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  • Nvidia presenta NemoClaw para la nueva era de agentes autónomos

    Nvidia presenta NemoClaw para la nueva era de agentes autónomos, pero con seguridad empresarial
    Nvidia presenta NemoClaw para la nueva era de agentes autónomos, pero con seguridad empresarial

    Seguridad empresarial para la nueva era de agentes autónomos

    En la conferencia GTC 2026 celebrada en San José, Jensen Huang dejó clara su apuesta por los agentes autónomos de IA, que serán el nuevo paradigma informático. “Este es el nuevo ordenador”, afirmó, comparando su impacto con el de Windows en la era del PC.

    Sin embargo, junto con su potencial revolucionario, estos sistemas han traído importantes riesgos de seguridad. Para resolver este problema, Nvidia ha presentado NemoClaw, un nuevo stack open source diseñado para hacer seguros los agentes autónomos en entornos empresariales.


    El auge (y peligro) de los “claws”

    Los llamados “claws” o agentes de software impulsados por IA, pueden:

    • Acceder a herramientas
    • Interactuar con sistemas
    • Ejecutar tareas complejas de forma autónoma

    Plataformas como OpenClaw han demostrado su enorme potencial, automatizando flujos de trabajo completos con mínima intervención humana.

    Pero esta autonomía también implica riesgos críticos:

    • Acceso a datos sensibles
    • Ejecución de acciones no autorizadas
    • Posibles filtraciones o escaladas de privilegios

    Esto ha frenado su adopción en empresas, donde la seguridad es prioritaria.


    NemoClaw: una capa de protección inteligente

    NemoClaw actúa como intermediario entre los agentes y la infraestructura, añadiendo controles estrictos de seguridad.

    En el centro del sistema está OpenShell, un runtime open source que funciona como un sandbox aislado. Su función es:

    • Interceptar cada comando del agente
    • Verificar permisos en tiempo real
    • Bloquear o detener acciones sospechosas

    Si un agente intenta acceder a datos confidenciales o enviar información a destinos no autorizados, el sistema cancela automáticamente la operación.


    Privacy Router: control total de los datos

    Una de las innovaciones más destacadas es el Privacy Router, que funciona como una “aduana digital” para los datos.

    Este sistema:

    • Analiza todo el contenido antes de enviarlo a modelos externos
    • Detecta información sensible (API keys, tarjetas, secretos empresariales)
    • Anonimiza o bloquea datos automáticamente

    Además, optimiza el uso de recursos:

    • Prioriza modelos locales para tareas simples
    • Utiliza modelos avanzados en la nube solo cuando es necesario

    Seguridad sin complejidad

    A pesar de su sofisticación, Nvidia ha diseñado NemoClaw para ser fácil de instalar, mediante un solo comando.

    Actualmente está disponible en versión alpha y es compatible con múltiples entornos ya que funciona tanto en:

    • PCs con GPUs GeForce RTX
    • Estaciones de trabajo profesionales
    • Sistemas empresariales como DGX

    Un paso clave para la adopción empresarial

    Con NemoClaw, Nvidia aborda uno de los mayores obstáculos de la IA autónoma: la confianza.

    La compañía deja claro su mensaje: los agentes autónomos no solo son inevitables, sino que ya están listos para el mundo empresarial, si cuentan con las protecciones adecuadas.

    En un momento en que la industria avanza hacia sistemas capaces de actuar por sí mismos, soluciones como NemoClaw podrían marcar la diferencia entre una tecnología prometedora y una adoptada masivamente.

  • Nvidia presenta DLSS 5: el “momento GPT” para los gráficos de videojuegos

    Jensen Huang, el CEO de Nvidia, quien presento la nueva tecnologia DLSS 5
    Jensen Huang, el CEO de Nvidia, quien presento la nueva tecnologia DLSS 5

    Nvidia quiere redefinir la forma en que se renderizan los videojuegos. Durante la conferencia Nvidia GTC de 2026, el CEO Jensen Huang presentó DLSS 5, la próxima generación de su tecnología de escalado basada en inteligencia artificial.

    Huang describió este avance como “el momento GPT para los gráficos”, sugiriendo que podría representar el mayor salto tecnológico desde la introducción del ray tracing en tiempo real en 2018. Este anuncio lo hizo el mismo día en el que Sony lanzó el PSSR 2 para PlayStation 5 Pro.


    De reescalar imágenes a generar gráficos

    Las versiones anteriores de Deep Learning Super Sampling (DLSS) utilizaban redes neuronales principalmente para:

    • Escalar imágenes desde resoluciones más bajas
    • Generar fotogramas adicionales para mejorar el rendimiento

    DLSS 5 da un paso más allá.

    Según Nvidia, la nueva tecnología utiliza una tecnología llamada “neural rendering”, que combina datos del motor gráfico, como geometría 3D, colores y vectores de movimiento, con un modelo de IA capaz de generar detalles visuales realistas en tiempo real.

