Nvidia no se limita a GPU o plataformas de inteligencia artificial. También tiene sus modelos de IA. La compañía está lanzando la familia Nemotron 3 para administrar agentes, no solo escribir texto. Nano llega con mayor rendimiento, menos tokens de «razonamiento» y un contexto XXL (hasta 1 millón), todo listo para ser empaquetado en NIM.
En términos de modelos abiertos, hablamos a menudo de Europa (con Mistral AI) y China (con Alibaba, Tencent, DeepSeek o Kimi), un poco menos de Estados Unidos, el país de la IA propietaria. Sin embargo, IBM (con Granite), Microsoft (con Phi), Meta (con LLama) o incluso Nvidia (con Nemotron) o incluso OpenAI (con gtp-oss) también impulsan los ecosistemas de modelos “de peso abierto”.
Y precisamente Nvidia, a la que todavía vemos con demasiada frecuencia como un proveedor de GPU, olvidando que su plataforma Enterprise AI (y en particular NIM) sirve de base para todas las infraestructuras de IA «llave en mano» de los proveedores de TI, recuerda a todos que sus modelos Nemotron (que sirven de campo de juego para mucha experimentación en su I+D y en la de los fabricantes) no cuentan para nada y que tienen su lugar en las cargas de trabajo empresariales.
Modelos abiertos para la era agencial
Nemotron 3 marca así el regreso ofensivo de Nvidia al campo de los modelos abiertos, un espacio que se ha vuelto estratégico para los CIO que desean implementar IA generativa sin depender completamente de API propietarias.
Con Nemotron 3, el grupo promete menores costos de inferencia y más transparencia sobre los datos y las herramientas asociadas.
Sobre todo, la nueva familia “Nemotron 3” se presenta como una familia de modelos agentes orientados a la IA, es decir, sistemas que encadenan acciones, llamadas de herramientas y subtareas en lugar de simplemente producir un texto aislado. Nvidia dice que apunta a las fricciones típicas de estas arquitecturas, en particular la sobrecarga de coordinación entre agentes y la deriva del contexto cuando las interacciones se vuelven más largas.
La gama se divide en tres tamaños. la variante nano Se anuncia disponible inmediatamente. Nvidia afirma que Nano cuadriplica el rendimiento en comparación con Nemotron 2 Nano. El modelo también afirma una reducción en la generación de tokens de razonamiento, lo que equivale a producir menos tokens «intermedios» para llegar a la respuesta, por lo tanto, potencialmente menos latencia y menos costos dependiendo de las tareas.
Finalmente, Nvidia anuncia una ventana de contexto de hasta un millón de tokens, un argumento directamente dirigido al análisis de documentos extensos, asistencia de soporte basada en grandes bases de conocimiento e investigación documental a escala.
Variantes Súper y Ultra se anuncian para el primer semestre de 2026.
En términos de arquitectura, Nvidia propone un enfoque híbrido en el que intervienen expertos, diseñado para limitar el coste de cálculo al no activar sistemáticamente toda la red. Esta es una promesa clásica del MoE, pero Nvidia la vincula aquí con el uso de múltiples agentes, donde la factura de inferencia aumenta rápidamente.
Jensen Huang resume la postura con la idea de que la innovación en IA depende de la apertura y que Nemotron debe hacer que las capacidades avanzadas sean “utilizables” y “transparentes” para los desarrolladores que crean sistemas agentes en producción. En otras palabras, Nvidia quiere convencer de que lo abierto puede ser industrializable, no sólo experimental.
No se anuncian más vacantes
A nivel práctico, Nvidia propone un pack completo. Además de los modelos, la compañía está anunciando conjuntos de datos, incluido un conjunto de “seguridad agentica” y bloques de código abierto para capacitación y evaluación, a través de NeMo Gym y NeMo RL, con distribución en GitHub y Hugging Face.
La promesa de apertura no se juzga sólo por los pesos del modelo, sino por el acceso a los artefactos que permiten la auditoría, el ajuste, la evaluación y las salvaguardas.
En el aspecto operativo, Nvidia cita la disponibilidad a través de canales y entornos conocidos por los equipos de TI. La compañía menciona una presencia en AWS a través de Bedrock en modo sin servidor y, obviamente, está impulsando en paralelo su enfoque NIM, microservicios diseñados para empaquetar el modelo y acelerar la implementación controlada. Transmitir a los CIO que el camino más sencillo para implementar la IA sigue siendo alinearse con el ecosistema de Nvidia.
En última instancia, con Nemotron 3, Nvidia pretende imponer una especie de estándar operativo para la IA agente, al tiempo que satisface la demanda de control y auditoría de muchos departamentos de TI. Todo lo que queda ahora es poner estos modelos a funcionar y comprobar su relevancia para sus propios casos de uso. Una práctica que muchas empresas tendrán que industrializar ahora ya que los modelos evolucionan muy rápidamente y la oferta es pletórica.
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