La computación ha cambiado de ser escrita por humanos a ser generada por inteligencia artificial.
Si te suena familiar lo de “GPU”, seguramente lo relacionas con tarjetas gráficas y videojuegos. ¡Pero la revolución de la que habla Jensen Huang, el CEO de NVIDIA, va mucho más allá de los gráficos! En una reciente entrevista con el canal NoPriors, coincidiendo con la celebración del CES 2025, Huang profundizó en cómo la Inteligencia Artificial (IA) está transformando el mundo de la computación, la ciencia e incluso la forma en la que trabajaremos en el futuro.
Para que no te pierdas los productos más premiados en esta edición del CES 2025, te dejo con un interesante video de CNET.
En este post te contaré las claves más fascinantes de su visión, con ejemplos sencillos para que todos podamos entender hacia dónde apunta la tecnología y cómo nos impactará.
De la Computación Tradicional a la Computación Creada por IA
Hasta hace poco, el software que conocíamos estaba “programado” por personas, línea a línea de código. Ahora, la IA se ha convertido en autora de ese software, aprendiendo de enormes volúmenes de datos y ejecutándose de forma ultrarrápida en GPUs especializadas.
- Cambio de paradigma: Huang explica que ya no se trata solo de crear código paso a paso, sino de entrenar a un modelo de IA para que “genere” el mejor enfoque posible. Esto abre la puerta a resolver problemas de una complejidad que antes resultaba inalcanzable.
- Nueva Ley de Moore (o “Hiper Ley de Moore”):
Según Huang, “Duplicar o triplicar el rendimiento cada año es nuestra misión”. La idea no es solo reducir el tamaño de los transistores, sino aprovechar la IA para mejorar cada pieza del proceso de desarrollo, abaratando costes y consumiendo menos energía.
De hecho, comentó que en 18 meses han conseguido reducir hasta 240 veces el costo de procesar un millón de tokens, lo que hace la IA mucho más accesible.
Recuerda que un token es la unidad básica que los modelos LLMs leen, entienden y generan.
El Centro de Datos: La Nueva Unidad de Computación
La nueva unidad básica de computación no es un chip, sino un centro de datos
Antes mirábamos la potencia de un solo chip o procesador. Ahora, para Huang, el centro de datos completo se convierte en la unidad fundamental de la computación. Así, en lugar de diseñar solamente chips, NVIDIA crea sistemas integrados que funcionan como auténticas “fábricas de IA”.
- Co-diseño hardware-software: “El co-diseño de hardware y software es esencial para alcanzar nuevos niveles de eficiencia”, dice Huang. Cada avance en arquitectura de chips se conecta con optimizaciones en librerías de IA, maximizando el rendimiento de forma exponencial.
- Fábricas de IA: Imagina que tu centro de datos no solo guarda información, sino que la “fabrica” en forma de modelos de IA que mejoran procesos, analizan datos y generan resultados útiles en tiempo récord. Este enfoque integrado ahorra costes, energía y tiempo.
Robots Humanoides y la IA en el Trabajo
Uno de los temas más sorprendentes de la entrevista fue la predicción de Huang sobre la llegada de robots humanoides con mayor presencia en 2025. ¿Por qué “humanoides”? Porque estos robots podrán aprovechar entornos diseñados para personas sin necesidad de cambios estructurales, acelerando su adopción.
- Tokenización para movimientos: Del mismo modo que un modelo de lenguaje trabaja con “palabras” (tokens), un robot humanoide podría procesar “movimientos” como tokens. Cada acción, desde abrir una puerta hasta levantar un objeto, es un dato que el robot aprende y predice.
- Colaboradores de IA: Huang imagina un futuro en el que trabajemos junto a “empleados” de IA, capaces de asumir tareas concretas y formarse en minutos con la información de la empresa. Para él, esta fusión entre personas y sistemas de IA aumentará la productividad y acelerará la innovación.
Impacto en Ciencia, Salud y Más
La IA no se quedará en un tema empresarial o de robótica; también está cambiando la forma en la que descubrimos soluciones científicas:
- Química cuántica, biología digital, matemáticas avanzadas: Huang destaca cómo la IA está “transformando todas las industrias” y menciona que ahora los modelos pueden explorar y optimizar diseños que superarían la capacidad humana.
- Diseño de chips con IA: ”La IA nos ayudará a diseñar nuestros propios chips con una eficiencia nunca antes vista.” Los avances se retroalimentan: la IA diseña nuevos chips, que a su vez potencian más y mejores modelos de IA.
Hacia una Economía de IA Global
Cada empresa y nación necesitará su propia fábrica de inteligencia artificial
El CEO de NVIDIA pronostica que tanto países como compañías requerirán construir su “infraestructura de IA” para no quedarse atrás. Esto implica grandes inversiones en centros de datos y un replanteamiento de la mano de obra, donde humanos y sistemas de IA trabajarán codo con codo.
- Democratización de la IA: Gracias a la reducción de costes y a las mejoras en eficiencia, cada vez será más fácil para pequeñas y medianas empresas adoptar soluciones de IA sin arruinarse.
- Compatibilidad y escalabilidad: Para Huang, la arquitectura de NVIDIA está pensada para que el hardware “antiguo” no quede obsoleto de inmediato. Esto garantiza que las inversiones tecnológicas de hoy sigan siendo útiles dentro de unos años.
Un futuro apasionante y retador.
Reflexionando sobre los planteamientos de Huang tengo claro que estamos en medio de una gran revolución.
La IA ya no es una curiosidad de laboratorio, sino el centro de la transformación tecnológica. Desde la forma en que diseñamos chips y centros de datos, hasta la integración de robots humanoides y “colaboradores” de IA en la fuerza laboral, todo indica que estamos entrando en una nueva era.
La inteligencia artificial es nuestra mayor oportunidad para transformar todas las industrias
Si esto suena a ciencia ficción, basta con ver los avances en robótica, modelos de lenguaje y reducción de costes en el entrenamiento de redes neuronales. El futuro se está escribiendo (o más bien, generando) al ritmo de algoritmos capaces de aprender y mejorar sin parar.
Para quienes seguimos de cerca la IA, queda claro que veremos una adopción masiva en los próximos años. ¿Qué implica para ti, para tu empresa o para la educación de tus hijos?
El mejor momento para aprender a utilizar la IA es ¡AHORA!
Y tú, ¿Te imaginas trabajando codo con codo con una IA en tu día a día? ¿Crees que los robots humanoides podrán integrarse fácilmente en nuestro entorno o requerirán cambios radicales en infraestructuras? ¿Qué avances en IA te parecen más útiles para tu vida personal o profesional? ¿Cómo crees que la transformación de los centros de datos en “fábricas de IA” afectará la competitividad de las empresas? ¿Dónde ves la mayor oportunidad (o el mayor desafío) en la adopción masiva de la IA?
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¡Buena semana
