Nvidia está planeando para lanzar una plataforma de código abierto para agentes de IA, le dijeron a WIRED personas familiarizadas con los planes de la compañía.
El fabricante de chips ha estado promocionando el producto, conocido como NemoClaw, a empresas de software empresarial. La plataforma permitirá a estas empresas enviar agentes de IA para realizar tareas para su propia fuerza laboral. Las empresas podrán acceder a la plataforma independientemente de si sus productos funcionan con chips de Nvidia, dicen las fuentes.
La medida se produce mientras Nvidia se prepara para su conferencia anual de desarrolladores en San José la próxima semana. Antes de la conferencia, Nvidia se acercó a empresas como Salesforce, Cisco, Google, Adobe y CrowdStrike para forjar asociaciones para la plataforma de agentes. No está claro si estas conversaciones han dado lugar a asociaciones oficiales. Dado que la plataforma es de código abierto, es probable que los socios obtengan acceso temprano y gratuito a cambio de contribuir al proyecto, dicen las fuentes. Nvidia planea ofrecer herramientas de seguridad y privacidad como parte de esta nueva plataforma de agentes de código abierto.
Nvidia no respondió a una solicitud de comentarios. Los representantes de Cisco, Google, Adobe y CrowdStrike tampoco respondieron a las solicitudes de comentarios. Salesforce no proporcionó una declaración antes de la publicación.
El interés de Nvidia en los agentes se produce cuando la gente está adoptando las “garras”, o herramientas de inteligencia artificial de código abierto que se ejecutan localmente en la máquina de un usuario y realizan tareas secuenciales. Las garras a menudo se describen como de autoaprendizaje, en el sentido de que se supone que mejoran automáticamente con el tiempo. A principios de este año, un agente de inteligencia artificial conocido como OpenClaw (que primero se llamó Clawdbot y luego Moltbot) cautivó a Silicon Valley debido a su capacidad para ejecutarse de forma autónoma en computadoras personales y completar tareas laborales para los usuarios. OpenAI terminó adquiriendo el proyecto y contratando al creador detrás de él.
OpenAI y Anthropic han logrado mejoras significativas en la confiabilidad de los modelos en los últimos años, pero sus chatbots aún requieren que los tomen de la mano. Por otro lado, los agentes o garras de IA especialmente diseñados están diseñados para ejecutar múltiples pasos sin tanta supervisión humana.
El uso de garras en entornos empresariales es controvertido. WIRED informó anteriormente que algunas empresas de tecnología, incluida Meta, han pedido a los empleados que se abstengan de usar OpenClaw en sus computadoras de trabajo, debido a la imprevisibilidad de los agentes y los posibles riesgos de seguridad. El mes pasado, un empleado de Meta que supervisa la seguridad y la alineación del laboratorio de inteligencia artificial de la compañía compartió públicamente una historia sobre un agente de inteligencia artificial que se volvió deshonesto en su máquina y eliminó masivamente sus correos electrónicos.
Para Nvidia, NemoClaw parece ser parte de un esfuerzo por cortejar a las empresas de software empresarial ofreciendo capas adicionales de seguridad para los agentes de IA. También es otro paso 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 que los principales laboratorios de IA están construyendo sus propios chips personalizados. Hasta ahora, la estrategia de software de Nvidia ha dependido en gran medida de su plataforma CUDA, un famoso sistema propietario que obliga a los desarrolladores a crear software para las GPU de Nvidia y ha creado un “foso” crucial para la empresa.
El mes pasado, The Wall Street Journal informó que Nvidia también planea revelar un nuevo sistema de chip para computación de inferencia en su conferencia de desarrolladores. El sistema incorporará un chip diseñado por la startup Groq, con la que Nvidia firmó un acuerdo de licencia multimillonario a finales del año pasado.
Paresh Dave y Maxwell Zeff contribuyeron a este informe.