Nvidia se comprometió a aportar 250 millones de dólares en recursos de cómputo durante cinco años para investigar la seguridad de los agentes de IA en Reino Unido, según Reuters. El apoyo se destinará a desarrollar y evaluar salvaguardas para sistemas de inteligencia artificial cada vez más potentes.
La compañía prevé ofrecer acceso valorado en 50 millones de dólares anuales. La mayoría del compromiso respaldará a la comunidad británica de investigación en seguridad de IA; una parte apoyará trabajos de BOLD, SOFAIR e Imperial College London.
Jensen Huang, fundador y CEO de Nvidia, sostuvo que la capacidad y la seguridad de la IA deben avanzar juntas.
Los proveedores y las condiciones siguen pendientes
Nvidia financiará el acceso a través de sus socios de nube establecidos en Reino Unido, con infraestructura alojada en territorio británico. La selección de proveedores, la arquitectura técnica y los términos comerciales todavía deben acordarse, según el comunicado.
El programa contempla investigaciones sobre agentes seguros, seguridad de modelos abiertos y mitigación de amenazas. También apoyará entornos aislados de prueba, investigaciones reproducibles y evaluaciones comparables de seguridad.
Qué investigan BOLD y SOFAIR
El aporte llega a laboratorios con una agenda científica anterior al compromiso. UK Research and Innovation (UKRI), el organismo británico de financiación de investigación, anunció el 23 de junio de 2026 hasta 60 millones de libras esterlinas para BOLD y SOFAIR. Esa financiación pública corresponde a otro programa y debe distinguirse del acceso a cómputo ofrecido por Nvidia.
BOLD, encabezado por la Universidad de Oxford y con participación de UCL e Imperial, busca cambiar cómo aprenden los sistemas de IA. Oxford describe una línea de investigación sobre métodos de entrenamiento que podrían necesitar menos cómputo, memoria y energía, y hacer los sistemas más estables y adaptables.
Otra línea estudia cómo la IA puede colaborar con personas. Incluye sistemas que ayuden a equipos científicos a generar ideas y probar hipótesis. La investigación sobre aprendizaje en sistemas físicos, incluidos robots, abordará su adaptación a condiciones reales con pocos datos y capacidad de procesamiento limitada a bordo.
Oxford también explora formas más descentralizadas de desarrollar IA. Su propuesta contempla que personas, universidades y organizaciones contribuyan a diseñar sistemas que respondan a sus necesidades particulares.
SOFAIR, liderado por UCL con Cambridge, Edimburgo y Oxford, trabaja en nuevas arquitecturas y modelos abiertos. Su agenda incluye publicar modelos, conjuntos de datos y procedimientos de entrenamiento que otros investigadores puedan reproducir. El grupo AI Grid estudia además cómo entrenar modelos con recursos de cómputo distribuidos, de distintos tipos y separados geográficamente.
Leídas juntas, estas agendas explican el alcance del apoyo: ampliar los recursos disponibles para investigar también puede servir para explorar métodos que reduzcan la dependencia de grandes instalaciones centralizadas. La eficiencia, la apertura y la seguridad son objetivos que los laboratorios deberán poner a prueba.
BOLD prevé compartir software de entrenamiento, pesos de modelos, pruebas comparativas y datos de evaluación. Esos materiales darían a otros investigadores herramientas para examinar los métodos y contrastar sus resultados, además de utilizar la infraestructura financiada.
