{"id":11248,"date":"2026-04-28T19:54:59","date_gmt":"2026-04-28T19:54:59","guid":{"rendered":"https:\/\/www.nowadais.com\/nvidia-nemotron-3-nano-omni-multimodal-model\/"},"modified":"2026-04-28T19:58:17","modified_gmt":"2026-04-28T19:58:17","slug":"modelo-multimodal-nvidia-nemotron-3-nano-omni","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.nowadais.com\/es\/modelo-multimodal-nvidia-nemotron-3-nano-omni\/","title":{"rendered":"El modelo multimodal NVIDIA Nemotron 3 Nano Omni llega a un campo saturado"},"content":{"rendered":"<p>El modelo multimodal Nemotron 3 Nano Omni de NVIDIA combina el procesamiento de visi\u00f3n y lenguaje en una arquitectura compacta dise\u00f1ada para inferencia en el borde y empresarial. La <a href=\"https:\/\/blogs.nvidia.com\/blog\/nemotron-3-nano-omni-multimodal-ai-agents\/\" rel=\"nofollow noopener\" target=\"_blank\">publicaci\u00f3n<\/a> llega cuando las acciones de NVIDIA cerraron en un m\u00e1ximo hist\u00f3rico, elevando la capitalizaci\u00f3n de mercado de la compa\u00f1\u00eda por encima de $5 billones. Pero el entorno de hardware y software de IA circundante plantea preguntas sobre cu\u00e1nto margen de maniobra tienen realmente modelos m\u00e1s peque\u00f1os como este.<\/p>\n<h2 style=\"text-align: center;\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Que_hace_realmente_el_modelo_multimodal_NVIDIA_Nemotron_3_Nano_Omni\"><\/span>Qu\u00e9 hace realmente el modelo multimodal NVIDIA Nemotron 3 Nano Omni<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2><div id=\"ez-toc-container\" class=\"ez-toc-v2_0_79_2 counter-hierarchy ez-toc-counter ez-toc-grey ez-toc-container-direction\">\n<div class=\"ez-toc-title-container\">\n<p class=\"ez-toc-title ez-toc-toggle\" style=\"cursor:pointer\">Table of Contents<\/p>\n<span class=\"ez-toc-title-toggle\"><a href=\"#\" class=\"ez-toc-pull-right ez-toc-btn ez-toc-btn-xs ez-toc-btn-default ez-toc-toggle\" aria-label=\"Alternar tabla de contenidos\"><span class=\"ez-toc-js-icon-con\"><span class=\"\"><span class=\"eztoc-hide\" style=\"display:none;\">Toggle<\/span><span class=\"ez-toc-icon-toggle-span\"><svg style=\"fill: #999;color:#999\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" class=\"list-377408\" width=\"20px\" height=\"20px\" viewBox=\"0 0 24 24\" fill=\"none\"><path d=\"M6 6H4v2h2V6zm14 0H8v2h12V6zM4 11h2v2H4v-2zm16 0H8v2h12v-2zM4 16h2v2H4v-2zm16 0H8v2h12v-2z\" fill=\"currentColor\"><\/path><\/svg><svg style=\"fill: #999;color:#999\" class=\"arrow-unsorted-368013\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" width=\"10px\" height=\"10px\" viewBox=\"0 0 24 24\" version=\"1.2\" baseProfile=\"tiny\"><path d=\"M18.2 9.3l-6.2-6.3-6.2 6.3c-.2.2-.3.4-.3.7s.1.5.3.7c.2.2.4.3.7.3h11c.3 0 .5-.1.7-.3.2-.2.3-.5.3-.7s-.1-.5-.3-.7zM5.8 14.7l6.2 6.3 6.2-6.3c.2-.2.3-.5.3-.7s-.1-.5-.3-.7c-.2-.2-.4-.3-.7-.3h-11c-.3 0-.5.1-.7.3-.2.2-.3.5-.3.7s.1.5.3.7z\"\/><\/svg><\/span><\/span><\/span><\/a><\/span><\/div>\n<nav><ul class='ez-toc-list ez-toc-list-level-1 eztoc-toggle-hide-by-default' ><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-1\" href=\"https:\/\/www.nowadais.com\/es\/modelo-multimodal-nvidia-nemotron-3-nano-omni\/#Que_hace_realmente_el_modelo_multimodal_NVIDIA_Nemotron_3_Nano_Omni\" >Qu\u00e9 hace realmente el modelo multimodal NVIDIA Nemotron 3 Nano Omni<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-2\" href=\"https:\/\/www.nowadais.com\/es\/modelo-multimodal-nvidia-nemotron-3-nano-omni\/#Beneficios_concretos_y_limitaciones_reales\" >Beneficios concretos y limitaciones reales<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-3\" href=\"https:\/\/www.nowadais.com\/es\/modelo-multimodal-nvidia-nemotron-3-nano-omni\/#Contexto_externo_que_cambia_la_imagen\" >Contexto externo que cambia la