Cuando eres dueño de la plataforma, eres dueño de la experiencia. Por eso Apple invierte tanto en el iPhone. Eso es lo que NVIDIA busca con
El proyecto DIGITS democratiza el acceso a la computación avanzada de IA al presentar una supercomputadora personal de IA compacta y potente. Está diseñada para permitir que los investigadores de IA, los científicos de datos, los estudiantes e incluso los aficionados desarrollen, creen prototipos y ajusten modelos de IA directamente desde sus escritorios. Si bien antes los profesionales podían ajustar los modelos localmente, a menudo se veían limitados por limitaciones de hardware, altos costos o problemas de escalabilidad. El proyecto DIGITS elimina estas barreras al ofrecer potencia informática en un formato de escritorio.
Como dijo Jensen Huang, fundador y director ejecutivo de NVIDIA,
El Proyecto DIGITS también es un precursor de cómo la informática personal podría impulsar la adopción de IA en la vida cotidiana de los consumidores de una manera que los dispositivos de realidad virtual no parecen poder hacer (quizás no hoy, pero antes de lo que imaginamos).
Hoy en día, los profesionales pueden desarrollar modelos de IA utilizando estaciones de trabajo equipadas con GPU de alto rendimiento o accediendo a plataformas basadas en la nube como AWS, Google Cloud o Azure. Pero Project DIGITS combina la escalabilidad de las plataformas en la nube con la comodidad de las estaciones de trabajo locales. Project DIGITS, comparable en tamaño a una Mac Mini, permite a los usuarios ejecutar tareas de IA de alto rendimiento sin la necesidad de una infraestructura extensa. Ofrece una inmensa potencia de procesamiento para tareas como entornos de simulación o ejecución de modelos de lenguaje de gran tamaño. Una inversión única de $3000 reemplaza los gastos continuos en la nube al tiempo que proporciona sólidas capacidades de IA.
El proyecto DIGITS no está pensado para el uso cotidiano. Su objetivo es:
A continuación se presentan algunos casos de uso reales que demuestran sus aplicaciones prácticas:
Una startup que desarrolle un chatbot especializado para asistencia legal podría usar Project DIGITS para entrenar y afinar un modelo de lenguaje grande (LLM) con 200 mil millones de parámetros. El equipo podría crear un prototipo del modelo localmente, probar su precisión para responder consultas legales complejas y luego implementarlo en una infraestructura en la nube para escalarlo. Esto elimina la necesidad de recursos costosos en la nube durante la fase de desarrollo, lo que acelera la innovación y reduce los gastos.
Una empresa de robótica que diseñe sistemas de automatización de almacenes podría utilizar DIGITS para simular y optimizar el comportamiento de las flotas de robots. Al ejecutar modelos de IA físicos localmente, pueden probar algoritmos de navegación, reconocimiento de objetos y coordinación de tareas en tiempo real. Los ciclos de iteración más rápidos permiten a la empresa mejorar la eficiencia y reducir los errores antes de implementar robots en entornos reales.
Un investigador médico que trabaje en tratamientos personalizados contra el cáncer podría utilizar DIGITS para analizar datos genómicos y entrenar modelos de IA que predigan cómo responderán los pacientes a terapias específicas. El sistema procesa conjuntos de datos masivos de forma local, lo que permite una experimentación rápida. Esto acelera los avances en la medicina personalizada al tiempo que mantiene seguros los datos confidenciales en las instalaciones.
Un estudio de juegos podría utilizar DIGITS para crear personajes no jugadores (NPC) realistas con modelos de IA generativos. El sistema podría entrenar modelos capaces de generar diálogos dinámicos y animaciones realistas basadas en las interacciones de los jugadores. Los desarrolladores podrían iterar rápidamente sobre los diseños y comportamientos de los personajes sin depender de recursos informáticos externos, lo que mejoraría la creatividad y la eficiencia.
Un laboratorio universitario de inteligencia artificial podría utilizar el Proyecto DIGITS para enseñar a los estudiantes a crear e implementar modelos avanzados de aprendizaje automático. Los estudiantes podrían experimentar con marcos como PyTorch o TensorFlow directamente en el sistema, adquiriendo experiencia práctica con la tecnología de inteligencia artificial. El acceso asequible a la informática de alto rendimiento democratiza la educación en inteligencia artificial y prepara a la próxima generación de innovadores.
Los científicos ambientales podrían utilizar DIGITS para analizar imágenes satelitales y entrenar modelos de inteligencia artificial para detectar la deforestación o rastrear poblaciones de vida silvestre. El sistema podría procesar datos de imágenes localmente, lo que permitiría a los investigadores de campo trabajar en áreas remotas sin conexión a Internet. La información en tiempo real ayuda a los esfuerzos de conservación al identificar amenazas con mayor rapidez y precisión.
