Nvidia despliega su estrategia de IA física en Japón: alianzas industriales y nuevos chips para robots

Alianzas en Japón: el ecosistema de la IA física

Estudio liderado por Fujitsu

Fujitsu anunció que está explorando el desarrollo de una «plataforma colaborativa de IA física» que integrará tecnología de Nvidia, con FANUC, Yaskawa Electric y Kawasaki Heavy Industries como socios iniciales . No se trata de una empresa conjunta única: cada participante se encuentra en una etapa de compromiso diferente. Fujitsu realiza un estudio de viabilidad; las tres empresas de robótica integran las tecnologías de Nvidia en el marco de ese estudio; y las cuatro, junto con otras 18 organizaciones japonesas, tienen la intención de unirse a la Coalición Cosmos de Nvidia para co-desarrollar modelos abiertos de IA física . El objetivo, según Fujitsu, es «promover el desarrollo de una plataforma de control colaborativo que garantice la soberanía al tender un puente entre los mundos digital y físico» .

Coalición Cosmos

Un total de 22 organizaciones japonesas —entre ellas AIRoA, FANUC, Fujitsu, Hitachi, Kawasaki Heavy Industries, Kubota, NEC, SoftBank Corp., Sony Group Corporation y Yaskawa Electric— tienen previsto unirse a la Coalición Cosmos de Nvidia . Esta coalición es el mecanismo de Nvidia para el desarrollo colaborativo de «modelos de frontera abiertos de IA física», donde los socios construyen y comparten modelos en lugar de mantenerlos como propiedad exclusiva .

Colaboración con Toyota

Nvidia también anunció por separado una colaboración ampliada con Toyota Motor Corp. La compañía estadounidense suministrará GPUs avanzados a Noetra Corp., una nueva empresa creada por Toyota junto con SoftBank, Sony, Honda y NEC para desarrollar tecnología de inteligencia artificial nacional. Noetra comenzó sus operaciones el 16 de julio de 2026 .

Lo que no ocurrió

A pesar de la espectacularidad del anuncio, no se formalizó una empresa conjunta única, no se reveló una inversión compartida, no hay una fecha de lanzamiento común y no existe una estructura de propiedad unificada que vincule a todas las compañías . Los anuncios se entienden mejor como un conjunto de compromisos coordinados pero descentralizados: algunos participantes estudian una plataforma, otros se suman a una coalición técnica y otros desarrollan productos de forma independiente utilizando las herramientas de robótica y visión de Nvidia .

Nuevo hardware: Jetson T3000 y T2000

El 15 y 16 de julio de 2026, Nvidia presentó dos nuevos módulos compactos basados en la arquitectura Nvidia Thor, diseñados para ejecutar modelos fundacionales directamente en máquinas autónomas, humanoides y robots de propósito general .

Ambos módulos se basan en el mismo SoC Thor que impulsa la línea Jetson Thor actual, pero con una configuración y un consumo energético significativamente reducidos . Existe una variante industrial, el IGX Thor T3000, que añade funciones de seguridad funcional .

Disponibilidad: El lanzamiento de ambos módulos está previsto para el primer trimestre de 2027; no se enviarán este año . La emulación para desarrolladores del T3000 está disponible desde julio de 2026 a través de JetPack 7.2.1 .

La estrategia general: Modelos abiertos + Vera Rubin

Estos anuncios no son hechos aislados. Forman una estrategia coherente de tres capas que abarca modelos abiertos, hardware periférico y computación de IA a escala de centro de datos.

Capa 1: Modelos abiertos — Cosmos 3 Edge

Junto con el hardware, Nvidia presentó Cosmos 3 Edge, una versión reducida de su modelo fundacional de IA física, optimizado específicamente para funcionar en los nuevos módulos Jetson Thor . Es la contrapartida de software para los anuncios de hardware: un modelo ligero (4 mil millones de parámetros) diseñado para la inferencia y generación de acciones en tiempo real directamente en el dispositivo .

Capa 2: Hardware Edge — Jetson Thor (T3000/T2000)

Los nuevos módulos proporcionan la potencia de cálculo «adecuada» para ejecutar esos modelos abiertos directamente en los robots de las fábricas, eliminando la necesidad de conectarse a la nube para la inferencia . Se trata de la «adecuación» masiva de la computación robótica que Nvidia ha estado impulsando: equilibrar rendimiento, consumo y coste para un despliegue generalizado, en lugar de buscar las especificaciones más altas posibles .

Capa 3: Centro de datos/Nube — Plataforma Vera Rubin

En el extremo superior, la plataforma Vera Rubin de Nvidia —su arquitectura de supercomputación de IA de próxima generación— entró en plena producción a principios de 2026. En el CES 2026, Jensen Huang confirmó que Vera Rubin está en plena producción y que los sistemas de los socios comenzarán a enviarse en el segundo semestre de 2026 . La sala de prensa oficial de Nvidia indicó que los productos basados en Rubin estarán disponibles a través de los socios en el segundo semestre de 2026 . El 31 de mayo de 2026, Nvidia anunció que Vera Rubin estaba aumentando su producción a gran escala con los principales fabricantes de servidores de Taiwán . La plataforma utiliza una GPU Rubin con hasta 288 GB de memoria HBM4 y la CPU Vera .

El hilo estratégico

Fábricas japonesas equipadas con modelos abiertos Cosmos 3 Edge ejecutándose en hardware Jetson Thor en el borde de la red, todo ello entrenado y orquestado por supercomputadores Vera Rubin en la nube o en fábricas de IA. Nvidia está construyendo simultáneamente la infraestructura de IA a escala de nube (Vera Rubin, envíos en el segundo semestre de 2026) y el hardware de IA periférico en el propio dispositivo (Jetson T3000/T2000, envíos en el primer trimestre de 2027) para hacer realidad la IA física en la fabricación, con los gigantes industriales japoneses como clientes de lanzamiento .

Como señaló el blog de Nvidia tras el almuerzo de Huang con los directores ejecutivos de Fujitsu, Kawasaki, FANUC y Yaskawa: «Estas son las empresas que llevarán la IA física de la ambición nacional a la planta de producción» .