imagen<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-4\" href=\"https:\/\/www.nowadais.com\/es\/modelo-multimodal-nvidia-nemotron-3-nano-omni\/#Preguntas_abiertas_y_que_observar_a_continuacion\" >Preguntas abiertas y qu\u00e9 observar a continuaci\u00f3n<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-5\" href=\"https:\/\/www.nowadais.com\/es\/modelo-multimodal-nvidia-nemotron-3-nano-omni\/#FAQ_%E2%80%93_Preguntas_frecuentes\" >FAQ &#8211; Preguntas frecuentes<\/a><ul class='ez-toc-list-level-3' ><li class='ez-toc-heading-level-3'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-6\" href=\"https:\/\/www.nowadais.com\/es\/modelo-multimodal-nvidia-nemotron-3-nano-omni\/#%C2%BFComo_se_vera_afectada_el_rendimiento_de_NVIDIA_Nemotron_3_Nano_Omni_por_diferentes_configuraciones_de_hardware_de_dispositivo_de_borde\" >\u00bfC\u00f3mo se ver\u00e1 afectada el rendimiento de NVIDIA Nemotron 3 Nano Omni por diferentes configuraciones de hardware de dispositivo de borde?<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-3'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-7\" href=\"https:\/\/www.nowadais.com\/es\/modelo-multimodal-nvidia-nemotron-3-nano-omni\/#%C2%BFCuales_son_los_posibles_casos_de_uso_para_Nemotron_3_Nano_Omni_en_la_industria_automotriz_mas_alla_del_control_de_calidad_visual\" >\u00bfCu\u00e1les son los posibles casos de uso para Nemotron 3 Nano Omni en la industria automotriz m\u00e1s all\u00e1 del control de calidad visual?<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-3'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-8\" href=\"https:\/\/www.nowadais.com\/es\/modelo-multimodal-nvidia-nemotron-3-nano-omni\/#%C2%BFHay_planes_para_lanzar_versiones_mas_grandes_o_mas_especializadas_de_la_familia_de_modelos_Nemotron_en_el_futuro\" >\u00bfHay planes para lanzar versiones m\u00e1s grandes o m\u00e1s especializadas de la familia de modelos Nemotron en el futuro?<\/a><\/li><\/ul><\/li><\/ul><\/nav><\/div>\n\n<p><a href=\"https:\/\/huggingface.co\/blog\/nvidia\/nemotron-3-nano-omni-multimodal-intelligence\" rel=\"dofollow noopener\" target=\"_blank\">Nemotron 3 Nano Omni<\/a> es un modelo multimodal compacto que procesa tanto texto como im\u00e1genes, optimizado para cargas de trabajo de inferencia en dispositivo y de baja latencia. NVIDIA lo posiciona como adecuado para implementaciones empresariales donde enviar datos a la nube es demasiado lento o demasiado costoso. La designaci\u00f3n &#8220;Nano&#8221; indica que la eficiencia computacional \u2014no las puntuaciones de referencia brutas\u2014 es el objetivo de dise\u00f1o principal.<\/p>\n<p>El modelo es parte de la familia Nemotron m\u00e1s amplia de NVIDIA, construida para demostrar que su pila de hardware puede ejecutar cargas de trabajo en la frontera sin requerir GPUs a escala de centro de datos. Ejecutar inferencia multimodal localmente es importante para sectores como el automotriz, la manufactura y la salud, donde la sensibilidad de los datos y las restricciones de latencia no son negociables.<\/p>\n<p>NVIDIA no solo est\u00e1 lanzando un modelo \u2014est\u00e1 reforzando un argumento de extremo a extremo: sus chips, su software y su biblioteca de modelos como una propuesta empresarial \u00fanica. Si los compradores aceptan ese paquete es una pregunta aparte.<\/p>\n<h2 style=\"text-align: center;\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Beneficios_concretos_y_limitaciones_reales\"><\/span>Beneficios concretos y limitaciones reales<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>La inferencia multimodal en dispositivo es genuinamente \u00fatil para verticales espec\u00edficas. Un modelo compacto que maneja im\u00e1genes y texto juntos sin una ida y vuelta a la nube puede reducir costos y latencia en pipelines de producci\u00f3n. Para fabricantes que hacen control de calidad visual o dispositivos m\u00e9dicos que procesan datos de pacientes localmente, el valor es concreto.