El proyecto PAIR (Personal AI Router) de NVIDIA distribuye la capacidad de procesamiento de distintos ordenadores conectados a la misma red entre tareas de inteligencia artificial. Los dispositivos con Windows, Linux y macOS —un ordenador con Windows y una tarjeta gráfica RTX, una máquina con Ubuntu y un MacBook con procesador Apple Silicon— pueden unirse al mismo clúster. En este sistema, que no requiere un servidor principal independiente, los dispositivos ejecutan tareas y participan en el enrutamiento; cada nuevo dispositivo aumenta la capacidad total.
PAIR no es un nuevo motor de inferencia, sino una capa proxy que funciona delante de Ollama y LM Studio. La conexión se proporciona al enrutador sin modificar el código del cliente o del agente existente. Las tareas independientes de los agentes múltiples se distribuyen entre las GPU inactivas; las tarjetas gráficas no se convierten físicamente en una única GPU.
En la prueba de NVIDIA, una carga de trabajo con cinco subagentes se completó en 18 minutos con un único RTX Spark Laptop, y en 8 minutos y 48 segundos con un clúster formado por Laptop, DGX Spark y RTX 5090. PAIR puede retirar temporalmente de las tareas un dispositivo que se esté sobrecargando debido a los juegos. Cuando se cierra la tapa del Laptop, los demás dispositivos siguen funcionando; el dispositivo que queda libre puede reincorporarse al clúster. El sistema no combina las VRAM: dos tarjetas con 8 GB de VRAM no pueden utilizarse como si tuvieran 16 GB de VRAM.
Por qué es importante
Este enfoque permite que las cargas de trabajo de inteligencia artificial aprovechen la capacidad disponible de distintos dispositivos conectados a la misma red, sin depender de una única máquina potente. Esto aporta flexibilidad a los usuarios de múltiples agentes que quieren utilizar conjuntamente ordenadores con hardware diferente y que funcionan con Windows, Linux y macOS; además, al no requerir cambios en el lado del cliente, reduce la barrera de integración con las herramientas existentes. El hecho de que los dispositivos puedan desactivarse temporalmente por motivos como la ejecución de juegos o el cierre de la tapa demuestra que el clúster funciona con recursos variables en lugar de con un servidor fijo. En cambio, como PAIR no combina la memoria de las tarjetas gráficas, el aumento de capacidad no incrementa la cantidad de VRAM que puede alojar una sola tarea. La prueba de NVIDIA demuestra que la ganancia depende de distribuir trabajos independientes entre varios dispositivos.
Antecedentes
NVIDIA no es un nombre nuevo en el archivo de FikirPilot: en los últimos 90 días hemos publicado 5 noticias en las que aparece este nombre; la más reciente está fechada el 2 de septiembre de 2026.
Término: agente
Un agente de inteligencia artificial es un software que, en lugar de generar una única respuesta, realiza tareas de varios pasos mediante llamadas a herramientas para alcanzar un objetivo.