En la edición de CES 2026, celebrada en Las Vegas, Gigabyte ha consolidado su estrategia de infraestructura para inteligencia artificial con una propuesta que abarca desde centros de datos hasta dispositivos personales. Bajo el lema AI Forward, la compañía taiwanesa ha mostrado un ecosistema completo que busca facilitar el despliegue de soluciones de IA a escala industrial, local y personal.
Uno de los ejes centrales ha sido el GIGAPOD, una solución modular para centros de datos que combina servidores de alto rendimiento, redes de alta velocidad y software de gestión propio. Esta arquitectura, basada en un diseño por bloques, permite a las empresas construir lo que Gigabyte denomina AI Factories: entornos preparados para entrenar, desplegar y escalar modelos de IA con rapidez y eficiencia. Según la compañía, los servidores G4L4 y G4L3, equipados con procesadores Intel Xeon 6 y aceleradores AMD Instinct MI355X, ofrecen una densidad de cómputo extrema con refrigeración líquida directa y gestión térmica avanzada.
Además, Gigabyte ha presentado un switch de gestión de racks que centraliza el control de hasta ocho bastidores DLC en un formato compacto de 1U. El dispositivo es compatible con protocolos de comunicación de múltiples proveedores y sistemas de detección de fugas, lo que, según la empresa, mejora la fiabilidad operativa y reduce los tiempos de mantenimiento.
En paralelo, la firma ha ampliado su catálogo de servidores con configuraciones orientadas a cargas de trabajo intensivas. Destaca el sistema NVIDIA Grace Blackwell Ultra NVL72, que integra 72 CPUs Grace y redes InfiniBand Quantum-X800, capaz de multiplicar por 50 el rendimiento de inferencia respecto a la generación anterior. Para tareas de entrenamiento y simulación, se han presentado los superordenadores G894-SD3-AAX7 y XL44-SX2-AAS1, ambos con GPUs de la serie Blackwell y conectividad InfiniBand/Ethernet de alta velocidad.
Aunque buena parte del foco sigue en el centro de datos, Gigabyte también ha puesto énfasis en lo que denomina Physical AI: soluciones de IA en el borde diseñadas para operar en entornos físicos exigentes. En su demostración de almacén inteligente, la compañía ha mostrado ordenadores compactos para inferencia de alta capacidad, sistemas embebidos de bajo consumo para vehículos autónomos y PCs industriales para brazos robóticos y cintas transportadoras. La propuesta se orienta a sectores como la logística, la fabricación o la robótica colaborativa, donde la latencia y la fiabilidad son críticas.
En el ámbito del usuario final, Gigabyte ha introducido la serie AI TOP, una gama de ordenadores de sobremesa preparados para ejecutar modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM) de forma local. Los modelos AI TOP ATOM, AI TOP 100 Z890 y AI TOP 500 TRX50 permiten realizar inferencias, ajustes finos y aplicaciones RAG sin necesidad de infraestructura en la nube. La compañía ha acompañado esta línea con el software AI TOP Utility, que simplifica la configuración y gestión de modelos.
La estrategia también se extiende al segmento portátil. Gigabyte ha integrado su asistente GiMATE en nuevos modelos de portátiles para creadores y profesionales, ofreciendo capacidades de IA en el dispositivo. Además, el AORUS RTX 5090 AI BOX, una GPU externa con conectividad Thunderbolt 5, permite a los usuarios de portátiles acceder a un rendimiento gráfico cercano al de un equipo de sobremesa.
La apuesta de Gigabyte por una IA distribuida y escalable responde a una tendencia más amplia en el sector: la necesidad de llevar la inteligencia artificial más cerca del usuario final, sin depender exclusivamente de grandes centros de datos. Sin embargo, esta descentralización plantea desafíos técnicos y regulatorios, especialmente en lo relativo a la privacidad, la seguridad de los datos y la interoperabilidad entre plataformas.
El despliegue de soluciones como las presentadas por Gigabyte sugiere una transición hacia arquitecturas híbridas, donde la computación en la nube y en el borde se complementan. Aunque el mercado aún está definiendo los estándares de esta nueva etapa, la dirección es clara: más potencia, más cerca del dato.
