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La apuesta de Nvidia y Microsoft: agentes de IA que trabajen desde tu PC
La propuesta busca que algunos agentes de IA ejecuten tareas directamente en PC con Windows, con hardware de Nvidia y controles de ejecución de Microsoft.[1][3][9] Microsoft Execution Containers (MXC) ofrece una capa de políticas y aislamiento; NVIDIA OpenShell se integra con ella para gestionar la ejecución de agen...
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Respuesta de investigación
Conclusiones clave
- La propuesta busca que algunos agentes de IA ejecuten tareas directamente en PC con Windows, con hardware de Nvidia y controles de ejecución de Microsoft.[1][3][9]
- Microsoft Execution Containers (MXC) ofrece una capa de políticas y aislamiento; NVIDIA OpenShell se integra con ella para gestionar la ejecución de agentes y ocultar información personal identificable.[3]
- La estrategia es híbrida: RTX Spark apunta a los agentes personales, mientras que DGX Station se dirige a cargas de trabajo empresariales más exigentes.[6][8]
Prompt de IA
openai.comCreate a landscape editorial hero image for this Studio Global article: How did Nvidia and Microsoft’s Windows based local AI agent initiative, announced by Jensen Huang and Satya Nadella in San Francisco on Octo. Article summary: The initiative aimed to make Windows PCs a place where AI agents could do useful work locally, rather than sending every task to a cloud service: NVIDIA supplied the computing hardware, while Microsoft supplied the execu. Topic tags: general web, agents, ai, workflow, productivity. Style: premium digital editorial illustration, source-backed research mood, clean composition, high detail, modern web publication hero. Use reference image context only for broad subject, composition, and topical grounding; do not copy the exact image. Avoid: logos, brand marks, copyrighted characters, real person likenesses, fake screenshots, UI text, readable text, watermarks, cha
La apuesta anunciada por Jensen Huang, de Nvidia, y Satya Nadella, de Microsoft, en San Francisco el 7 de octubre es que los PC con Windows puedan ejecutar agentes de IA capaces de realizar tareas localmente, en vez de enviar cada solicitud a la nube.20 Nvidia aporta el hardware; Microsoft, herramientas para controlar cómo se ejecutan esos agentes.
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No se trata de desconectar la IA de la nube, sino de repartir el trabajo entre el dispositivo y los servicios en línea. En la GTC de Berlín, celebrada del 20 al 22 de octubre, Nvidia presentó una gama que va de los agentes personales a los sistemas para empresas.8
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Qué aporta Microsoft Execution Containers
Microsoft anunció que Microsoft Execution Containers (MXC) ya está disponible de forma general en Windows 11 y lo presentó como una infraestructura para ejecutar agentes con aislamiento y políticas definidas por las organizaciones. Microsoft también señaló su integración con Agent 365 como parte de su estrategia de inteligencia híbrida.9
La compañía indica que las organizaciones pueden definir a qué archivos y redes tienen acceso los agentes, y que esas reglas se aplican durante la ejecución.9 Por su parte, NVIDIA OpenShell se integra con MXC para gestionar la ejecución de los agentes mediante políticas y ocultar información personal identificable.
3 Estas medidas ofrecen controles sobre el acceso, pero no significan que ejecutar IA en local garantice por sí solo la seguridad.
Del portátil personal a la infraestructura empresarial
- RTX Spark para agentes personales y desarrollo: Nvidia lo plantea como un equipo en el que se pueden ejecutar agentes de programación, probar su trabajo y desplegar aplicaciones sin cambiar de ordenador. La compañía cita modelos de programación como Qwen 3.8 Flash Next entre los que pueden ejecutarse localmente.
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- Especificaciones anunciadas: La documentación y los materiales del producto mencionan hasta 128 GB de memoria unificada y un petaflop de rendimiento de IA FP4. Algunas configuraciones descritas incluyen un procesador Grace de 20 núcleos y una GPU Blackwell RTX de hasta 6.144 núcleos; las especificaciones dependen del modelo.
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- DGX Station para Windows: Este sistema de sobremesa para empresas utiliza el superchip GB300 Grace Blackwell Ultra y ofrece, según Nvidia, hasta 748 GB de memoria coherente y 20 petaflops de cálculo FP4. La compañía anuncia su llegada para diciembre.
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Nvidia afirma que DGX Station puede admitir modelos de hasta un billón de parámetros; esa cifra forma parte de las prestaciones anunciadas por la compañía.6
Qué añadió la GTC de Berlín
En Berlín, Nvidia describió RTX Spark como plataforma para agentes personales en Windows, DGX Spark como opción para desarrolladores que trabajan con Linux y DGX Station como sistema para cargas de trabajo empresariales avanzadas.8 También anunció que Underdog Desktop Agent estaba disponible para RTX Spark.
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15 Nvidia lo presenta como un agente local, aunque la información disponible no permite confirmar de forma independiente que todo su procesamiento se realice en el dispositivo.
En conjunto, la propuesta busca acercar ciertas tareas de IA al PC: ejecutarlas localmente cuando sea conveniente y recurrir a la nube cuando el trabajo lo requiera. La combinación de hardware dedicado y políticas de ejecución es el eje de esa estrategia híbrida.1
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La gente también pregunta
¿Cuál es la respuesta corta a "La apuesta de Nvidia y Microsoft: agentes de IA que trabajen desde tu PC"?
La propuesta busca que algunos agentes de IA ejecuten tareas directamente en PC con Windows, con hardware de Nvidia y controles de ejecución de Microsoft.[1][3][9]
¿Cuáles son los puntos clave a validar primero?
La propuesta busca que algunos agentes de IA ejecuten tareas directamente en PC con Windows, con hardware de Nvidia y controles de ejecución de Microsoft.[1][3][9] Microsoft Execution Containers (MXC) ofrece una capa de políticas y aislamiento; NVIDIA OpenShell se integra con ella para gestionar la ejecución de agentes y ocultar información personal identificable.[3]
¿Qué debo hacer a continuación en la práctica?
La estrategia es híbrida: RTX Spark apunta a los agentes personales, mientras que DGX Station se dirige a cargas de trabajo empresariales más exigentes.[6][8]