{"id":132218,"date":"2026-03-24T20:42:22","date_gmt":"2026-03-25T02:42:22","guid":{"rendered":"https:\/\/pongara.net\/news\/nvidia-abre-nemo-claw-y-desafia-el-modelo-de-consultoria-de-openai-y-anthropic\/"},"modified":"2026-03-24T20:42:22","modified_gmt":"2026-03-25T02:42:22","slug":"nvidia-abre-nemo-claw-y-desafia-el-modelo-de-consultoria-de-openai-y-anthropic","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/pongara.net\/news\/nvidia-abre-nemo-claw-y-desafia-el-modelo-de-consultoria-de-openai-y-anthropic\/","title":{"rendered":"Nvidia abre Nemo Claw y desaf\u00eda el modelo de consultor\u00eda de OpenAI y Anthropic"},"content":{"rendered":"<div>\n<div><img width=\"640\" height=\"384\" src=\"https:\/\/pongara.net\/news\/wp-content\/uploads\/2026\/03\/canuto-imagine-1774406529-840x504-1.jpg\" class=\"attachment-large size-large wp-post-image\" alt=\"\" style=\"margin-bottom: 15px;\" loading=\"lazy\" decoding=\"async\" srcset=\"https:\/\/pongara.net\/news\/wp-content\/uploads\/2026\/03\/canuto-imagine-1774406529-840x504-1.jpg 840w, https:\/\/diariobitcoin.b-cdn.net\/wp-content\/uploads\/2026\/03\/canuto-imagine-1774406529-608x365.jpg 608w, https:\/\/diariobitcoin.b-cdn.net\/wp-content\/uploads\/2026\/03\/canuto-imagine-1774406529-768x461.jpg 768w, https:\/\/diariobitcoin.b-cdn.net\/wp-content\/uploads\/2026\/03\/canuto-imagine-1774406529.jpg 1226w\" sizes=\"auto, (max-width: 640px) 100vw, 640px\"><\/div>\n<p><strong>Nvidia entr\u00f3 de lleno en la carrera por la IA agentica empresarial con Nemo Claw, una propuesta que combina c\u00f3digo abierto, seguridad y computaci\u00f3n local. La iniciativa no solo apunta a competir con OpenAI y Anthropic, sino tambi\u00e9n a cuestionar la creciente dependencia de grandes consultoras para desplegar agentes en empresas.<br \/>\n***<\/strong><\/p>\n<ul>\n<li><strong>Nvidia present\u00f3 Nemo Claw como una capa de seguridad y cumplimiento para llevar el paradigma de OpenClaw al entorno empresarial.<\/strong><\/li>\n<li><strong>Seg\u00fan el an\u00e1lisis del canal AI News &amp; Strategy Daily | Nate B Jones, OpenAI y Anthropic recurrieron a consultoras tras comprobar que muchas empresas no sab\u00edan adoptar sus herramientas.<\/strong><\/li>\n<li><strong>El debate de fondo no gira solo en torno a modelos de IA, sino a principios cl\u00e1sicos de ingenier\u00eda, calidad de datos, medici\u00f3n y simplicidad de arquitectura.<\/strong><\/li>\n<\/ul>\n<p>\u00a0<\/p>\n<hr>\n<blockquote class=\"twitter-tweet\">\n<p lang=\"es\" dir=\"ltr\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/pongara.net\/news\/wp-content\/uploads\/2026\/03\/1f680-11.png\" alt=\"\ud83d\ude80\" class=\"wp-smiley\" style=\"height: 1em; max-height: 1em;\"> Nvidia lanza Nemo Claw y desaf\u00eda a OpenAI y Anthropic en la IA empresarial.<\/p>\n<p>Nemo Claw combina c\u00f3digo abierto, seguridad y computaci\u00f3n local.<\/p>\n<p>Busca terminar con la dependencia de consultoras en el despliegue de agentes de IA.