La compañía líder en semiconductores acelera su estrategia de open source con la adquisición del desarrollador de Slurm y la presentación de la familia de modelos Nvidia Nemotron 3. El movimiento consolida su ambición de convertirse en la plataforma central para el desarrollo de agentes de IA y sistemas físicos inteligentes.
Nvidia continúa ampliando su influencia en el ecosistema de la inteligencia artificial abierta a través de dos anuncios clave que apuntan al corazón de la infraestructura y los modelos de próxima generación. Por un lado, la compañía confirmó la adquisición de SchedMD, el principal desarrollador de Slurm, uno de los sistemas de gestión de cargas de trabajo más utilizados en computación de alto rendimiento (HPC) e inteligencia artificial. Por otro, presentó una nueva familia de modelos de IA abiertos bajo el nombre Nvidia Nemotron 3.
La compra de SchedMD marca un paso estratégico en el control y la evolución de una pieza crítica de la infraestructura que utilizan universidades, centros de investigación y empresas tecnológicas en todo el mundo. Slurm fue lanzado originalmente en 2002 y, desde entonces, se convirtió en un estándar de facto para la administración de recursos computacionales a gran escala. SchedMD fue fundada en 2010 por Morris Jette y Danny Auble, desarrolladores líderes de Slurm, y actualmente Auble se desempeña como CEO de la compañía.
Nvidia aclaró que, pese a la adquisición, Slurm continuará operando como un software de código abierto, neutral frente a proveedores y orientado a múltiples arquitecturas. Los términos económicos de la operación no fueron divulgados y la empresa evitó hacer comentarios adicionales más allá de lo publicado en su blog corporativo.
Según explicó Nvidia, la relación con SchedMD se extiende por más de una década y Slurm es considerado “infraestructura crítica” para la inteligencia artificial generativa. En ese marco, la compañía planea seguir invirtiendo en la tecnología para acelerar su adopción y facilitar su integración con distintos sistemas, un punto clave para escalar cargas de trabajo cada vez más complejas asociadas al entrenamiento y despliegue de modelos de IA.
En paralelo, el gigante de los chips anunció el lanzamiento de Nvidia Nemotron 3, una nueva familia de modelos de inteligencia artificial abiertos que, según la empresa, se posiciona como la más eficiente para la construcción de agentes de IA precisos y escalables. La familia incluye tres variantes claramente diferenciadas: Nemotron 3 Nano, orientado a tareas específicas y de menor complejidad; Nemotron 3 Super, diseñado para aplicaciones con múltiples agentes de IA; y Nemotron 3 Ultra, enfocado en tareas avanzadas y de alta exigencia computacional.
El fundador y CEO de Nvidia, Jensen Huang, enmarcó estos anuncios dentro de una visión más amplia sobre el rol del código abierto en la evolución de la inteligencia artificial. “La innovación abierta es la base del progreso de la IA”, afirmó Huang en el comunicado oficial. Y agregó: “Con Nemotron, estamos transformando la IA avanzada en una plataforma abierta que brinda a los desarrolladores la transparencia y la eficiencia que necesitan para construir sistemas agentivos a escala”.
Estos movimientos no son aislados. En los últimos meses, Nvidia intensificó su estrategia para fortalecer su portafolio de soluciones abiertas. La semana anterior al anuncio de Nemotron 3, la compañía presentó Alpamayo-R1, un nuevo modelo abierto de razonamiento visual y lenguaje enfocado en investigación sobre conducción autónoma. Al mismo tiempo, amplió los flujos de trabajo y guías vinculados a sus modelos de mundo Cosmos, que también se distribuyen como open source bajo licencias permisivas y están orientados al desarrollo de lo que Nvidia denomina “IA física”.
Detrás de esta ofensiva se encuentra una apuesta clara: Nvidia considera que la próxima gran frontera de crecimiento para sus GPU será la inteligencia artificial aplicada al mundo físico, incluyendo robótica y vehículos autónomos. Al posicionarse como proveedor integral de hardware, software y modelos abiertos, la compañía busca convertirse en el socio tecnológico preferido para las empresas que desarrollan “el cerebro” de estas nuevas máquinas inteligentes.
La combinación de infraestructura crítica, modelos abiertos y una estrategia coherente de largo plazo refuerza el papel de Nvidia no solo como líder en chips, sino como arquitecto central del ecosistema de la inteligencia artificial moderna.