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Google Cloud y NVIDIA lanzan las instancias A5X con Vera Rubin NVL72 para IA agéntica y aprendizaje por refuerzo

🕒 Publicado en Zendoric: 24 de octubre de 2026 · 00:20

✨ Generado con IA · cómo se hace

Google Cloud y NVIDIA han anunciado la disponibilidad general de la infraestructura NVIDIA Vera Rubin en Google Cloud, a través de las nuevas instancias A5X. Según el anuncio publicado en el blog de NVIDIA el 21 de octubre de 2026, la disponibilidad general de estas instancias llegará el mes siguiente.

Google Cloud y NVIDIA han anunciado la disponibilidad general de la infraestructura NVIDIA Vera Rubin en Google Cloud, a través de las nuevas instancias A5X. Según el anuncio publicado en el blog de NVIDIA el 21 de octubre de 2026, la disponibilidad general de estas instancias llegará el mes siguiente. También está prevista una ampliación a Europa. La propuesta es una plataforma integrada para entrenamiento, inferencia y aprendizaje por refuerzo a gran escala.

Las instancias A5X combinan los sistemas NVIDIA Vera Rubin NVL72, los SuperNICs NVIDIA ConnectX-9, la red Google Cloud Virgo Network y la cuarta generación de la tecnología de refrigeración líquida avanzada de Google Cloud. Están orientadas a cargas exigentes de inferencia agéntica y aprendizaje por refuerzo. Google Cloud planea escalar su infraestructura basada en Vera Rubin hasta un máximo de 960.000 GPU Rubin repartidas en varios sitios.

La lógica técnica que plantea el anuncio es que aprender mediante interacción exige un ciclo continuo: generar experiencia, evaluar resultados y actualizar los modelos. Eso requiere infraestructura capaz de sostener todo el proceso a escala. A5X incorpora Vera Rubin en el AI Hypercomputer de Google Cloud como un sistema integrado que combina cómputo, red y almacenamiento para ese aprendizaje basado en la experiencia.

El primer cliente en acceder a A5X fue Ineffable Intelligence, empresa tecnológica con sede en Londres fundada por David Silver, creador de AlphaGo. La compañía usa la plataforma para avanzar en aprendizaje por refuerzo a gran escala y desarrollar lo que llama sistemas «superlearner», que aprenden de forma continua a partir de la experiencia. Silver, fundador y CEO, afirma que esto exige mucha capacidad de cómputo y una conexión estrecha entre generar experiencia y entrenar con ella, de modo que cada mejora del agente influya rápidamente en su siguiente experiencia. Destaca la conectividad de alto ancho de banda entre la CPU Vera y las GPU Rubin, y entre las GPU Rubin dentro del rack.

WPP, empresa londinense de marketing y comunicación, también ha demostrado su arquitectura de referencia de agentes creativos sobre instancias A5X basadas en Vera Rubin. Usa modelos NVIDIA Nemotron y NVIDIA OpenShell, parte de la NVIDIA OpenShell Reference Architecture para agentes de IA seguros. Los agentes convierten peticiones conversacionales en flujos creativos de varios pasos, como generación, escalado y rediseño de vídeo, con aprobación humana antes de la ejecución. OpenShell ofrece entornos aislados (sandboxes) gobernados para la ejecución de agentes, lo que ayuda a controlar el acceso a activos de marca sensibles y a herramientas creativas. En las pruebas iniciales de WPP, cargas que normalmente requerían un clúster multinodo se ejecutaron en una sola instancia A5X.

El anuncio también aborda la confidencialidad. Google Cloud será uno de los primeros proveedores en ofrecer NVIDIA Confidential Computing a escala de rack en instancias bare metal, como las A4X Max con NVIDIA GB300 NVL72. Además, Confidential Computing pasa a estar disponible de forma general en las VM G4 con GPU NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Server Edition, una opción flexible para inferencia y ajuste fino confidenciales. Vertebrae, Polaris Cloud y Confidential Core AI usan G4 confidencial para privacidad conversacional, ejecución verificable de agentes e inteligencia empresarial gobernada por políticas.

En cuanto a eficiencia energética, Google Cloud y NVIDIA exploran las capacidades NVIDIA DSX MaxLPS para la infraestructura basada en Vera Rubin. El objetivo es optimizar el rendimiento por vatio y ampliar la capacidad dentro de los presupuestos de potencia disponibles de los centros de datos.

El texto es una nota corporativa de NVIDIA y no incluye cifras de rendimiento, precios ni fechas exactas de lanzamiento más allá de «el mes próximo». Las cifras de capacidad, como las 960.000 GPU, son planes, no despliegues existentes.

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Fuentes y referencias