Cinco mil empresas —entre ellas Lilly, Samsung y Honeywell— ya ejecutan cargas de trabajo de inteligencia artificial sobre infraestructura conjunta de NVIDIA y Dell, una cifra que ilustra la velocidad a la que la IA ha dejado de ser un experimento corporativo para convertirse en columna vertebral operativa. Jensen Huang, CEO de NVIDIA, lo resumió sin rodeos en el Dell Technologies World: «La demanda es parabólica, absolutamente parabólica».
Los números detrás de la aceleración
El dato más relevante que acompaña esa afirmación es de naturaleza económica: la nueva arquitectura Vera Rubin NVL72 de NVIDIA reduce el coste de inferencia de agentes de IA a una décima parte del precio actual por token. No es un ajuste marginal; es un cambio de orden de magnitud que desplaza la IA agentiva desde el territorio de los grandes presupuestos hacia algo accesible para organizaciones medianas.
A eso se suman dos métricas de rendimiento concretas. Los entornos de prueba para agentes —los llamados *agent sandboxes*, donde los modelos simulan y validan decisiones antes de ejecutarlas— funcionan un 50% más rápido sobre procesadores Vera que sobre CPUs convencionales. Y las consultas sobre datos empresariales alcanzan una velocidad hasta tres veces superior con el procesador Vera. Traducido a un caso práctico: un sistema hospitalario que hoy tarda tres horas en cruzar historial clínico, resultados de laboratorio y literatura médica para asistir en un diagnóstico complejo podría hacerlo en una. No como ciencia ficción, sino como consecuencia directa de esa mejora en latencia y coste.
Qué cambia para las empresas que ya usan IA
La reducción del coste por token tiene una consecuencia que va más allá del ahorro en factura de computación: elimina el principal freno que lleva a muchas organizaciones a desplegar la IA solo en casos de uso de bajo volumen. Cuando procesar un millón de consultas cuesta diez veces menos, los equipos de producto pueden diseñar aplicaciones que antes eran inviables —monitorización continua de cadenas de suministro, asistencia médica en tiempo real, auditoría automatizada de contratos a gran escala— sin que el coste operativo las haga económicamente absurdas.
Esta dinámica también tiene implicaciones para el mercado laboral. Las predicciones para 2026 apuntan a una demanda creciente de perfiles generalistas capaces de supervisar agentes y alinear su trabajo con objetivos de negocio, en detrimento de roles altamente especializados en tareas únicas. La infraestructura más barata y más rápida acelera ese proceso: si ejecutar agentes cuesta una décima parte, las empresas tienen menos razones para posponer su despliegue.
El peso de Dell en esta ecuación no es secundario. Las denominadas Dell AI Factories —la infraestructura integrada que combina hardware de Dell con aceleradores y software de NVIDIA— son el vehículo a través del cual esas 5.000 empresas están materializando sus cargas de trabajo. La alianza convierte a ambas compañías en los principales beneficiarios directos de una demanda que, según los propios datos de adopción, no muestra señales de moderación.