<\/p>\n<p>En un contexto donde muchas empresas a\u00fan no\u2026 <a href=\"https:\/\/t.co\/OJKfM2nbKt\">pic.twitter.com\/OJKfM2nbKt<\/a><\/p>\n<p>\u2014 Diario\u0e3fitcoin\uea00 (@DiarioBitcoin) <a href=\"https:\/\/twitter.com\/DiarioBitcoin\/status\/2036722786035519871?ref_src=twsrc%5Etfw\">March 25, 2026<\/a><\/p>\n<\/blockquote>\n<p>Nvidia busca ampliar su papel en la inteligencia artificial m\u00e1s all\u00e1 del hardware con Nemo Claw, un framework orientado a desplegar agentes empresariales de forma m\u00e1s segura y controlada. La propuesta aparece en un momento en el que las grandes tecnol\u00f3gicas compiten por dominar la llamada capa agentica, es decir, el conjunto de herramientas y pr\u00e1cticas que permiten a sistemas de IA ejecutar tareas complejas con cierto grado de autonom\u00eda.<\/p>\n<p>En el an\u00e1lisis <a href=\"https:\/\/youtu.be\/7AO4w4Y_L24?si=cL0QdrF-uJm8GHrB\">Nvidia Just Open-Sourced What OpenAI Wants You to Pay Consultants For.<\/a>, AI News &amp; Strategy Daily | Nate B Jones plantea que la verdadera disputa no consiste solo en qui\u00e9n construye mejores agentes. A su juicio, el conflicto tambi\u00e9n enfrenta dos visiones sobre c\u00f3mo las empresas deben adoptar estas tecnolog\u00edas y cu\u00e1nto apoyo externo necesitan para hacerlo.<\/p>\n<p>De un lado, el autor ubica a OpenAI y Anthropic, que durante 2025 habr\u00edan comprobado que muchas compa\u00f1\u00edas no contaban con la experiencia interna suficiente para aplicar bien sus soluciones. Del otro, sit\u00faa a Nvidia, que con Nemo Claw parece apostar por un enfoque m\u00e1s directo: ofrecer una base t\u00e9cnica con seguridad y controles, pero asumiendo que los equipos de desarrollo pueden resolver buena parte del resto.<\/p>\n<p>Para lectores menos familiarizados con el tema, los agentes de IA son sistemas capaces de encadenar acciones, consultar herramientas, revisar informaci\u00f3n y ejecutar procesos de software. El problema para las empresas no suele ser solo acceder al modelo, sino integrarlo con datos, permisos, controles y flujos reales de trabajo sin comprometer seguridad, cumplimiento o mantenibilidad.<\/p>\n<h3>La brecha entre demos llamativas y adopci\u00f3n real<\/h3>\n<p>El an\u00e1lisis sostiene que OpenAI y Anthropic pasaron buena parte de 2025 enfrentando una realidad inc\u00f3moda. Aunque lanzaban productos con rapidez, muchas empresas no lograban replicar internamente los aumentos de velocidad y productividad que esas compa\u00f1\u00edas parec\u00edan alcanzar puertas adentro.<\/p>\n<p>Seg\u00fan esa lectura, herramientas como Codex o Claude Code pod\u00edan generar entusiasmo inicial, pero tropezaban en producci\u00f3n cuando los equipos no sab\u00edan adaptarlas a su entorno. La dificultad no resid\u00eda solo en usar un modelo, sino en construir procesos, gobernanza y disciplina t\u00e9cnica alrededor de \u00e9l.<\/p>\n<p>Ese aprendizaje habr\u00eda empujado a OpenAI y Anthropic a estrechar lazos con grandes firmas de consultor\u00eda. La raz\u00f3n, siempre seg\u00fan el an\u00e1lisis citado, ser\u00eda que necesitaban veh\u00edculos de implementaci\u00f3n capaces de traducir sus productos a contextos corporativos complejos, donde los usuarios no necesariamente dominan pr\u00e1cticas avanzadas de ingenier\u00eda o gesti\u00f3n del cambio.<\/p>\n<p>La conclusi\u00f3n del comentarista es contundente: la IA no se ense\u00f1a sola para la mayor\u00eda de las organizaciones. Esa idea sirve como tel\u00f3n de fondo para entender la jugada de Nvidia, que parece partir de una premisa distinta sobre la capacidad de los desarrolladores empresariales.