Nvidia no respondió a la solicitud de comentarios. Los representantes de Cisco, Google, Adobe y CrowdStrike tampoco respondieron a las solicitudes de comentarios. Salesforce no hizo declaraciones antes de la publicación.
El interés de Nvidia en los agentes surge a medida que las personas adoptan los 'claws', o herramientas de IA de código abierto que se ejecutan localmente en el equipo del usuario y realizan tareas secuenciales. Los claws suelen describirse como autodidactas, ya que se supone que mejoran automáticamente con el tiempo. A principios de este año, un agente de IA conocido como OpenClaw, que primero se llamó Clawdbot y luego Moltbot, cautivó a Silicon Valley por su capacidad de ejecutarse de forma autónoma en computadoras personales y realizar tareas para los usuarios. OpenAI acabó adquiriendo el proyecto y contratando a su creador.
OpenAI y Anthropic han mejorado notablemente la fiabilidad de sus modelos en los últimos años, pero sus chatbots siguen necesitando ayuda. Por otro lado, los agentes o claws de IA creados específicamente están diseñados para ejecutar múltiples pasos sin tanta supervisión humana.
Los agentes de IA son pésimos trabajadores autónomosempleados que se abstengan de utilizar OpenClaw en sus laptops de trabajo, debido a la imprevisibilidad de los agentes y a los posibles riesgos de seguridad. El mes pasado, una empleada de Meta que supervisa la seguridad y la alineación del laboratorio de IA de la empresa compartió públicamente una historia sobre un agente de IA que se había vuelto loco en su computadora y había borrado en masa sus correos electrónicos.Para Nvidia, NemoClaw forma parte de un esfuerzo por cortejar a las compañías de software empresarial ofreciendo capas adicionales de seguridad para los agentes de IA. También es un paso más en la adopción por parte de la compañía de modelos de IA de código abierto, parte de una estrategia más amplia para mantener su dominio en la infraestructura de IA en un momento en el que los principales laboratorios de IA están construyendo sus propios chips personalizados. Hasta ahora, la estrategia de software de Nvidia se ha basado en gran medida en su plataforma CUDA, un sistema conocido por ser propietario que obliga a los desarrolladores a crear software para las GPU de Nvidia y que ha creado una ventaja competitiva crucial para la compañía.
El mes pasado, The Wall Street Journal informó de que Nvidia también tiene previsto presentar un nuevo sistema de chips para cálculo de inferencia en su conferencia de desarrolladores. El sistema incorporará un chip diseñado por la startup Groq, con la que Nvidia firmó un multimillonario acuerdo de licencia a finales del año pasado.
Paresh Dave y Maxwell Zeff han contribuido a este reportaje.
Artículo originalmente publicado enWIRED.Adaptado por Alondra Flores.