de IA como Mistral AI, Perplexity, Reflection AI y otros, para avanzar en modelos frontera abiertos mediante datos y potencia de cálculo compartidos .

Presión competitiva de los modelos chinos

El auge de los modelos chinos de código abierto, de bajo coste y alto rendimiento —liderado por el impactante lanzamiento de DeepSeek a principios de 2025 y seguido por el Kimi K3 de Moonshot AI (el modelo de código abierto más grande jamás lanzado)— ha sacudido a las empresas tecnológicas estadounidenses . Estos modelos rinden a un nivel cercano a los modelos frontera estadounidenses, pero a una fracción del coste, lo que desafía el poder de fijación de precios en toda la industria . El consejero delegado de Nvidia, Jensen Huang, ha instado públicamente a Washington a adoptar los modelos abiertos en lugar de prohibirlos, argumentando que la IA de código abierto no es un riesgo de seguridad, sino un catalizador para una mayor adopción e innovación . Los propios lanzamientos de modelos abiertos de Nvidia se han acelerado como respuesta directa a esta ola competitiva .

Un nuevo equipo de seguridad de IA

A finales de julio de 2026, Nvidia comenzó a formar discretamente un equipo dedicado de ingeniería de seguridad de IA, según se desprende de una serie de ofertas de empleo corporativas . El equipo está contratando para puestos directivos, como un líder técnico fundador (ingeniero distinguido), ingenieros de investigación en seguridad, ingenieros de evaluación y directores sénior . Su misión es abordar las vulnerabilidades en agentes autónomos de IA y modelos de pesos abiertos, desarrollar software de seguridad impulsado por IA y realizar evaluaciones de seguridad antes de que los modelos se desplieguen ampliamente .

Este equipo interno es independiente pero complementario a la Open Secure AI Alliance, una coalición más amplia que Nvidia puso en marcha en julio de 2026 junto con Microsoft, SpaceX, Dell y otras empresas para desarrollar herramientas de seguridad y ciberseguridad de código abierto para la IA, formada días después de un ciberataque de alto perfil que involucró a modelos deshonestos de OpenAI .