Nvidia presenta DSX POD junto a socios taiwaneses y busca desplegar IA en 14 días

Siete racks de IA, un contenedor y una vía más rápida para generar ingresos

Nvidia presentó DSX POD, un diseño modular de fábrica de IA que instala siete racks de computación Vera Rubin NVL72 dentro de un contenedor para ensamblarlos y probarlos antes del envío. La empresa afirma que el despliegue en un sitio preparado podría llevar apenas 14 días, frente a unos seis meses para la instalación e integración convencionales.

El diseño, anunciado en GTC Berlín en un comunicado del 21 de octubre fechado en 2026, incorpora a seis empresas taiwanesas a una red global de entrega: Foxconn, a través de Ingrasys, Delta, GIGABYTE, Pegatron, Quanta Cloud Technology (QCT) y Wistron. Las entregas a todo el mundo están previstas para principios de 2027.

Los 14 días corresponden al despliegue una vez que el destino cuenta con la electricidad, la refrigeración, la conectividad de red y la infraestructura de apoyo necesarias. La preparación del terreno, los cimientos, las conexiones eléctricas y otras obras de las instalaciones siguen formando parte del calendario general del proyecto.

El argumento comercial de Nvidia es sencillo: los costosos procesadores empiezan a realizar trabajo útil antes cuando hay que ensamblar menos cables, tuberías y sistemas en el destino. Una fábrica de IA es un centro de datos diseñado para entrenar modelos de IA o ejecutarlos para clientes. Su producción incluye tokens, las pequeñas unidades de texto u otra información que los modelos procesan y generan.

Jensen Huang, fundador y director ejecutivo de Nvidia, describió el momento en que esa infraestructura empieza a crear valor:

Una fábrica de IA crea valor cuando empieza a producir tokens

Por tanto, para los operadores el objetivo va más allá de terminar la construcción. Nvidia lo denomina tiempo hasta el primer token de producción: el momento en que las nuevas instalaciones empiezan a ejecutar modelos para cargas de trabajo reales de los clientes. Empezar a operar antes brinda a una empresa la oportunidad de vender servicios de computación con mayor antelación, siempre que los clientes estén preparados para utilizar esa capacidad.

¿Qué incluye un DSX POD?

Un contenedor de computación alberga 504 unidades de procesamiento gráfico Rubin, o GPU, distribuidas en sus siete racks NVL72. Las GPU realizan muchos cálculos al mismo tiempo, por lo que son útiles para las enormes cargas de trabajo matemáticas que requiere la IA. Al conectar cientos de ellas, pueden compartir tareas que desbordarían a un solo procesador.

El contenedor pesa aproximadamente 28.000 kilogramos, o 28 toneladas métricas, y tiene un tamaño comparable al de un contenedor de carga estándar. Sus sistemas integrados contienen cerca de 10 millones de componentes y 3.500 cables. Las conexiones incluyen unos 20 kilómetros de cobre NVLink, que enlaza los procesadores, y 17 kilómetros de cableado de red para la comunicación en el sistema de computación más amplio.

El diseño de Nvidia abarca más que los racks de computación. Incluye almacenamiento, funciones de servicio y gestión, distribución eléctrica, refrigeración, controles y conexiones entre contenedores. El almacenamiento debe transferir datos de entrenamiento, información de modelos y avances guardados con suficiente rapidez para mantener ocupados los procesadores.

El resultado es un diseño de referencia, no un único producto terminado fabricado íntegramente por Nvidia. Un diseño de referencia ofrece a los socios una base de ingeniería común, que incluye distribuciones, interfaces y requisitos de prueba, para que construyan y respalden las instalaciones de sus clientes.

Cómo cambia el calendario el ensamblaje en fábrica

La instalación tradicional exige que los equipos en el destino coloquen los racks, tiendan cables, conecten tuberías de refrigeración y prueben los equipos interconectados. Estas tareas dependen de que distintos especialistas lleguen en el orden adecuado y con los componentes correctos, mientras el edificio y los servicios quedan listos.

