NVIDIA quiere dar otro salto en la escala de sus sistemas para Inteligencia Artificial, y esta vez la conexión entre las GPU tiene tanto protagonismo como las propias GPU. La compañía ha mostrado su Vera Rubin Ultra NVL576, una configuración que reunirá la friolera de 576 GPU repartidas entre ocho racks, conectadas mediante NVLink 7 y fibra óptica con tecnología CPO. El objetivo es que trabajen conjuntamente en modelos de 10 billones de parámetros o más, con el rendimiento por vatio como principal argumento.

Ian Buck, vicepresidente de Hyperscale y HPC de NVIDIA, explicó esta propuesta durante el OCP Global Summit 2026. Allí describió el conjunto como una “GPU gigante”, y puede que se quedase corto. Hablamos de cientos de aceleradores físicos interconectados para afrontar una misma carga de trabajo, con una infraestructura que permita aprovechar su capacidad sin que el intercambio de datos se convierta en el cuello de botella.

NVIDIA conectará ocho racks con NVLink 7 y CPO integrada en los switches en Rubin Ultra

La diapositiva mostrada por NVIDIA permite ver las dos piezas principales del sistema: la bandeja de cómputo Vera Rubin Ultra y una nueva bandeja de conmutación NVLink 7 CPO. A su derecha aparecen los ocho racks que forman la configuración NVL576. La documentación técnica de la compañía, escueta lógicamente, concreta la distribución: 72 GPU Rubin Ultra por rack, reunidas en un único dominio NVLink de 576 GPU, con conexiones de cobre y ópticas directas.

El problema que NVIDIA pretende resolver es fácil de entender: de poco sirve añadir más GPU si pasan demasiado tiempo esperando datos de las demás. Al repartir un modelo entre cientos de aceleradores, la comunicación necesita acompañar al crecimiento de la potencia de cálculo.

Ahí entra CPO, u óptica coempaquetada, algo revolucionario en el sector que ya se está poniendo en práctica. Esta tecnología sitúa los motores que convierten las señales eléctricas en ópticas junto al chip del switch, dentro del mismo encapsulado. Así se acorta el recorrido eléctrico hasta la fibra, reduciendo las pérdidas y el consumo asociado a esa comunicación. Es una mejora en la interconexión; las operaciones de cálculo siguen realizándose en las GPU, pero el consumo y el rendimiento son mucho mejores.

Modelos de más de 10 billones de parámetros y una promesa de eficiencia

NVIDIA, como decíamos arriba, orienta este sistema a modelos de 10 billones de parámetros o más, según indica expresamente su diapositiva. Para esa escala, promete el mayor rendimiento por vatio, aunque el avance mostrado no incluye resultados comparativos, consumo total ni un porcentaje de mejora para NVL576. De hecho, Buck sitúa esta generación en 2027, así que está a la vuelta de la esquina como se suele decir.

La presentación también muestra el trabajo necesario alrededor de las GPU, donde con Vera Rubin NVL72, NVIDIA anuncia que el montaje de la bandeja de cómputo pasa de 90 minutos a uno, gracias a un diseño más sencillo. Por separado, atribuye a MaxLPS la posibilidad de alojar un 40% más de GPU con la misma potencia disponible, aprovechando capacidad eléctrica que quedaba sin utilizar. Son mejoras de fabricación y gestión del centro de datos, respectivamente, lo que mejora el tiempo y los costes, aumentando lo que los verdes van a ganar, cosa fina.

Tampoco debemos mezclar esta configuración con la antigua propuesta NVL576 basada en el rack Kyber, esto es algo nuevo gracias a CPO para Rubin Ultra. Aquella incluía previsiones de 15 exaFLOPS FP4 y 365 TB de memoria rápida que NVIDIA no reconfirma en esta nueva diapositiva.

La apuesta actual es conectar 576 Rubin Ultra entre ocho racks y hacer que esa escala resulte aprovechable mediante la tecnología CPO. Para quienes pagan la instalación y la factura eléctrica, la prueba será cuánta más IA consigue ejecutar el conjunto por cada vatio consumido. ¿Genialidad de NVIDIA o locura máxima que puede no terminar tan bien como esperan?