<\/p>\n<h3>Qu\u00e9 es Nemo Claw y por qu\u00e9 importa para Nvidia<\/h3>\n<p>Nemo Claw surge, de acuerdo con el an\u00e1lisis, como una extensi\u00f3n del momento OpenClaw. La referencia apunta a una visi\u00f3n presentada por Jensen Huang, CEO de Nvidia, seg\u00fan la cual el futuro de la IA pasa por un sistema operativo agentico, con componentes abiertos y reutilizables que permitan construir agentes sobre una base com\u00fan.<\/p>\n<p>En ese contexto, Nemo Claw no reemplazar\u00eda a OpenClaw, sino que funcionar\u00eda como una capa adicional. Su prop\u00f3sito ser\u00eda tomar la energ\u00eda del ecosistema abierto y envolverla con las garant\u00edas que exigen los clientes empresariales, especialmente en materia de seguridad, restricciones operativas y cumplimiento.<\/p>\n<p>El framework est\u00e1 pensado para correr sobre OpenShell, descrito como el entorno de ejecuci\u00f3n propietario de Nvidia. Esa arquitectura permitir\u00eda encapsular la instancia abierta con controles m\u00e1s estrictos, entre ellos guardrails basados en pol\u00edticas definidas en YAML y restricciones a nivel de modelo.<\/p>\n<p>Esas limitaciones cumplen una doble funci\u00f3n. Por un lado, facilitan validaciones de seguridad. Por otro, consolidan el inter\u00e9s de Nvidia en capturar una porci\u00f3n mayor de la cadena de valor, pasando de vender chips a participar tambi\u00e9n en el software y la infraestructura que sostienen los agentes empresariales.<\/p>\n<p>Otro componente importante es el enfoque local first. Nemo Claw est\u00e1 dise\u00f1ado para ejecutarse de manera segura y eficiente en hardware Nvidia instalado localmente. Esto encaja con la estrategia de la empresa de vincular el crecimiento del software agentico con su fortaleza en GPU y c\u00f3mputo acelerado dentro de entornos corporativos.<\/p>\n<h3>Una apuesta por simplificar, no por complejizar<\/h3>\n<p>M\u00e1s all\u00e1 del producto, el an\u00e1lisis remarca que la postura de Nvidia transmite un mensaje cultural. En vez de asumir que el despliegue de agentes requiere necesariamente intermediaci\u00f3n intensiva de consultoras, la empresa parecer\u00eda decir a los desarrolladores que s\u00ed pueden resolver el problema si cuentan con primitivas adecuadas y buenas pr\u00e1cticas claras.<\/p>\n<p>Ese punto conecta con una cr\u00edtica m\u00e1s amplia al modo en que se ha vendido la IA en empresas. Para el autor, demasiados actores han presentado arquitecturas agenticas como si fueran sistemas inevitablemente complejos, llenos de capas, mallas de agentes, documentaci\u00f3n opaca y procesos de cambio dif\u00edciles de aterrizar.<\/p>\n<p>Frente a eso, la propuesta de Nvidia lucir\u00eda m\u00e1s cercana a fundamentos cl\u00e1sicos del desarrollo backend y la ingenier\u00eda de datos. La idea ser\u00eda volver a lo b\u00e1sico: estructuras simples, medici\u00f3n rigurosa, datos bien organizados y reglas estables que permitan escalar sin multiplicar fragilidad.<\/p>\n<div class=\"diari-in-content-middle\" id=\"diari-2053505192\">\n<div id=\"diari-4039861705\" data-diari-trackid=\"195495\" data-diari-trackbid=\"1\" class=\"diari-target diari-target\"><\/div>\n<\/div>\n<p>Esa visi\u00f3n no elimina la complejidad real. Pero s\u00ed cambia el marco narrativo. En lugar de presentar la IA como una ruptura total con d\u00e9cadas de ingenier\u00eda, la presenta como una nueva abstracci\u00f3n construida sobre principios ya conocidos por la disciplina.