Nvidia avanza con el desarrollo de una plataforma open-source de agentes de inteligencia artificial para empresas. El medio Wired informó el 9 de marzo que la compañía presentó en silencio el proyecto, llamado NemoClaw, ante gigantes tecnológicos como Salesforce, Cisco, Google, Adobe y CrowdStrike. El 10 de marzo, CNBC y The Information confirmaron esa información. Jensen Huang tiene previsto presentar la plataforma de manera oficial durante su keynote en la conferencia GTC 2026, el próximo 16 de marzo en el SAP Center de San José. Más de 30.000 asistentes de 190 países seguirán el evento.

El momento del anuncio tiene peso. La filtración no surgió por error. Se trató de una maniobra calculada para marcar el rumbo del relato de la GTC antes de que Huang suba al escenario. A la vez, el producto va más allá del lanzamiento de otra herramienta de inteligencia artificial. NemoClaw marca el intento de Nvidia de transformarse en el estándar de software para la era de la inteligencia artificial con agentes, y no limitar su presencia al hardware.

Qué es NemoClaw en concreto

NemoClaw se presenta como una plataforma de automatización del trabajo para empresas. El sistema cubre tareas como el procesamiento de correos electrónicos, la gestión de agendas, el análisis de datos, la generación de informes y la orquestación de flujos de trabajo. La plataforma se apoya en el framework NeMo de Nvidia y en la capa de microservicios NIM. Sobre esa base, la compañía armó una API empresarial de mayor nivel que incorpora seguridad, mecanismos de control y sistemas de autenticación integrados.

Se espera que la plataforma sea open-source, una decisión estratégica que le da sentido a toda la apuesta. Según el esquema de alianzas que trascendió, las empresas acceden de forma anticipada a cambio de aportes de código, y no por licencias pagas. Así, Nvidia busca insertar su arquitectura en toda la capa de software corporativo sin cobrar por el software en sí.

El modelo que sostiene esta estructura es Nemotron 3 Nano, de Nvidia, con 30.000 millones de parámetros, una ventana de contexto de 1 millón de tokens y una arquitectura híbrida Mixture-of-Experts. El sistema ya está en manos de CrowdStrike, Cursor, Deloitte, Oracle Cloud, Palantir, Perplexity y ServiceNow. Además, se espera una variante Super más potente, de unos 100.000 millones de parámetros, cerca de la GTC. Ese salto le daría a NemoClaw una base más sólida para tareas complejas de razonamiento con agentes.

NemoClaw toma como base directa a OpenClaw, el framework open-source de agentes locales que se volvió viral a comienzos de 2026 por su capacidad para ejecutar comandos autónomos en shell y tareas en navegadores. El creador de OpenClaw, Peter Steinberger, pasó a OpenAI este año y el proyecto quedó bajo una fundación open-source independiente, lo que dejó un espacio vacante en el mercado corporativo. En ese punto entra Nvidia con NemoClaw, una propuesta pensada de manera específica para los departamentos de IT y no para usuarios individuales.

El foco en la seguridad empresarial no es casual. En OpenClaw detectaron una base de datos sin protección que permitía que cualquier persona se hiciera pasar por cualquier agente dentro de la plataforma. Varias grandes compañías, entre ellas Meta, prohibieron su uso en equipos corporativos. Frente a ese escenario, NemoClaw aparece como la versión pensada para empresas y con mayores resguardos de seguridad.

La estrategia código abierto es el producto

El artículo original sostuvo que los inversores están “ajenos” a NemoClaw y que “el software de código abierto implica menos ganancias”. Ambas afirmaciones merecen un análisis más detenido.

La estrategia de código abierto de Nvidia no responde a un gesto altruista. La compañía aplica la misma lógica que utilizó con CUDA: liberar la capa de software que crea una dependencia permanente de su hardware. Cuando una empresa arma flujos de trabajo de agentes de inteligencia artificial sobre NemoClaw, con modelos Nemotron que corren a través de los microservicios NIM, todo el sistema queda optimizado para el ecosistema CUDA de Nvidia. La plataforma se describe como “agnóstica al hardware”. Sin embargo, el análisis de Awesome Agents señaló un punto clave al observar la experiencia de vLLM con soporte para múltiples backends: los sistemas AMD ROCm e Intel Gaudi "se quedan constantemente por detrás de la ruta principal de CUDA por varios ciclos de optimización". En la práctica, ejecutar algo sobre hardware AMD y que funcione con el mismo nivel de rendimiento no significan lo mismo.

Ahí aparece el mecanismo que le permite a Nvidia transformar software de código abierto en ingresos por hardware. Cada agente de NemoClaw que se despliega a gran escala necesita GPUs para tareas de inferencia. Además, cada empresa que construye flujos de trabajo sobre esta plataforma adquiere un motivo estructural para seguir comprando chips de Nvidia.

Agentes vs. chatbots: una historia de hardware

El artículo original señaló que los agentes requieren más capacidad de cómputo que los chatbots. Sin embargo, vale la pena poner esa diferencia en números.