Cuando profundizas en las características y capacidades clave de Project DIGIT, puedes apreciar cómo NVIDIA quiere adueñarse de la experiencia a través de una plataforma, y no cualquier plataforma, sino una que sea lo suficientemente poderosa como para arrebatarle el control del desarrollo de IA a los servidores.
En el corazón del Proyecto DIGITS se encuentra el superchip GB10 Grace Blackwell de NVIDIA, que combina una CPU Grace de 20 núcleos con una GPU Blackwell. Esta arquitectura ofrece hasta 1 petaflop de rendimiento informático de IA con precisión FP4, lo que la hace capaz de manejar modelos de IA a gran escala con hasta 200 mil millones de parámetros. Cuando dos unidades se conectan entre sí, pueden admitir modelos con hasta 405 mil millones de parámetros.
Cada unidad incluye 128 GB de memoria unificada y hasta 4 TB de almacenamiento flash NVMe, lo que garantiza un manejo fluido de cálculos complejos y grandes conjuntos de datos.
El sistema ejecuta el sistema operativo DGX basado en Linux de NVIDIA y viene precargado con el conjunto completo de software NVIDIA AI Enterprise. Esto incluye bibliotecas, marcos y herramientas de orquestación para una integración perfecta con infraestructuras de nube o de centro de datos. Los usuarios pueden crear prototipos localmente y escalar sus soluciones según sea necesario.
El Proyecto DIGITS no está orientado al consumidor general. Sus capacidades, como la gestión de modelos con hasta 200 mil millones de parámetros, son excesivas para tareas casuales o cotidianas como la navegación web o la productividad básica. Todavía no es una indicación directa de que dicha tecnología pronto estará disponible para los consumidores comunes. Sin embargo, representa un paso en esa dirección a medida que la IA continúa permeando más aspectos de la vida diaria. He aquí por qué:
Históricamente, las tecnologías de alto rendimiento como el GPS, que antes estaban reservadas para casos de uso especializados, se han ido incorporando a los productos de consumo. De manera similar, las versiones reducidas o simplificadas del Proyecto DIGITS podrían hacer que la computación avanzada con inteligencia artificial sea accesible para las tareas cotidianas a medida que aumenta la demanda de dispositivos de consumo habilitados con inteligencia artificial.
A medida que la IA se integre más en los dispositivos de consumo, como los asistentes inteligentes, los vehículos autónomos y los sistemas de entretenimiento personalizados, aumentará la demanda de computación de borde local y potente. Dispositivos como Project DIGITS demuestran la viabilidad de incorporar capacidades de IA de alto rendimiento en formatos más pequeños y accesibles.
Especialmente con el auge de la economía creativa y la descentralización general del trabajo, no es descabellado que haya casos de uso más comunes en la vida cotidiana.
Por ejemplo, un cineasta aficionado podría utilizar DIGITS para procesar efectos de vídeo y animaciones de alta calidad mediante IA generativa. Tareas como rejuvenecer a los actores, crear fondos virtuales o editar material en tiempo real podrían ser posibles sin depender de servicios en la nube, lo que reduciría drásticamente los costes y permitiría una mayor libertad creativa.
Un entusiasta del fitness podría aprovechar DIGITS para personalizar su rutina de salud y bienestar. Al analizar datos biométricos de dispositivos portátiles, la IA podría generar rutinas de ejercicios personalizadas, predecir riesgos de lesiones y sugerir planes de nutrición, todo procesado localmente para mayor velocidad y seguridad de los datos.
Un aspirante a diseñador de juegos podría crear experiencias de juego personalizadas para amigos y familiares. Con DIGITS, podría entrenar modelos de IA para generar historias únicas, comportamientos de personajes realistas o entornos de juego dinámicos que se adapten a las preferencias de los jugadores, todo ello funcionando sin problemas desde un sistema de escritorio.
Los emprendedores podrían aprovechar el poder de estos sistemas para desarrollar herramientas impulsadas por IA. Por ejemplo, el propietario de una pequeña empresa podría entrenar y probar un chatbot de atención al cliente en su computadora de escritorio, asegurándose de que funciona antes de ampliarlo para una implementación más amplia. Este enfoque reduciría la dependencia de recursos externos y aceleraría la innovación.
En resumen: NVIDIA nos está dando una idea del futuro. Es posible que, cuando los consumidores pasen a utilizar la IA de forma más avanzada, NVIDIA esté presente.