<\/p>\n<h3>Las reglas viejas que vuelven en la era agentica<\/h3>\n<p>Para sostener ese argumento, el an\u00e1lisis recupera las cinco reglas de programaci\u00f3n de Rob Pike, una figura hist\u00f3rica asociada a Unix y Go. El punto central es que muchos de los problemas actuales de los agentes no son radicalmente nuevos, sino variantes de desaf\u00edos que la ingenier\u00eda de software lleva a\u00f1os resolviendo.<\/p>\n<p>La primera regla citada es que no se puede saber de antemano d\u00f3nde aparecer\u00e1n los cuellos de botella. En sistemas agenticos, eso significa que no conviene optimizar antes de ver el comportamiento real. La segunda regla insiste en medir antes de ajustar, algo especialmente relevante cuando equipos opinan sobre respuestas de modelos sin contar con l\u00edneas base confiables.<\/p>\n<p>La tercera y la cuarta reglas apuntan contra la tentaci\u00f3n de lo sofisticado por lo sofisticado. Los algoritmos complejos suelen ser m\u00e1s lentos cuando la escala todav\u00eda es baja y tambi\u00e9n m\u00e1s propensos a errores. Para el autor, eso se refleja en sistemas agenticos dif\u00edciles de depurar, donde resulta complicado aislar si el fallo proviene del prompt, del contexto, de las herramientas o del flujo de ejecuci\u00f3n.<\/p>\n<p>La quinta regla, \u201clos datos dominan\u201d, ocupa un lugar central en toda la tesis. Si las estructuras de datos est\u00e1n bien dise\u00f1adas y el entorno de desarrollo es s\u00f3lido, el comportamiento del agente tiende a volverse m\u00e1s evidente. Dicho de otro modo, gran parte del \u00e9xito no depende de un truco m\u00e1gico del modelo, sino de una buena base de ingenier\u00eda.<\/p>\n<h3>Cinco problemas duros en producci\u00f3n<\/h3>\n<p>El an\u00e1lisis enumera cinco retos concretos que aparecen al llevar agentes a producci\u00f3n. El primero es la compresi\u00f3n de contexto. Las sesiones largas llenan cualquier ventana de contexto, incluso las de millones de tokens, y toda compresi\u00f3n implica p\u00e9rdida de informaci\u00f3n.<\/p>\n<p>Como ejemplo, se menciona una comparaci\u00f3n realizada por Factory entre tres enfoques de producci\u00f3n. Su m\u00e9todo, llamado anchored iterative summarization, mantiene un resumen estructurado y persistente con intenci\u00f3n de sesi\u00f3n, archivos modificados, decisiones tomadas y pr\u00f3ximos pasos. Cuando se activa la compresi\u00f3n, el nuevo tramo truncado se resume y se fusiona con el resumen existente.<\/p>\n<p>Ese sistema fue contrastado con el endpoint compact de OpenAI, descrito como una compresi\u00f3n opaca cuyo resultado no puede inspeccionarse directamente, y con la compresi\u00f3n integrada del SDK de Claude, de Anthropic, que genera res\u00famenes muy detallados pero vuelve a regenerar el resumen completo en cada ciclo. Seg\u00fan el an\u00e1lisis, el enfoque incremental de Factory obtuvo el mejor desempe\u00f1o, aunque los tres m\u00e9todos presentaron dificultades para rastrear artefactos concretos, como nombres de archivos.<\/p>\n<p>El segundo problema es la instrumentaci\u00f3n del c\u00f3digo base. Aqu\u00ed reaparece la idea de medir. Hacer un c\u00f3digo \u201cagent ready\u201d no ser\u00eda solo una cuesti\u00f3n de IA, sino de higiene de software: latencia, desempe\u00f1o, pruebas con conjuntos de referencia y observabilidad siguen siendo pilares para operar con seguridad.