Nvidia quiere meterse de lleno en el corazón del diseño de chips. En la feria CES 2026, la compañía anunció que ayudará a que el software de automatización de diseño electrónico (EDA) de Siemens se ejecute sobre sus GPUs para acelerar el proceso.
La alianza se presentó durante la keynote de Siemens en Las Vegas y apunta a uno de los cuellos de botella más serios del sector: el tiempo que se tarda en diseñar y verificar un chip moderno.
Hoy prácticamente todos los chips se crean con herramientas EDA. A medida que las características se hacen más pequeñas y los transistores se cuentan por miles de millones, estas herramientas necesitan cantidades enormes de cómputo. La mayoría de esas cargas aún se ejecutan en servidores basados en CPU.
La propuesta de Nvidia es mover partes clave de ese trabajo a sus GPUs, mucho más eficientes para tareas masivamente paralelas como las simulaciones y verificaciones que se usan en diseño de hardware. Para Siemens, uno de los grandes nombres del EDA, es una forma de subirse a esa ola de aceleración por hardware.
Pero la colaboración va más allá de hacer lo mismo, solo que más rápido. Nvidia y Siemens quieren construir réplicas digitales detalladas, desde chips individuales hasta racks completos, para probar cómo se comportan antes de fabricar nada.
"What we are hoping for, and the reason why we’re partnering so closely together, is so that we could build that Vera Rubin in the future as a digital twin", dijo en el escenario Jensen Huang, CEO de Nvidia, durante la keynote de Siemens.
El Observatorio Vera C. Rubin, un gigantesco proyecto astronómico en Chile, se ha convertido en símbolo de sistemas extremos, complejos y llenos de datos. La idea de Huang es clara: si puedes simular algo así como gemelo digital, puedes reducir riesgos y ajustar tu diseño mucho antes de llegar a la fábrica o al centro de datos.
Los gemelos digitales ya son habituales en industria, energía y manufactura. Llevar ese enfoque al mundo de los chips y de los racks de servidores permitiría a los equipos de ingeniería analizar rendimiento, consumo y fiabilidad en un entorno virtual, y solo después bloquear el diseño físico.
Para Nvidia, este acuerdo refuerza un mensaje que se repite en CES 2026: las GPUs dejan de ser solo motores para entrenar IA y se convierten en aceleradores generales para todo tipo de cargas pesadas, incluido el propio diseño de semiconductores.
Para Siemens, es una forma de mantener sus herramientas EDA competitivas en un contexto en el que los diseños son cada vez más complejos y los clientes exigen ciclos de desarrollo más cortos.
Si la estrategia funciona, la próxima generación de chips —y los racks donde vivirán— podría estar bastante depurada en su versión digital antes de ver la luz en el mundo físico.
