✨︎ Resumen (TL;DR):
- Empresas tecnológicas chinas habrían comprado más de un millón de GPU Nvidia en lo que va de 2026 para atender la demanda de cómputo de IA.
- El recuento incluye las RTX PRO 6000D, RTX PRO 5000 y GeForce RTX 5090, sin revelar cuántas unidades corresponden a cada modelo.
- La RTX PRO 5000 ofrece 48 GB de GDDR7 y hasta dos instancias aisladas, mientras la RTX 5090 cuenta con 32 GB.
Empresas tecnológicas chinas habrían comprado más de un millón de GPU de Nvidia en lo que va de 2026 para cubrir la demanda de cómputo de IA. Las compras se concentrarían en tarjetas para videojuegos y estaciones de trabajo, entre ellas las RTX PRO 6000D, RTX PRO 5000 y GeForce RTX 5090. El dato proviene de un reporte de Financial Times basado en fuentes de la industria no identificadas, recogido por Tom’s Hardware el 13 de octubre.
El dato no describe un lote homogéneo. El total reúne productos distintos y la cobertura de Tom’s Hardware no desglosa las unidades de cada modelo. Por eso, la cifra no permite saber qué proporción corresponde a cada tarjeta ni identificar qué configuración predomina.
La cifra mezcla GPU con perfiles distintos
Nvidia presenta la RTX PRO 5000 Blackwell para desarrollo de IA, inferencia de modelos de lenguaje y aplicaciones generativas. Su ficha también enumera trabajos de simulación, video y modelado 3D. La tarjeta incorpora 48 GB de memoria GDDR7 y núcleos Tensor de quinta generación, componentes que aceleran cálculos de IA.
La GeForce RTX 5090 parte de otra configuración: 32 GB de GDDR7, arquitectura Blackwell y núcleos Tensor de quinta generación. Nvidia la dirige a jugadores y creadores, aunque su denominación comercial convive con capacidades de cálculo para IA.
Entre las dos hay una diferencia de 16 GB. Los 48 GB de la RTX PRO 5000 representan 50% más memoria que los 32 GB de la RTX 5090. Ese porcentaje se refiere únicamente a memoria: las fichas describen productos distintos, y contar las tarjetas sin separar modelos deja fuera una característica relevante para las cargas que pueden alojar.
- RTX PRO 5000: Nvidia especifica que puede dividirse en hasta dos instancias aisladas mediante MIG. Cada instancia cuenta con memoria, caché y recursos de cálculo propios. La ficha incluye corrección de errores en memoria (ECC).
- Potencia publicada: Nvidia indica 575 W para la RTX 5090 y un máximo de 300 W para la RTX PRO 5000. Son valores declarados sujetos a la configuración de cada equipo.
La inferencia separa el trabajo entre prefill y decodificación
La inferencia es una etapa de procesamiento que ejecuta un modelo ya entrenado. En su documentación técnica del 23 de marzo de 2026, Nvidia explica que un servicio de modelos de lenguaje puede separar dos etapas.
El prefill es una fase de inferencia que procesa la entrada y construye su contexto. Después, la decodificación genera la respuesta por fragmentos de texto llamados tokens.
El prefill exige capacidad de cálculo. La generación posterior depende especialmente del ancho de banda de memoria, es decir, de la rapidez con que el sistema mueve los datos necesarios para producir cada fragmento. Una consulta con mucho contexto puede aumentar de forma considerable el trabajo inicial y mantener un flujo más constante durante la respuesta.
El reporte recogido por Tom’s Hardware menciona el uso de estas tarjetas para el prefill. En los sistemas que separan las dos fases, cada etapa necesita capacidad suficiente para absorber el trabajo de la anterior.
Las fichas de Nvidia permiten matizar el volumen reportado: contar las tarjetas sin separar modelos oculta diferencias como los 48 GB frente a 32 GB, la función MIG y los valores de potencia publicados. La distribución entre la RTX PRO 6000D, la RTX PRO 5000 y la GeForce RTX 5090 sigue sin conocerse, aunque el reporte sí menciona su uso para el prefill.