    Esto permite mejorar automáticamente aspectos como:

    • Iluminación compleja
    • Materiales realistas
    • Detalles de piel, cabello y tejidos

    Demostraciones con gráficos hiperrealistas

    Durante la presentación, Nvidia mostró comparaciones en tiempo real con DLSS 5 activado y desactivado en varios juegos populares, entre ellos:

    • Resident Evil: Requiem
    • Starfield
    • Hogwarts Legacy
    • EA Sports FC

    En los ejemplos, los personajes pasaban de tener rostros planos y artificiales a modelos mucho más realistas con:

    • Reflejos naturales en los ojos
    • Imperfecciones en la piel
    • Cabello y barba con hebras individuales

    La IA también puede generar efectos complejos como subsurface scattering, el fenómeno por el cual la luz penetra ligeramente en la piel antes de reflejarse.


    Renderizado cinematográfico, en tiempo real

    Normalmente, lograr ese nivel de realismo requiere enormes tiempos de procesamiento. Los efectos visuales de cine pueden tardar horas en renderizar un solo fotograma, y los generadores de video por IA como Sora necesitan varios segundos o minutos para producir resultados.

    DLSS 5, en cambio, realiza este proceso en tiempo real, generando imágenes en apenas 16 milisegundos, lo que permite jugar en resoluciones de hasta 4K.


    Controversia entre desarrolladores y jugadores

    El anuncio, sin embargo, ha generado debate.

    A diferencia de versiones anteriores, DLSS 5 no solo mejora la imagen existente, sino que genera nuevos detalles visuales mediante IA. Algunos críticos argumentan que esto podría alterar la intención artística original de los desarrolladores.

    Otros comparan el resultado con filtros de IA que “embellecen” imágenes en fotografía y video, algo que algunos jugadores consideran artificial.

    También se cuestionó la forma en que Nvidia mostró las comparaciones: las demostraciones enfrentaban DLSS 5 contra versiones de los juegos sin tecnologías de escalado activadas, lo que dificulta medir la mejora real frente a configuraciones máximas con versiones anteriores como DLSS 4.5.


    Un enorme desafío de hardware

    Ejecutar un modelo generativo de video en tiempo real exige una potencia de cálculo considerable.

    Durante la demostración en GTC, Nvidia utilizó dos tarjetas gráficas GeForce RTX 5090:

    • Una dedicada a renderizar el juego
    • Otra dedicada exclusivamente a ejecutar el modelo de DLSS 5

    La compañía asegura que cuando la tecnología llegue al mercado este otoño podrá funcionar con una sola GPU, aunque probablemente seguirá requiriendo hardware de gama alta.


    El futuro de los gráficos impulsados por IA

    Como en versiones anteriores de DLSS, los desarrolladores deberán integrar manualmente la tecnología en sus juegos.

    Varios grandes editores ya han confirmado su interés, incluyendo:

    • Bethesda Softworks
    • Capcom
    • NCSoft
    • Tencent
    • Warner Bros. Games

    Con DLSS 5, Nvidia apuesta claramente por un futuro donde los videojuegos mezclen gráficos 3D tradicionales con generación visual mediante inteligencia artificial.

    La gran incógnita ahora es si los jugadores aceptarán estos píxeles generados por IA como una evolución natural del medio o si los verán como una interferencia artificial en el arte del videojuego.

  • Una demanda judicial afirma que NVIDIA contactó a Anna’s Archive para usar libros pirateados para en entrenamiento de LLMs

    El director general y co-fundador de nvidia, Jensen Huang

    La piratería está mal

    Una nueva demanda judicial afirma que NVIDIA obtuvo acceso a una gran cantidad de libros pirateados para entrenar sus modelos de IA.

    La demanda colectiva, presentada en el Tribunal de Distrito de EE. UU. para el Distrito Norte de California, afirma que el personal de NVIDIA se puso en contacto con Anna’s Archive, un sitio que alberga millones de libros pirateados y artículos académicos. Los demandantes afirman que las conversaciones se centraron en btener «acceso de alta velocidad» a los datos del archivo. Anna’s Archive supuestamente le dijo a NVIDIA que el material se obtuvo ilegalmente y preguntó si NVIDIA tenía aprobación interna para seguir adelante. La demanda afirma que la gerencia dio el visto bueno poco después.

    Se dice que Anna’s Archive ofreció acceso a unos 500 terabytes de datos. Esa colección supuestamente incluía millones de libros, algunos de los cuales normalmente solo están disponibles a través de Internet Archive y su sistema de préstamo digital controlado. La presentación no dice si NVIDIA pagó por el acceso o utilizó los datos que se ofrecieron.

    Los autores acusan a NVIDIA de utilizar otras fuentes piratas, como los sitios Library Genesis, Sci-Hub y Z-Library. Otra afirmación es que NVIDIA proporcionó scripts o herramientas que permitieron a los clientes descargar partes del set de datos «The Pile», que incluye Books3 (un gran conjunto de datos que contiene unos 200.000 libros). Los autores argumentan que esto representa una infracción clara de los derechos de autor, ya que los clientes podían acceder a libros pirateados a través de las herramientas proporcionadas por NVIDIA.

    NVIDIA ha argumentado en el pasado que el entrenamiento de la IA no es ilegal ya que los modelos aprenden patrones en lugar de almacenar libros, aunque la justicia de EEUU ha emitido al menos un fallo que van en contra de esa creencia. El juicio está en curso y los detalles que se mencionan en este artículo provienen de la última presentación hecha por los demandantes.