Una interacción con un chatbot responde a un ciclo simple de pedido y respuesta. En cambio, un agente que ejecuta un proyecto con varios pasos mantiene una inferencia continua: planifica, ejecuta, evalúa resultados, corrige errores y vuelve a empezar. La carga de cómputo por tarea resulta varias veces mayor.

La agenda oficial de la conferencia GTC incluye temas como "IA física, IA agéntica, inferencia y fábricas de IA". El foco en la inferencia no pasa desapercibido. Entrenar un modelo implica un costo que se paga una sola vez. Ejecutar agentes que realizan flujos de trabajo para millones de usuarios empresariales genera un gasto recurrente y escalable, justo el tipo de demanda que sostiene el negocio del hardware.

Por eso se espera que Nvidia presente en la GTC la arquitectura Feynman, un chip orientado a inferencia y pensado para cargas de trabajo con agentes. Este diseño se diferencia de las GPUs Rubin, optimizadas para el entrenamiento de modelos. Si los agentes pasan a dominar las implementaciones de inteligencia artificial, el gasto en inferencia también tomará la delantera. En ese escenario, Nvidia busca controlar tanto el hardware como la capa de software que organiza esos sistemas.

El contexto competitivo

NemoClaw llega a un terreno con muchos jugadores. OpenAI lanzó este año su producto de orquestación de agentes, Frontier. Microsoft impulsa su ecosistema Copilot y Google avanza con Vertex AI Agent Builder, ambos pensados para el despliegue en empresas. Salesforce, por su parte, desarrolla Einstein. Cada gran proveedor de nube y de software corporativo construye su propia plataforma de agentes.

En ese escenario, Nvidia aporta una combinación particular que otros competidores no tienen: la credibilidad de su hardware, que impulsa gran parte de la industria de la inteligencia artificial, y una postura open-source que la ubica como una plataforma sobre la que cualquier proveedor puede construir. De ese modo evita presentarse como un rival que intenta encerrar a los clientes dentro de su propio ecosistema de modelos.

Sin embargo, esa neutralidad tiene límites. Las cinco empresas a las que Nvidia habría presentado la propuesta, Salesforce, Cisco, Google, Adobe y CrowdStrike, rechazaron hacer comentarios. Además, varias fuentes aclararon que no existen acuerdos formales confirmados. Salesforce y Google cuentan con plataformas de agentes propias y sólidas. Participar en un proyecto de código abierto no impide que continúen con desarrollos paralelos. De hecho, el análisis de Awesome Agents recomendó tratar la lista de socios como una plataforma de ventas, no como una lista de clientes.

Lo que todavía no se sabe

Por ahora no existe código público. Muchas veces Nvidia anuncia sus desarrollos de software para empresas antes de contar con versiones plenamente operativas. El propio NeMo atravesó varias revisiones importantes antes de estabilizarse como un framework utilizable. Por eso, un anuncio el 16 de marzo no implica que NemoClaw esté disponible el 17 de marzo.

También falta comprobar en la práctica la promesa de que el sistema es “hardware-agnostic”. La capa de microservicios NIM está optimizada para el rendimiento de CUDA, y esa optimización no se traslada de manera automática cuando cambia el backend. La gran incógnita pasa por saber si NemoClaw puede trabajar de verdad con múltiples proveedores de modelos y distintos tipos de hardware, o si queda tan ligado a Nemotron y a NIM que las alternativas resultan poco viables. Esa respuesta definirá si se trata de una plataforma abierta o de un canal que termina dirigiendo todo hacia el ecosistema de Nvidia.

Qué mostrará en verdad la GTC

El comunicado de prensa oficial de Nvidia describe la conferencia magistral como "modelos abiertos, sistemas agénticos e IA física". A la vez, la agenda de la GTC suma sesiones sobre fábricas de datos para inteligencia artificial con agentes, orquestación multiagente y despliegue de modelos de razonamiento Nemotron. Solo AWS tendrá más de 30 sesiones en la conferencia, incluidas demostraciones de integración de NeMo Agent Toolkit con Amazon Bedrock.

Si Huang presenta lo que anticiparon las filtraciones, la GTC 2026 marcará el momento en que Nvidia extenderá de manera formal su dominio desde la capa de hardware hacia la capa de orquestación de software para inteligencia artificial empresarial. En ese caso, la compañía pasará a aportar los chips, los modelos, los microservicios y ahora también el framework de agentes que articula todo ese sistema.

Para los inversores, la pregunta no pasa por definir si esto importa. La discusión real es si Nvidia puede ejecutar en software con el mismo nivel que muestra en hardware, en un mercado donde Microsoft, Google, Salesforce y OpenAI ya desarrollan plataformas rivales. La receta de CUDA funcionó porque no existía una alternativa seria para la computación con GPU. En el mercado de plataformas de agentes, en cambio, ya hay varias opciones con peso propio. La apuesta de Nvidia es que la adopción del código abierto, las ventajas de optimización sobre su hardware y el peso de su base instalada alcancen para convertir a NemoClaw en la opción por defecto.

Esa apuesta empezará a ponerse a prueba el lunes.

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*Este artículo fue publicado originalmente por Forbes.com