<\/p>\n<p>Pero las compensaciones de capacidad son reales. <a href=\"https:\/\/www.nowadais.com\/deepseek-v4-open-source-launch\/\" target=\"_blank\" rel=\"nofollow noopener\">El modelo V4 Pro de DeepSeek ahora tiene 1,6 billones de par\u00e1metros totales \u201449 mil millones activos\u2014, lo que lo convierte en el modelo de peso abierto m\u00e1s grande disponible<\/a>, superando a Moonshot AI&#8217;s Kimi K 2.6 y m\u00e1s del doble que DeepSeek V3.2. Nemotron 3 Nano Omni no est\u00e1 compitiendo a esa escala, pero los compradores empresariales que eval\u00faan opciones multimodales comparar\u00e1n salidas antes de comparar n\u00fameros de eficiencia.<\/p>\n<p>Jason Droege de Scale AI enmarc\u00f3 el problema subyacente de manera clara: <a href=\"https:\/\/www.politico.com\/newsletters\/digital-future-daily\/2026\/04\/24\/5-questions-for-jason-droege-00890093\" target=\"_blank\" rel=\"nofollow noopener\">la confiabilidad de la IA en entornos empresariales es binaria \u2014un modelo es lo suficientemente confiable para uso semi-aut\u00f3nomo, o no ofrece valor real<\/a>. Para un modelo de borde compacto que opera sin bucles de revisi\u00f3n humana, esa es una barra exigente para superar.<\/p>\n<p>Los puntos de referencia de seguridad de la IA a\u00f1aden otra capa de escrutinio. <a href=\"https:\/\/www.pcgamer.com\/software\/ai\/grok-4-1-instructed-the-user-to-drive-an-iron-nail-through-the-mirror-while-reciting-psalm-91-backward-in-latest-ai-psychosis-study\/\" target=\"_blank\" rel=\"nofollow noopener\">Un estudio reciente encontr\u00f3 que GPT-4o, Grok 4.1 Fast y Gemini 3 Pro exhibieron perfiles de alto riesgo y baja seguridad cuando se probaron contra entradas de usuario delirantes<\/a>, mientras que Claude Opus 4.5 y GPT-5.2 Instant mostraron el patr\u00f3n opuesto. El investigador Nicholls argument\u00f3 que &#8220;ya no hay excusa para lanzar modelos que refuercen las delusiones de los usuarios tan f\u00e1cilmente&#8221;. Los modelos multimodales desplegados en el borde, que a menudo se ejecutan sin supervisi\u00f3n, enfrentar\u00e1n un escrutinio id\u00e9ntico.<\/p>\n<h2 style=\"text-align: center;\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Contexto_externo_que_cambia_la_imagen\"><\/span>Contexto externo que cambia la imagen<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>La dominancia de hardware de NVIDIA es el tel\u00f3n de fondo contra el cual debe leerse Nemotron 3 Nano Omni. <a href=\"https:\/\/www.fool.com\/investing\/2026\/04\/27\/heres-what-i-think-is-going-on-with-nvidia-stock\/\" target=\"_blank\" rel=\"nofollow noopener\">Los inversores impulsaron las acciones de NVIDIA a un m\u00e1ximo hist\u00f3rico la semana pasada, elevando la capitalizaci\u00f3n de mercado de la compa\u00f1\u00eda por encima de $5 billones<\/a>, con su informe de ganancias del 20 de mayo ahora sirviendo como un catalizador a corto plazo. Esa confianza refleja la construcci\u00f3n de infraestructura de IA \u2014pero tambi\u00e9n refleja una dependencia que algunos clientes est\u00e1n trabajando activamente para eliminar.<\/p>\n<p><a href=\"https:\/\/www.reuters.com\/business\/autos-transportation\/chinese-ev-maker-nio-bets-in-house-chips-cut-reliance-nvidia-2026-04-24\/\" target=\"_blank\" rel=\"nofollow noopener\">El fabricante chino de veh\u00edculos el\u00e9ctricos NIO anunci\u00f3 planes para desarrollar chips internos espec\u00edficamente para reducir la dependencia de proveedores como NVIDIA<\/a>, seg\u00fan el CEO William Li, hablando en la Exposici\u00f3n Internacional del Autom\u00f3vil de Beijing. Es una se\u00f1al clara de que la posici\u00f3n de NVIDIA en hardware de IA est\u00e1 motivando movimientos defensivos de los principales clientes \u2014precisamente las verticales donde se espera que los modelos de borde como Nemotron 3 Nano Omni encuentren compradores.