NVIDIA y CoreWeave están ampliando su colaboración alrededor de una nueva etapa de la infraestructura para inteligencia artificial: sistemas diseñados no solo para entrenar modelos, sino para ejecutar agentes capaces de razonar, utilizar herramientas, escribir código y operar de manera continua. El anuncio, realizado el 30 de septiembre de 2026 durante la conferencia CoreWeave Fully Connected en San Francisco, incorpora los sistemas NVIDIA Vera Rubin NVL72, el CPU NVIDIA Vera y la plataforma de software CoreWeave Forge.
El primer cliente en llevar cargas de trabajo de agentes a producción sobre Vera Rubin es Cognition, desarrolladora de Devin, su agente de ingeniería de software. Según las pruebas realizadas por los ingenieros de Cognition, Vera Rubin NVL72 alcanzó hasta 4,8 veces más rendimiento total de tokens en cargas de inferencia SWE-2 frente a un sistema NVIDIA GB200 NVL72. La compañía también informó una mejora de 3,8 veces en el rendimiento de tokens de salida para tareas de aprendizaje por refuerzo. Estos resultados corresponden a pruebas realizadas por Cognition sobre CoreWeave y deben entenderse como mediciones asociadas a una carga de trabajo específica, no como una comparación general de rendimiento entre plataformas.
La arquitectura apunta a una característica particular de la IA agéntica: un agente no se limita a generar una respuesta, sino que puede repetir ciclos de razonamiento, consultar información, llamar herramientas, ejecutar código, evaluar resultados y volver a intentarlo. En ese proceso, los GPU se encargan principalmente del entrenamiento y la inferencia, mientras que los CPU deben gestionar tareas auxiliares como ejecución de código, entornos aislados y procesamiento de datos.
NVIDIA Vera busca atender precisamente esa parte de la infraestructura. CoreWeave señala que su configuración puede incorporar 128 CPU Vera y 11.264 núcleos en un solo rack, capacidad suficiente para ejecutar más de 11.000 entornos concurrentes con un núcleo por entorno. En sus pruebas, la compañía registró más de tres veces mayor velocidad de inicio de los entornos aislados y una mejora de 1,7 veces en Terminal-Bench en las tareas que superaron la evaluación.
La estrategia también se extiende al software. CoreWeave Forge integra herramientas de Weights & Biases, tecnología de postentrenamiento de OpenPipe y el proyecto de código abierto marimo para conectar entrenamiento, evaluación, observabilidad y mejora continua de modelos y agentes. Entre sus componentes figura Agent Lens, orientado a analizar trazas de agentes en producción, mientras que CoreWeave Sandboxes permite ejecutar agentes y llamadas a herramientas en entornos aislados.
El movimiento se produce en un mercado donde CoreWeave busca ampliar su papel más allá del suministro de capacidad GPU. En enero, NVIDIA invirtió 2.000 millones de dólares en la compañía y ambas empresas anunciaron planes para impulsar más de 5 gigavatios de capacidad de fábricas de IA para 2030. CoreWeave también compite con otros proveedores especializados de infraestructura de IA y con grandes plataformas de nube, mientras incrementa su exposición a clientes empresariales.
La llegada de Vera Rubin, por tanto, representa una transición desde una infraestructura centrada principalmente en entrenamiento e inferencia hacia sistemas capaces de sostener ciclos continuos de ejecución y aprendizaje de agentes. La cuestión para los operadores de IA no será únicamente cuántos tokens puede generar un sistema, sino cuánto trabajo puede completar un agente por unidad de tiempo y con qué costo operativo.
Fuente: NVIDIA/CoreWeave | Editado pr CDOL
