Formación de talento cuántico

NVIDIA ha comenzado a contratar especialistas en corrección de errores cuánticos y algoritmos cuánticos, perfeccionando su equipo para liderar en esta nueva fase tecnológica.

DGX Quantum: puente entre GPU y QPU

El sistema DGX Quantum integra procesadores Grace Hopper de alto rendimiento con controladores para QPU, permitiendo flujos de trabajo híbridos de baja latencia entre hardware clásico y cuántico.

Centros de excelencia y aceleración

Ya hay iniciativas en marcha: centros de computación cuántica en EE.UU., China, Alemania, Japón, Polonia y Australia trabajan con la plataforma CUDA‑Q, potenciando simulaciones cuánticas y desarrollando infraestructura con GPUs Grace Hopper.

Cuántica aplicada al mundo real

Proyectos como la simulación de dinámica de fluidos para turbinas de Rolls‑Royce, en colaboración con Classiq, usan plataformas híbridas para ejecutar circuitos cuánticos complejos mediante GPUs, preparándose para la ventaja cuántica.

El rol del NVIDIA Accelerated Quantum Research Center

El centro NVAQC, presentado en GTC 2025, contará con 576 GPUs Blackwell y conectividad InfiniBand para acelerar la corrección de errores cuánticos, implementar compiladores e integrar sistemas hardware híbridos junto a socios como Quantinuum y Quantum Machines.

Un futuro híbrido

NVIDIA apuesta por un ecosistema donde lo cuántico y lo clásico converjan. Mantendrá el desarrollo de herramientas como cuQuantum, CUDA‑Q y DGX Quantum, ofreciendo una ruta clara hacia supercomputadoras aceleradas que combinen procesadores GPU y QPU.

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Modelos de IA entrenados en Europa

En colaboración con Perplexity y más de una docena de empresas europeas—incluyendo H Company en Francia—NVIDIA desarrollará modelos abiertos adaptados a las 24 lenguas de la UE, disponibles en la plataforma de Perplexity y afinables desde Hugging Face.

“We reached out to … 13 AI model builders in the region … to train models … on languages unique to their culture.” — Kari Briski, NVIDIA

Más centros “AI factories” y chips localizados

Durante VivaTech en París, Jensen Huang anunció la creación de al menos 200 centros de datos de IA en 2 años y cinco “gigafactorías” europeas con GPUs Blackwell. Esto multiplicará por diez la capacidad regional y reforzará la independencia tecnológica frente a EE.UU. y China.

Operadores de telecomunicaciones al mando

Telcos como Swisscom, Telefónica o Telenor transforman sus infraestructuras en fábricas de IA locales, utilizando GPUs desde la red misma de telecomunicaciones —un modelo conocido como AI‑RAN o GPUaaS— para ofrecer inferencia y servicios directamente al usuario.

Ventajas de la estrategia europea

• Soberanía digital: datos e IA entrenadas en Europa, bajo normativas locales.
• Menor latencia: procesamiento más rápido al estar cerca del usuario.
• Escalabilidad rápida: infraestructura ya disponible en redes y nubes locales.
• Inversión masiva: se estima que Europa movilizará hasta $300 000 M para cerrar la brecha, mientras se suman alianzas como las con Mistral AI.

Obstáculos en el camino

Quedan desafíos en suministro energético, talento especializado y procesos regulatorios. Pero Huang asegura que estas barreras se superarán con la construcción de centros y chips nuevos en la región.

¿Qué significa este impulso?

La estrategia de NVIDIA posiciona a Europa como un ecosistema de IA autónomo y escalable: modelos adaptados, centros locales y redes inteligentes con IA integrada. Con ello, Europa da un salto hacia una economía reforzada por IA, capaz de competir en innovación y autonomía.

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