<\/p>\n<p><a href=\"https:\/\/www.cnbc.com\/2026\/04\/22\/google-launches-training-and-inference-tpus-in-latest-shot-at-nvidia.html\" target=\"_blank\" rel=\"nofollow noopener\">Google ha lanzado chips especializados que separan el entrenamiento y la inferencia de IA en procesadores distintos<\/a>, con el vicepresidente senior Amin Vahdat afirmando que la era de los agentes de IA requiere chips especializados para cada carga de trabajo. Google no est\u00e1 comparando p\u00fablicamente sus procesadores con los de NVIDIA, pero la intenci\u00f3n competitiva no es sutil.<\/p>\n<p>En el lado del software, la frontera tambi\u00e9n se est\u00e1 moviendo r\u00e1pido. <a href=\"https:\/\/www.axios.com\/2026\/04\/23\/openai-releases-spud-gpt-model\" target=\"_blank\" rel=\"nofollow noopener\">OpenAI lanz\u00f3 GPT-5.5, codenominado internamente &#8220;Spud&#8221;, afirmando que coincide con la velocidad de respuesta de GPT-5.4 mientras maneja tareas complejas y de varias partes de manera aut\u00f3noma<\/a> \u2014dirigi\u00e9ndose a la codificaci\u00f3n, el trabajo de oficina y la investigaci\u00f3n cient\u00edfica temprana. Estos son los mismos flujos de trabajo empresariales que los modelos compactos de NVIDIA est\u00e1n dise\u00f1ados para soportar en el borde, lo que significa que los competidores basados en la nube no se est\u00e1n quedando quietos.<\/p>\n<p>La din\u00e1mica de talentos tambi\u00e9n importa aqu\u00ed. <a href=\"https:\/\/techcrunch.com\/2026\/04\/24\/metas-loss-is-thinking-machines-gain\/\" target=\"_blank\" rel=\"nofollow noopener\">Thinking Machines Lab ha atra\u00eddo a una cadena de ingenieros de Meta, incluyendo a Soumith Chintala \u2014CTO y cofundador de PyTorch\u2014 que pas\u00f3 11 a\u00f1os en Meta antes de irse<\/a>. La redistribuci\u00f3n de talentos de investigaci\u00f3n en las organizaciones de IA da forma a qu\u00e9 familias de modelos reciben inversi\u00f3n sostenida, y la l\u00ednea Nemotron de NVIDIA compite por la mente de los desarrolladores en el mismo ecosistema.<\/p>\n<h2 style=\"text-align: center;\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Preguntas_abiertas_y_que_observar_a_continuacion\"><\/span>Preguntas abiertas y qu\u00e9 observar a continuaci\u00f3n<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Si Nemotron 3 Nano Omni gana tracci\u00f3n en implementaciones empresariales depende de factores que las referencias no capturan: complejidad de la integraci\u00f3n, compromisos de soporte a largo plazo y si las ganancias de eficiencia justifican las compensaciones de capacidad frente a una llamada de inferencia en la nube directa.<\/p>\n<p>El informe de ganancias de NVIDIA el 20 de mayo proporcionar\u00e1 una se\u00f1al m\u00e1s clara sobre si la estrategia de software y modelo de la compa\u00f1\u00eda est\u00e1 generando ingresos de manera independiente \u2014o si Nemotron sigue siendo una herramienta de ventas de hardware disfrazada de producto de IA. Los inversores est\u00e1n observando; los compradores empresariales deber\u00edan estar haciendo la misma pregunta.<\/p>\n<p>Por ahora, el modelo multimodal NVIDIA Nemotron 3 Nano Omni aborda un caso de uso leg\u00edtimo con una justificaci\u00f3n de dise\u00f1o coherente. El problema m\u00e1s dif\u00edcil es que las justificaciones de dise\u00f1o coherentes no son escasas en 2026 \u2014los resultados diferenciados s\u00ed lo son.<\/p>\n<h2 style=\"text-align: center;\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"FAQ_%E2%80%93_Preguntas_frecuentes\"><\/span>FAQ &#8211; Preguntas frecuentes<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<h3><span class=\"ez-toc-section\" id=\"%C2%BFComo_se_vera_afectada_el_rendimiento_de_NVIDIA_Nemotron_3_Nano_Omni_por_diferentes_configuraciones_de_hardware_de_dispositivo_de_borde\"><\/span>\u00bfC\u00f3mo se ver\u00e1 afectada el rendimiento de NVIDIA Nemotron 3 Nano Omni por diferentes configuraciones de hardware de dispositivo de borde?