<\/p>\n<p>El tercer desaf\u00edo es el linting, o an\u00e1lisis est\u00e1tico del c\u00f3digo para detectar problemas de estilo, consistencia o fallos potenciales. Seg\u00fan el comentarista, cuando los agentes escriben c\u00f3digo, resulta todav\u00eda m\u00e1s importante imponer reglas estrictas y automatizadas que obliguen a mantener estructuras simples y limpias.<\/p>\n<p>El cuarto punto es la coordinaci\u00f3n multiagente. La convergencia observada, dice el autor, favorece esquemas de planificadores y ejecutores para tareas extensas. El mensaje vuelve a ser el mismo: empezar con la arquitectura m\u00e1s simple posible y a\u00f1adir complejidad solo cuando la medici\u00f3n demuestre que hace falta.<\/p>\n<p>El quinto y m\u00e1s dif\u00edcil reto es la especificaci\u00f3n. Los equipos, sostiene el an\u00e1lisis, suelen fallar al definir con precisi\u00f3n qu\u00e9 quieren construir. Sin un contexto claro, una jerarqu\u00eda de informaci\u00f3n ordenada y especificaciones cuidadosas, los agentes tienden a degradar su desempe\u00f1o. La promesa de que los humanos solo deben \u201cpedir caf\u00e9\u201d mientras la IA trabaja sola queda as\u00ed fuertemente cuestionada.<\/p>\n<h3>El trasfondo estrat\u00e9gico del movimiento de Nvidia<\/h3>\n<p>La relevancia de Nemo Claw no se limita al plano t\u00e9cnico. Para Nvidia, se trata tambi\u00e9n de una maniobra de posicionamiento en una industria donde el valor ya no reside \u00fanicamente en el silicio. Si la pr\u00f3xima capa de crecimiento est\u00e1 en los agentes empresariales, la compa\u00f1\u00eda necesita presencia en ese ecosistema.<\/p>\n<p>La estrategia parece buscar una combinaci\u00f3n delicada. Por un lado, aprovecha el impulso de un marco abierto. Por otro, ofrece una versi\u00f3n reforzada para empresas, conectada con su runtime, sus chips y su visi\u00f3n de infraestructura local. Eso le permitir\u00eda monetizar no solo la base de c\u00f3mputo, sino el andamiaje operativo que la rodea.<\/p>\n<p>En paralelo, el lanzamiento tambi\u00e9n funciona como declaraci\u00f3n ideol\u00f3gica frente al mercado. Mientras algunos competidores se apoyan m\u00e1s en consultoras para cerrar la brecha de adopci\u00f3n, Nvidia sugerir\u00eda que buena parte del camino puede recorrerse con mejores herramientas, fundamentos s\u00f3lidos y una narrativa menos cargada de misterio.<\/p>\n<p>La apuesta, sin embargo, no elimina la dificultad del cambio organizacional. El propio an\u00e1lisis admite que desplegar agentes en producci\u00f3n sigue siendo duro y exige trabajo de ingenier\u00eda real. La diferencia estar\u00eda en si ese trabajo se presenta como una caja negra que debe tercerizarse o como una evoluci\u00f3n comprensible de pr\u00e1cticas ya conocidas.<\/p>\n<p>Visto as\u00ed, Nemo Claw aparece como algo m\u00e1s que un nuevo lanzamiento. Representa una tesis sobre c\u00f3mo debe madurar la IA empresarial en 2026: menos fascinaci\u00f3n por la complejidad, m\u00e1s disciplina t\u00e9cnica y una recuperaci\u00f3n expl\u00edcita de principios cl\u00e1sicos para resolver problemas nuevos.<\/p>\n<div class=\"footer-entry-meta\"><\/div>\n<\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Nvidia entr\u00f3 de lleno en la carrera por la IA agentica empresarial con Nemo Claw, una propuesta que combina c\u00f3digo abierto, seguridad y computaci\u00f3n local. 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