DSX POD traslada gran parte de ese trabajo repetible a una planta de fabricación. Los socios completan las conexiones entre racks, el cableado eléctrico, las tuberías de refrigeración y las pruebas funcionales antes del envío. Mientras tanto, los equipos en el destino pueden preparar los cimientos, la electricidad, la refrigeración externa y el acceso a la red.

Así, el trabajo en fábrica y la preparación del sitio pueden avanzar al mismo tiempo. Tras la entrega, los equipos colocan los contenedores, los conectan a las unidades vecinas y a los servicios externos, comprueban su estado después del transporte y completan la puesta en servicio. La puesta en servicio consiste en verificar que la instalación conectada funcione según lo previsto en condiciones operativas.

Ian Buck, vicepresidente de computación a gran escala de Nvidia, describió la llegada como una secuencia de colocación, conexiones y pruebas finales. Las pruebas de funcionamiento continuo, que forman parte de ese proceso final, hacen funcionar los equipos para detectar fallos antes de que empiecen a prestar servicio con normalidad. Nvidia espera que trasladar la integración a la fábrica reduzca la exposición a retrasos de componentes y a errores costosos durante la instalación.

El despliegue consta de tres etapas principales:

• 21 de octubre de 2026: Nvidia anuncia DSX POD en GTC Berlín.
• Antes del despliegue: los socios ensamblan y validan los contenedores mientras los equipos en el destino preparan la infraestructura de apoyo.
• Principios de 2027: están previstas las entregas a todo el mundo, con el objetivo de completar el despliegue en apenas 14 días en sitios preparados.

Los socios taiwaneses avanzan hacia sistemas completos

Ingrasys, de Foxconn, participó en las primeras tareas de diseño y fabricación de DSX POD. Su inclusión sitúa al grupo junto a empresas taiwanesas cuyas actividades abarcan sistemas de computación, infraestructura eléctrica e integración de fabricación. QCT forma parte de Quanta, mientras que Delta, GIGABYTE, Pegatron y Wistron completan el grupo taiwanés mencionado por Nvidia.

El ecosistema completo cuenta con 17 socios. Junto a esas seis empresas están Anduril, Armada, Bull, Crusoe, DayOne, Dell Technologies, Eaton, HPE, Lenovo, Schneider Electric y Vertiv. La lista combina fabricantes de equipos informáticos con empresas dedicadas a la energía, la refrigeración, la infraestructura modular y el despliegue.

Nvidia proporciona la base de diseño validada. Los fabricantes de equipos integran los sistemas de computación; los especialistas en infraestructura adaptan las instalaciones eléctricas y de refrigeración; los proveedores de soluciones modulares construyen los contenedores e integran los subsistemas; y los socios locales se ocupan de preparar el sitio, instalar los equipos y brindar apoyo durante la puesta en servicio.

La participación de Foxconn también se produce tras su plan para un centro de supercomputación en Taiwán, anunciado en 2025 junto con Nvidia. El proyecto contemplaba una inversión de 1.400 millones de dólares, una potencia de 27 megavatios y el objetivo de empezar a operar en el primer semestre de 2026. Desarrollado a través de Visonbay.ai en torno a sistemas Blackwell GB300, mostró la expansión de Foxconn tanto en la fabricación de infraestructura de IA como en la venta de acceso a capacidad de computación.

DSX POD amplía el componente de fabricación de esa relación con unidades integradas de mayor tamaño. Antes de la entrega se realizan más tareas de ensamblaje, pruebas e ingeniería de transporte, por lo que la fábrica se hace cargo de una mayor parte de la instalación operativa.

La energía y la refrigeración siguen condicionando cada despliegue

La explicación técnica de DSX POD de Nvidia, publicada el 21 de octubre por Premal Savla, director sénior de gestión de productos, especifica un diseño de entrada estándar que utiliza 800 voltios de corriente continua. Abarca la protección y distribución eléctricas, la puesta a tierra, las conexiones de los racks, los controles y la telemetría, es decir, las mediciones utilizadas para supervisar los equipos.

Los socios deben diseñar la fuente de alimentación y los equipos de conversión previos para adaptarlos a cada ubicación. Las normas eléctricas, los equipos disponibles y la configuración de la red eléctrica varían según la región. La interfaz común en el límite del contenedor permite mantener un diseño básico repetible y adaptar el suministro externo a las condiciones locales.