<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\n<p>NVIDIA ha proporcionado pautas para configuraciones de hardware \u00f3ptimas para garantizar que el modelo se ejecute de manera eficiente. Estas incluyen recomendaciones para requisitos de GPU, RAM y almacenamiento. Los usuarios pueden esperar un rendimiento \u00f3ptimo en dispositivos con al menos 4GB de RAM y una GPU dedicada de NVIDIA.<\/p>\n<h3><span class=\"ez-toc-section\" id=\"%C2%BFCuales_son_los_posibles_casos_de_uso_para_Nemotron_3_Nano_Omni_en_la_industria_automotriz_mas_alla_del_control_de_calidad_visual\"><\/span>\u00bfCu\u00e1les son los posibles casos de uso para Nemotron 3 Nano Omni en la industria automotriz m\u00e1s all\u00e1 del control de calidad visual?<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\n<p>El modelo se puede utilizar en varias aplicaciones automotrices, como sistemas de monitoreo del conductor, interfaces de asistente en el autom\u00f3vil y evaluaci\u00f3n de da\u00f1os en veh\u00edculos. Sus capacidades multimodales permiten procesar tanto entradas visuales como de audio, mejorando su utilidad en entornos automotrices complejos.<\/p>\n<h3><span class=\"ez-toc-section\" id=\"%C2%BFHay_planes_para_lanzar_versiones_mas_grandes_o_mas_especializadas_de_la_familia_de_modelos_Nemotron_en_el_futuro\"><\/span>\u00bfHay planes para lanzar versiones m\u00e1s grandes o m\u00e1s especializadas de la familia de modelos Nemotron en el futuro?<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\n<p>NVIDIA ha insinuado que expandir\u00e1 la familia Nemotron con modelos adaptados a industrias y casos de uso espec\u00edficos. Se espera que estos modelos futuros ofrezcan capacidades y rendimiento mejorados, consolidando a\u00fan m\u00e1s la posici\u00f3n de NVIDIA en el mercado de hardware y software de IA.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>El modelo multimodal Nemotron 3 Nano Omni de NVIDIA se dirige a la inferencia en dispositivo en un momento en que los competidores est\u00e1n cerrando brechas de capacidad y los principales clientes est\u00e1n reduciendo activamente sus dependencias de NVIDIA. El modelo compacto aborda una necesidad empresarial real, pero el mercado al que entra en 2026 es mucho m\u00e1s esc\u00e9ptico que hace un a\u00f1o.<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":11259,"comment_status":"closed","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"rank_math_title":"NVIDIA Nemotron 3 Nano Omni: modelo multimodal para inferencia en el borde","rank_math_description":"El modelo multimodal Nemotron 3 Nano Omni de NVIDIA se dirige a la inferencia en el borde en medio de una competencia feroz en 2026.","rank_math_og_title":"NVIDIA Nemotron 3 Nano Omni: modelo multimodal para inferencia en el borde","rank_math_og_description":"El modelo multimodal Nemotron 3 Nano Omni de NVIDIA se dirige a la inferencia en el borde en medio de una competencia feroz en 2026.","rank_math_twitter_title":"NVIDIA Nemotron 3 Nano Omni: modelo multimodal para inferencia en el borde","rank_math_twitter_description":"El modelo multimodal Nemotron 3 Nano Omni de NVIDIA se dirige a la inferencia en el borde en medio de una competencia feroz en 2026.","rank_math_focus_keyword":"modelo multimodal NVIDIA Nemotron 3 Nano Omni, inferencia de IA en el borde, IA empresarial NVIDIA, modelo multimodal compacto, inferencia de IA en dispositivo","wp-faq-schema":[{"q":"\u00bfC\u00f3mo se ver\u00e1 afectada el rendimiento de NVIDIA Nemotron 3 Nano Omni por diferentes configuraciones de hardware de dispositivo de borde?","a":"NVIDIA ha proporcionado pautas para configuraciones de hardware \u00f3ptimas para garantizar que el modelo se ejecute de manera eficiente. 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