NVIDIA y CoreWeave despliegan Vera Rubin NVL72 y la CPU Vera para acelerar la producción de IA agente

1. Anuncio y actores clave

El 30 de septiembre de 2026, NVIDIA y el especialista en cómputo en la nube CoreWeave anunciaron que su infraestructura de IA de próxima generación ya está en producción. En el evento CoreWeave Fully Connected en San Francisco, las compañías presentaron el sistema NVIDIA Vera Rubin NVL72 —acoplado con Ethernet Spectrum‑X de 102.4 Tbps— y la primera CPU NVIDIA Vera, diseñada específicamente para IA agente. Cognition, el laboratorio de IA aplicada detrás del ingeniero de software Devin AI, se convirtió en el cliente inaugural en ejecutar cargas de trabajo de producción en la plataforma Vera Rubin.

2. Detalles técnicos y resultados preliminares

• Despliegue de hardware: CoreWeave recibió sus primeros racks de producción Vera Rubin NVL72 y los puso a disposición a través de CoreWeave Cloud, convirtiéndose en uno de los primeros proveedores de nube en ofrecer la plataforma a sus clientes. El despliegue incluye 128 CPUs Vera que entregan 11 264 núcleos en un solo rack, suficiente para más de 11 000 entornos aislados concurrentes.

• Mejoras de rendimiento: Cognition comparó Vera Rubin NVL72 con una referencia GB200 NVL72 en una carga de trabajo real de ingeniería de software (muestreada de FrontierCode). Las pruebas mostraron hasta 4.8× mayor rendimiento de tokens para inferencia SWE‑2, lo que se traduce en generación de código en tiempo real más rápida y razonamiento multi‑paso más receptivo.

• Aceleración de sandbox: Usando CoreWeave Sandboxes, la CPU Vera logró tiempos de arranque de sandbox de agente más de 3× más rápidos y una ganancia de rendimiento global de 1.7× en la suite Terminal‑Bench. Cada sandbox se ejecuta en un entorno aislado por hardware, con switches Spectrum‑X y DPUs BlueField‑4 que garantizan comunicación de baja latencia y segura.

• Pila de software: La fábrica de IA funciona sobre NVIDIA Dynamo, un framework de inferencia de código abierto que también impulsa RL Rollouts, una característica en vista previa privada que carga nuevos checkpoints en despliegues en vivo sin necesidad de redeploy.

• CoreWeave Forge: Para cerrar el ciclo entre producción y entrenamiento, CoreWeave introdujo Forge, un entorno unificado que agrupa Weights & Biases, herramientas post‑entrenamiento OpenPipe y el proyecto de notebooks marimo. Los nuevos servicios incluyen:

• CoreWeave ARIA – un asistente de investigación y codificación asistido por IA que analiza ejecuciones, propone experimentos y registra cambios en GitHub.

• CoreWeave Agent Lens – observabilidad para agentes en producción, mejorando la detección de fallas en un 20 % y reduciendo a la mitad los costos de corrección.

• CoreWeave Sandboxes – ahora GA, ofreciendo ejecución aislada en CPU o GPU para agentes, llamadas a herramientas, RL y evaluaciones tanto en infraestructura serverless como en entornos de entrenamiento existentes. El fine‑tuning supervisado serverless y el RL se ejecutan 1.4× más rápido a un 40 % menor costo que las configuraciones autogestionadas.

• Adoptantes tempranos: Además de Cognition, Canva, Capital One, MasterClass y el proveedor de salud Ennoble Care han comenzado a construir sobre Forge. Ennoble Care utilizará GPUs NVIDIA RTX PRO 6000 reservadas en CoreWeave Kubernetes Service para documentación clínica y agentes de soporte a decisiones.

Citas:

“NVIDIA accelerated computing delivers value across generations,” said Ian Buck, VP of hyperscale and HPC at NVIDIA. “CoreWeave’s V100 GPUs are still running customer workloads nearly a decade after Volta launched, even as CoreWeave brings Vera Rubin NVL72 into production.”

“Agentic coding is a complex workload: long contexts, high concurrency and token volumes where cost per token decides what we can ship,” noted Silas Alberti, founding team member at Cognition. “Having all of it on one platform, with NVIDIA and CoreWeave engineers who work the hard problems alongside ours, matters more to us than any single spec.”

3. Implicaciones para la industria

El lanzamiento subraya un cambio más amplio hacia la IA agente, donde los grandes modelos de lenguaje actúan como ingenieros de software autónomos, clínicos o bots de atención al cliente. Al ofrecer una plataforma de pila completa y multigeneracional que abarca desde el entrenamiento hasta la inferencia en tiempo real, NVIDIA y CoreWeave buscan reducir la fragmentación que históricamente ha ralentizado el paso de prototipo a producción. Su afirmación de un ROI de una década en GPUs V100 destaca la longevidad de la hoja de ruta de hardware de NVIDIA, una ventaja competitiva mientras rivales como AWS, Azure y Google Cloud compiten por ofrecer sus propias CPUs y redes optimizadas para IA.

La integración de Ethernet Spectrum‑X de alto rendimiento, DPUs BlueField‑4 y CPUs diseñadas específicamente posiciona la asociación para atender la doble presión de servicio de baja latencia y entrenamiento masivo en paralelo que exigen las cargas de trabajo agente. A medida que más empresas—especialmente en salud, finanzas y sectores creativos—adoptan agentes de IA autónomos, la capacidad de lanzar miles de entornos sandbox aislados rápidamente podría convertirse en un factor decisivo al elegir una nube.

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Todas las cifras y citas provienen del blog de NVIDIA “From Training to Production, NVIDIA and CoreWeave Close the Loop on Agentic AI” fechado el 30 de septiembre de 2026.