La refrigeración líquida extrae el calor de los densos racks de computación. Los equipos de fábrica pueden ensamblar, purgar y probar a presión las tuberías internas, comprobar que no haya fugas y validar los sensores antes del envío. Después, los equipos en el destino conectan el contenedor a las instalaciones de agua y evacuación de calor ya preparadas y verifican todo el circuito de refrigeración.

Nvidia también ha descrito un sistema de refrigeración para la arquitectura DSX en su conjunto que acepta agua a 45 grados Celsius y utiliza un circuito cerrado con refrigeradores secos. Un circuito cerrado hace circular el refrigerante repetidamente; un refrigerador seco transfiere el calor al aire exterior en lugar de depender de la evaporación.

La empresa calcula que las instalaciones adecuadas que utilicen este sistema podrían ahorrar hasta 54 millones de litros de agua al día en una escala de 2 gigavatios. La cifra es una proyección para un despliegue de gran magnitud. El consumo real de agua depende del sistema de refrigeración, el clima local y las instalaciones con las que se compare.

Gestionar la electricidad, además de instalarla

La plataforma DSX más amplia de Nvidia incluye MaxLPS, que dirige dinámicamente la energía hacia las tareas de computación que la necesitan. La empresa afirma que esta tecnología puede ofrecer el mismo rendimiento con hasta un 30% menos de electricidad. El software también ayuda a los operadores a programar las cargas de trabajo según la electricidad disponible en las instalaciones.

DSX Flex aborda otra limitación: la demanda en otras partes de la red eléctrica. Utiliza interfaces de programación de aplicaciones, o API, para que los sistemas de los centros de datos se coordinen automáticamente con las empresas eléctricas. Algunas tareas de computación pueden retrasarse o reducirse durante los períodos de máxima demanda, lo que deja más capacidad disponible para otros usuarios.

Buck describió un cambio desde acuerdos que pueden depender de llamadas telefónicas hacia una coordinación automatizada. Para un operador, esto significa diseñar las operaciones teniendo en cuenta tanto el suministro eléctrico máximo como el calendario de las cargas de trabajo. Una tarea de entrenamiento que puede pausarse tiene necesidades de programación distintas a las de un servicio de atención al cliente que debe responder de inmediato.

En Berlín, Huang presentó la infraestructura de IA como cinco capas conectadas: energía, computación avanzada, fábricas de IA, modelos y aplicaciones. DSX POD se centra en poner en servicio más rápido las capas físicas, mientras que las herramientas de gestión energética abordan cómo aprovechar con mayor eficiencia la capacidad instalada.

Por qué unas semanas de retraso tienen un costo elevado

En GTC Berlín, Huang expuso un ejemplo financiero de gran magnitud: una fábrica de IA que consuma 1 gigavatio podría costar unos 50.000 millones de dólares y generar cerca de 40.000 millones de dólares de ingresos anuales. Con ese nivel de ingresos como supuesto, un retraso de tres meses equivaldría a unos 10.000 millones de dólares en ingresos no percibidos.

Al hablar de esa estimación, Huang afirmó:

Unos ingresos de 10.000 millones de dólares inquietarían a cualquiera

El cálculo explica por qué Nvidia se centra en poner en servicio el hardware instalado. Sus estimaciones de ingresos describen unas instalaciones hipotéticas que operan a la escala indicada. Los resultados de cada operador dependerán de la demanda, el nivel de utilización, los precios y los costos operativos.

Huang también afirmó que el período entre la llegada de los equipos y la producción de tokens, pasando por la instalación, ya se había reducido de cuatro o cinco meses a cerca de un mes. El anuncio de DSX POD fija un objetivo más concreto: apenas 14 días en un destino preparado, frente a los seis meses indicados para el despliegue convencional.

