NVIDIA prepara nuevos acuerdos con el Gobierno japonés y varias compañías industriales para acelerar el desarrollo de robótica e inteligencia artificial física. Jensen Huang ha llegado a Tokio y anticipa una presentación conjunta para el 16 de julio de 2026, aunque todavía no ha identificado públicamente a las empresas participantes.
El anuncio podría ampliar la presencia de la compañía en fábricas, robots autónomos y humanoides mediante Isaac, GR00T, Omniverse y Jetson Thor. La visita no constituye por sí sola un nuevo producto, pero confirma que Japón será uno de los mercados prioritarios para trasladar los modelos de inteligencia artificial desde los centros de datos hasta máquinas capaces de percibir, decidir y actuar.
Jensen Huang anticipa un anuncio con el Gobierno y la industria japonesa
Huang apareció por sorpresa en Build-a-Claw-Tokyo, un encuentro celebrado con desarrolladores que trabajan con modelos y herramientas abiertas. Durante la visita participó en una sesión de preguntas, entregó varios equipos DGX Spark y confirmó que NVIDIA prepara una colaboración sobre robótica e IA física con grandes grupos industriales japoneses.
La información disponible no concreta si el acuerdo se centrará en humanoides, automatización industrial, centros logísticos o infraestructura informática. Tampoco se conocen inversiones, calendarios de despliegue o productos específicos, por lo que todavía no puede hablarse de fábricas robotizadas o sistemas comerciales adjudicados.
La presencia del Gobierno japonés indica que la iniciativa podría abarcar más que una integración tecnológica aislada. Japón busca utilizar su experiencia industrial y sus datos de fabricación para desarrollar robots capaces de adaptarse a tareas variables, especialmente en un contexto marcado por el envejecimiento de la población y la falta de trabajadores.
Fuente de la imagen: NVIDIA
Isaac conecta simulación, entrenamiento y ejecución sobre el robot
La plataforma Isaac reúne las herramientas necesarias para llevar un sistema robótico desde el desarrollo inicial hasta su funcionamiento real. Isaac Sim e Isaac Lab permiten entrenar y evaluar comportamientos dentro de entornos simulados, evitando que cada prueba tenga que realizarse directamente sobre una máquina física.
Estos entornos pueden generar variaciones de iluminación, posiciones, objetos y situaciones de fallo para que los modelos aprendan mediante grandes cantidades de datos sintéticos. El objetivo es reducir el coste y el riesgo de entrenar robots reales, además de ejecutar miles de simulaciones en paralelo mediante GPU antes de desplegar una política de movimiento.
Isaac ROS traslada posteriormente los modelos entrenados al robot, mientras Jetson Thor ejecuta localmente percepción, razonamiento y control. Esta inferencia integrada reduce la dependencia de servidores externos y resulta fundamental cuando la máquina necesita reaccionar con baja latencia ante personas, obstáculos o cambios inesperados.
La plataforma no se limita a humanoides. NVIDIA la ofrece para brazos industriales, robots móviles, maquinaria autónoma y sistemas de manipulación, compartiendo parte de las bibliotecas, modelos y flujos de trabajo. Esa reutilización permite que los fabricantes adopten componentes concretos sin reemplazar completamente sus herramientas actuales.
GR00T proporciona los modelos abiertos para robots humanoides
Isaac GR00T está orientado específicamente al desarrollo de humanoides capaces de comprender instrucciones, manipular objetos y aprender nuevas tareas. La plataforma incorpora modelos fundacionales abiertos, captura de demostraciones humanas, simulación y evaluación, conectando el entrenamiento con la posterior ejecución sobre el hardware.
NVIDIA presentó recientemente un robot humanoide de referencia basado en un cuerpo Unitree H2, manos táctiles Sharpa Wave y 75 grados de libertad entre cuerpo y extremidades. El diseño utiliza un Jetson AGX Thor T5000 con GPU Blackwell, 128 GB de memoria unificada y hasta 2.070 TFLOPS FP4 para inferencia integrada.
Este robot no representa un producto fabricado completamente por NVIDIA, sino una arquitectura abierta que combina componentes de varios socios. Su función es ofrecer a universidades y desarrolladores una base común para recopilar datos, entrenar políticas y comparar comportamientos, evitando que cada laboratorio tenga que construir desde cero su propia plataforma.
