Jensen Huang subió al escenario del SAP Center de San José el 16 de marzo con una cifra que redefinió el tamaño de la conversación sobre IA: al menos un billón de dólares en ingresos para Nvidia entre 2025 y 2027. GTC 2026 no fue solo una conferencia de tecnología. Fue el anuncio de que la demanda de cómputo para IA ya está "fuera de los gráficos".
Qué anunció Jensen Huang en el keynote
La apertura del keynote marcó el tono desde el principio. Huang afirmó que la demanda de GPUs de Nvidia aumentó "un millón de veces" en los últimos años y que los ingresos proyectados para el período 2025-2027 superarán el billón de dólares, según en el blog oficial de Nvidia, blogs.nvidia.com. Es la proyección más ambiciosa que la empresa ha hecho públicamente.
El anuncio técnico más importante fue la presentación de la plataforma Vera Rubin: el siguiente salto generacional en la infraestructura de Nvidia. Según el blog oficial de la empresa, la plataforma comprende siete chips, cinco sistemas a escala de rack y una supercomputadora diseñada específicamente para la IA agéntica. Incluye el nuevo CPU Vera y la arquitectura de almacenamiento BlueField-4 STX.
La IA agéntica — término que merece una definición — hace referencia a sistemas de inteligencia artificial capaces de ejecutar tareas de forma autónoma, encadenar acciones y operar sin intervención humana constante. No es un modelo que responde preguntas; es un sistema que toma decisiones y actúa. Eso requiere un nivel de cómputo significativamente mayor que los modelos conversacionales actuales, y Vera Rubin está diseñada para ese caso de uso.
OpenClaw: el sistema operativo para agentes de IA
Junto con el hardware, Huang presentó OpenClaw como un sistema operativo para agentes de IA. La comparación que usó el propio Huang en el keynote lo explica bien: según el blog oficial de Nvidia, dijo que OpenClaw "no es diferente a cómo Windows nos permitió hacer computadoras personales". Es decir, Nvidia no solo quiere vender el hardware — quiere ser la plataforma sobre la que corra la próxima generación de software autónomo.
Junto a OpenClaw, Huang anunció NemoClaw, una plataforma de código abierto para empresas que buscan implementar agentes de IA en entornos seguros y controlados. El componente open source no es altruismo; es estrategia: cuantos más desarrolladores construyan sobre la infraestructura de Nvidia, mayor es la dependencia ecosistémica de su hardware.
Nvidia no solo fabrica los chips donde corre la IA. Con OpenClaw, apuesta a ser también el sistema operativo sobre el que los agentes de IA toman decisiones.
Lo que sigue: Feynman y la arquitectura post-Vera Rubin
Huang no se detuvo en Vera Rubin. También anunció la siguiente generación de arquitectura, llamada Feynman, que incluirá un nuevo CPU llamado Rosa — en honor a Rosalind Franklin, cuya cristalografía de rayos X reveló la estructura del ADN. Feynman avanzará en los cinco pilares que Nvidia identifica como críticos para las fábricas de IA del futuro: cómputo, memoria, almacenamiento, conectividad en red y seguridad.
El otro anuncio relevante fue sobre DLSS 5 para gaming — la tecnología de renderizado neuronal en tiempo real que permite resolución 4K fotorrealista en hardware local. No es el anuncio más significativo del GTC en términos estratégicos, pero confirma que Nvidia mantiene su posición en el mercado de consumo al mismo tiempo que escala en enterprise e infraestructura de IA.
El contexto: por qué importa más allá de Nvidia
El GTC 2026 ocurre mientras la industria tecnológica global registra más de 45,000 despidos en lo que va del año, muchos de ellos atribuidos a la implementación de IA. La conferencia de Nvidia opera en el otro extremo de esa ecuación: es el evento donde se define qué infraestructura hará posible la siguiente ola de automatización.
La proyección del billón de dólares en ingresos no es un dato aislado. Refleja cuánto están dispuestos a pagar empresas, gobiernos y laboratorios de investigación por capacidad de cómputo para IA. Eso, a su vez, indica la velocidad a la que la IA agéntica — la que actúa de forma autónoma — pasará de los laboratorios al despliegue comercial masivo.
Para quien trabaja en tecnología, diseño, datos o cualquier área donde la automatización es un tema activo, lo que anunció Nvidia esta semana es el horizonte al que se dirige la ola. La distancia entre ese horizonte y el escritorio donde trabajas es, probablemente, menor de lo que parece.
