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NVIDIA en CES 2026: DLSS 4.5, Rubin y el “momento ChatGPT” de la IA física
Jensen Huang subió al escenario del Consumer Electronics Show 2026 (CES 2026) con un mensaje que ya no es solo “más GPUs”: NVIDIA quiere bajar el costo por token, acelerar el razonamiento a gran escala y, de paso, empujar la idea de que la IA deje de vivir solo en pantallas para meterse al mundo físico (autos, robots, fábricas).
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La presentación se ordenó alrededor de tres grandes anuncios: DLSS 4.5 para gaming, la plataforma de IA NVIDIA Rubin (con la CPU Vera) para data centers, y Alpamayo, un paquete abierto de modelos y herramientas para autonomía con foco en “razonamiento”.
Para el público gamer, NVIDIA presentó DLSS 4.5, una actualización grande de su stack de renderizado por IA. El corazón del anuncio fue doble:
- Un Transformer de segunda generación para Super Resolution (la parte que reconstruye imagen a partir de menos píxeles renderizados).
- Y un nuevo enfoque de Multi Frame Generation, con Dynamic Multi Frame Generation y un modo 6X pensado para monitores de alta tasa de refresco.
Según la cobertura técnica, el modo 6X puede generar hasta cinco cuadros adicionales por cada frame renderizado, apuntando a experiencias 4K / 240Hz incluso con path tracing… siempre que estés en hardware compatible (NVIDIA lo asocia a GeForce RTX Serie 50).
¿Qué cambia en la práctica? La apuesta es que el nuevo modelo entienda mejor las escenas y reduzca problemas clásicos de técnicas temporales (ghosting, shimmering, bordes inestables), a la vez que mantiene la fluidez cuando subes el nivel de ray tracing.
“Vera Rubin”: seis chips, un solo sistema y una promesa agresiva de costo por token
El anuncio más pesado fue NVIDIA Rubin, una plataforma “extreme codesign” (co-diseño extremo) que NVIDIA presenta como un sistema completo, no como piezas sueltas. En su propio resumen del anuncio, Rubin integra seis componentes: Vera CPU, Rubin GPU, NVLink 6 Switch, ConnectX-9 SuperNIC, BlueField-4 DPU y Spectrum-6 Ethernet Switch.
Y aquí está la frase que prende el mercado: NVIDIA afirma que Rubin puede entregar hasta 10x reducción del costo por token de inferencia frente a Blackwell, y entrenar modelos Mixture of Experts (MoE) con 4x menos GPUs (comparación directa contra la plataforma Blackwell).
Huang lo enmarcó como una carrera por velocidad y eficiencia: si entrenas más rápido, llegas antes con la siguiente frontera. Esa narrativa también aparece en el blog oficial del evento, donde NVIDIA insiste en que “esto es time-to-market” y que la plataforma apunta a acelerar innovación bajando el costo de producción de tokens.
Esto ha generado apoyo en el ecosistema Tech de varios CEOs, ¨La plataforma NVIDIA Rubin en AWS representa nuestro compromiso continuo con la entrega de infraestructuras de IA de vanguardia que ofrezcan a los clientes una elección y flexibilidad inigualables. Al combinar la avanzada tecnología de IA de NVIDIA con la escala, seguridad y servicios de IA completos de AWS, los clientes pueden construir, entrenar y desplegar sus aplicaciones de IA más exigentes de forma más rápida y rentable, acelerando su camino desde la experimentación hasta la producción a cualquier escala.», afirma Matt Garman, CEO de AWS
IA física: Alpamayo y la idea de que el auto “razone” antes de actuar
El giro más “futurista pero aterrizado” fue Alpamayo: NVIDIA lo presenta como una familia abierta de modelos, simulación y datasets para acelerar autonomía con foco en el problema duro de siempre: la long tail (casos raros, complejos e impredecibles donde los sistemas fallan).
NVIDIA afirma explícitamente que Alpamayo introduce modelos VLA (Vision-Language-Action) con chain-of-thought para que el sistema pueda pensar paso a paso en escenarios fuera del entrenamiento típico, mejorando capacidad y explicabilidad (clave cuando se habla de seguridad, validación y regulación).
Lo que realmente lo vuelve “paquete” (y no solo un modelo) es esto:
- Alpamayo 1: modelo VLA de razonamiento, con arquitectura de 10B parámetros, liberado con pesos abiertos y scripts de inferencia; NVIDIA lo publica para la comunidad de investigación.
- AlpaSim: framework de simulación open-source para pruebas de alta fidelidad.
- Physical AI Open Datasets: dataset abierto con 1,700+ horas de conducción, buscando cubrir diversidad geográfica y casos raros.
La frase que cerró el concepto fue literal: “El momento ChatGPT para la IA física está aquí… cuando las máquinas comienzan a entender, razonar y actuar en el mundo real”, dijo Huang, conectando robotaxis y autonomía como “los primeros beneficiados”.