Alien Technology https://t.co/9uI9Tp2NU7 pic.twitter.com/q5Gi58uYtH
— dar (@radbackwards) July 9, 2026
FANUC y Yaskawa ya trabajan con la plataforma de NVIDIA
Japón aporta algunos de los mayores fabricantes mundiales de automatización industrial. FANUC y Yaskawa aparecen entre las compañías que están integrando bibliotecas de Omniverse y marcos de simulación Isaac para validar robots, células automatizadas y líneas completas mediante gemelos digitales físicamente precisos.
Los gemelos digitales permiten comprobar recorridos, colisiones, tiempos de ciclo y distribución de maquinaria antes de modificar una fábrica real. NVIDIA también señala que varios fabricantes están incorporando módulos Jetson en sus controladores industriales, proporcionando inferencia local para visión artificial, planificación y adaptación de movimientos.
La oportunidad para NVIDIA consiste en convertirse en la capa informática común entre la simulación, el entrenamiento en centros de datos y la ejecución en la fábrica. Japón aporta hardware robótico, experiencia de producción y grandes volúmenes de datos industriales, mientras NVIDIA proporciona GPU, modelos y herramientas de desarrollo.
Fuente de la imagen: NVIDIA
Vera Rubin continúa en producción, según Jensen Huang
Durante el encuentro de Tokio, Huang aseguró que la plataforma Vera Rubin avanza según lo previsto y ya se encuentra en producción. Rubin combina diferentes chips diseñados conjuntamente para entrenamiento e inferencia en centros de datos, aunque su confirmación no forma parte directa del futuro acuerdo japonés de robótica.
La relación aparece porque el desarrollo de inteligencia artificial física necesita dos niveles de cálculo. Los modelos pueden entrenarse con grandes clústeres Rubin o Blackwell, mientras Jetson Thor ejecuta versiones optimizadas directamente dentro del robot. La plataforma de NVIDIA intenta cubrir ambos extremos sin depender de arquitecturas separadas.
Este planteamiento permite que los datos obtenidos por robots reales regresen al centro de datos para mejorar los modelos y generar nuevas simulaciones. El resultado es un ciclo continuo entre entrenamiento, validación virtual y despliegue físico, una de las principales diferencias entre la robótica tradicional y los sistemas basados en modelos fundacionales.
First stop in Japan: Build-a-Claw. 🇯🇵
Jensen made a surprise stop in the heart of Tokyo to meet with devs, give away some DGX Sparks, and see what they’re building with open models. pic.twitter.com/kxOUrinwPN
— NVIDIA AI (@NVIDIAAI) July 15, 2026
Jensen Huang no confirma un acuerdo de fabricación con Rapidus
Huang también fue preguntado por la posibilidad de fabricar futuros chips de NVIDIA mediante Rapidus. El directivo respondió que esperaba conocer sus avances y calificó sus oportunidades futuras como prometedoras, pero no confirmó pedidos, diseños ni un acuerdo de producción con la fundición japonesa.
Rapidus desarrolla capacidad de fabricación avanzada en Japón, pero una valoración positiva no significa que NVIDIA vaya a trasladar allí parte de sus GPU. Un acuerdo de este tipo necesitaría herramientas de diseño compatibles, validación del proceso, encapsulado y rendimientos suficientes, además de varios años de preparación industrial.
Por ahora, TSMC continúa siendo el socio principal para la fabricación de las arquitecturas avanzadas de NVIDIA. La referencia a Rapidus debe interpretarse como interés por una posible oportunidad futura, no como una alternativa confirmada para Rubin, Jetson o las siguientes generaciones.
Fuente de la imagen: Kazuki Kasahara
Japón puede acelerar la aplicación industrial de la IA física
La inteligencia artificial física necesita algo más que modelos potentes. Un robot debe integrar visión, control motor, planificación, seguridad funcional y respuesta en tiempo real, además de mantener precisión y fiabilidad durante miles de horas en entornos industriales.
Japón dispone de una base especialmente útil para validar estas tecnologías porque combina fabricantes de robots, automoción, electrónica y maquinaria de precisión. La colaboración anunciada podría permitir que NVIDIA pruebe sus modelos sobre sistemas industriales reales, en lugar de limitar GR00T e Isaac a demostraciones o proyectos académicos.
La importancia de la visita no está en que Huang haya llegado a Tokio, sino en la posibilidad de conectar la plataforma informática de NVIDIA con la capacidad industrial japonesa. Los detalles definitivos dependerán del anuncio del 16 de julio, cuando deberían conocerse los socios, los sectores implicados y el alcance real de las primeras implantaciones.
Vía: Wccftech