Nvidia también presentó Vera Rubin como una plataforma para agentes de IA, es decir, software que puede realizar tareas utilizando modelos y herramientas. Huang afirmó que el rendimiento de la IA había mejorado un millón de veces en la década anterior y señaló que el rendimiento de procesamiento asociado a Vera Rubin sería 30 veces superior al de Blackwell en dos años. Esas son afirmaciones de rendimiento de Nvidia; la propuesta de despliegue aborda la tarea práctica, distinta, de conectar esa capacidad de computación y ponerla en funcionamiento.

Enviar un sistema operativo se convierte en una tarea de ingeniería

Un contenedor con racks instalados requiere algo más que espacio en un camión. El diseño técnico de Nvidia aborda la carga estructural, las sujeciones de los equipos, la distribución del peso, el centro de gravedad, los puntos de elevación y el acceso para su manipulación. Durante el transporte y la instalación, los sistemas deben mantenerse dentro de sus requisitos mecánicos, eléctricos y de refrigeración.

Antes del envío, los socios documentan la configuración y el estado de las pruebas, aseguran los equipos y repiten verificaciones definidas tras la llegada. La validación en fábrica puede incluir comprobaciones de las versiones de firmware, la alimentación eléctrica, la conectividad de red, los sensores, la integridad del sistema de refrigeración y el sistema integrado. El firmware es el software básico que controla el hardware.

Las etiquetas estandarizadas, las rutas de los cables y el espacio de acceso para el servicio también son importantes después del primer día. Los técnicos deben poder identificar las conexiones, acceder a los equipos y sustituir componentes sin desmontar sistemas ajenos. Las distribuciones repetibles dan a los operadores una unidad uniforme para planificar la ampliación y el mantenimiento.

Cómo se integran los contenedores en los centros de datos convencionales

Los centros de datos modulares tienen trayectoria en Europa y Taiwán. La supercomputadora JUPITER de Alemania, inaugurada en 2025, utilizó unos 50 módulos prefabricados en contenedores. Delta ha desarrollado un centro de datos de IA en un contenedor de 20 pies y GIGABYTE presentó su solución de centro de datos modular GADU en Computex 2026.

Nvidia presenta DSX POD como una opción para proyectos que necesitan añadir rápidamente cientos de megavatios de capacidad. Los edificios convencionales siguen siendo una alternativa para campus de escala de gigavatios, donde las grandes instalaciones permanentes pueden beneficiarse de economías de escala. Los contenedores también pueden poner en funcionamiento aplicaciones de IA mientras se preparan las instalaciones permanentes.

Liu Yao-yuan, director general de Electricity Express, ha advertido que incluso una instalación rápida de contenedores requiere una fuente de alimentación completa y una infraestructura de respaldo antes de que las instalaciones puedan operar. Su observación sitúa las obras pendientes en el centro de la planificación del proyecto: los operadores deben coordinar la fecha de entrega de fábrica con la preparación del destino.

Nvidia no ha revelado el precio de DSX POD, el detalle de las asignaciones de suministro para cada socio ni el volumen de compras de los clientes. El objetivo de 14 días aún debe validarse mediante despliegues reales y no se ha indicado una fecha exacta dentro de principios de 2027 para las primeras entregas. Por tanto, los clientes que planifiquen proyectos tendrán que coordinar el período de entrega anunciado con sus propios calendarios de servicios públicos, construcción y puesta en servicio.

Puntos clave

• Nvidia anunció DSX POD en GTC Berlín el 21 de octubre de 2026 y prevé entregas a todo el mundo para principios de 2027.
• Un contenedor de computación reúne siete racks Vera Rubin NVL72 y 504 GPU Rubin; la integración y las pruebas se completan antes del envío.
• Nvidia se propone completar el despliegue en apenas 14 días, una vez que estén listas la electricidad, la refrigeración, la red y la infraestructura de apoyo del sitio.
• Entre los socios taiwaneses figuran Foxconn, a través de Ingrasys, Delta, GIGABYTE, Pegatron, QCT y Wistron.
• El diseño utiliza una entrada de 800 voltios de corriente continua e integra en fábrica computación, almacenamiento, redes, energía y refrigeración líquida.
• Los precios y el volumen de pedidos de los clientes no se han revelado, mientras continúa la construcción de centros de datos convencionales junto con la opción modular.