黄仁勋罕见发文：La IA es una fuerza importante en esta transformación del mundo, similar a la infraestructura básica como la electricidad y Internet

10 de marzo, Jensen Huang, CEO de NVIDIA, explicó por primera vez en un artículo firmado de manera personal la lógica de desarrollo de la industria de IA.

Él señaló que la IA no debe entenderse como un modelo o aplicación única, sino como un sistema de infraestructura en formación.

La inteligencia artificial (IA) es una de las fuerzas más poderosas que están moldeando el mundo hoy en día. No es solo una aplicación inteligente o un modelo individual; es una infraestructura fundamental, similar a la electricidad y a Internet.

En su opinión, la industria de IA está experimentando una construcción de infraestructura tecnológica a nivel de una revolución industrial. Actualmente, se han invertido miles de millones de dólares en todo el mundo, pero la construcción en general todavía está en una etapa temprana.

Huang Huang afirmó que, la IA es una infraestructura de “cinco capas”: energía, chips, infraestructura, modelos y aplicaciones, y aún se necesitan billones de dólares para su desarrollo.

La IA está pasando de ser “software” a generar inteligencia en tiempo real

Primero, Huang Huang explicó la diferencia fundamental entre la IA y el software tradicional.

Durante las últimas décadas, el software ha sido principalmente “programas pregrabados”. Los desarrolladores escriben algoritmos y las computadoras los ejecutan según reglas. Los datos deben estar estructurados y se accede a ellos mediante consultas en bases de datos. Sin embargo, la IA ha cambiado este patrón.

Huang Huang escribió: “Es la primera vez en la historia de la computación que las máquinas pueden entender información no estructurada — imágenes, textos, sonidos — y comprender su significado.”

Lo más importante es que la IA no lee respuestas de bases de datos, sino que genera inteligencia en tiempo real.

Él explicó: “Cada respuesta es generada de nuevo, cada salida depende del contexto. La computadora ya no solo ejecuta instrucciones, sino que realiza razonamiento.”

Dado que la inteligencia se genera en tiempo real, esto obliga a rediseñar toda la arquitectura computacional.

La estructura de cinco capas de la industria de IA

En su artículo, Huang Huang propuso un marco estructural para la industria de IA: una pila tecnológica de cinco capas — energía, chips, infraestructura, modelos y aplicaciones. Él enfatizó que estas cinco capas están fuertemente acopladas.

La capa más básica, la “energía”, es fundamental. La inteligencia generada en tiempo real requiere electricidad en tiempo real. Cada token generado es el resultado del movimiento de electrones, gestión de calor y conversión de energía en capacidad de cálculo. No hay ninguna capa abstracta debajo de esta. La energía es el primer principio de la infraestructura de IA y la restricción física que determina cuánta inteligencia puede producir el sistema.

Los chips están sobre la energía. Estos procesadores están diseñados para convertir energía a gran escala y de manera eficiente en capacidad de cálculo. Las cargas de trabajo de IA requieren una gran capacidad de cálculo paralelo, memoria de alta banda ancha y tecnologías de interconexión rápida. El avance en los chips determina la velocidad de expansión de la IA y qué tan asequible puede ser la inteligencia.

La infraestructura está sobre los chips. Esto incluye tierra, transmisión de electricidad, sistemas de enfriamiento, construcción de edificios, redes, y sistemas que coordinan miles de procesadores para formar una máquina. Estos sistemas son las “fábricas de IA”. No están diseñados para almacenar información, sino para crear inteligencia.

Los modelos están sobre la infraestructura. Los modelos de IA pueden entender múltiples tipos de información: lenguaje, biología, química, física, finanzas, medicina y el mundo físico en sí. Los modelos de lenguaje son solo una categoría. Actualmente, algunos de los trabajos más disruptivos ocurren en AI de proteínas, AI química, simulaciones físicas, robótica y sistemas autónomos.

Las aplicaciones están en la capa superior, donde se genera valor económico. Plataformas de descubrimiento de fármacos, robots industriales, asistentes legales, autos autónomos son ejemplos. Los autos autónomos son aplicaciones de IA integradas en máquinas; los robots humanoides son aplicaciones en cuerpos físicos. Utilizan la misma pila tecnológica, pero producen resultados diferentes.

La construcción de infraestructura de IA todavía está en una etapa temprana

En cuanto a la escala de la industria, Huang Huang dio un juicio claro.

Él dijo: “Actualmente, solo hemos invertido unos pocos billones de dólares, pero en el futuro se necesitarán construir infraestructuras por valor de decenas de billones de dólares.”

A nivel global, las fábricas de chips, ensambladoras de servidores y centros de datos de IA están acelerando su construcción. Huang Huang afirmó que esta tendencia podría convertirse en “una de las mayores construcciones de infraestructura en la historia de la humanidad”.

Al mismo tiempo, esto genera nuevas demandas de mano de obra. La construcción de centros de datos de IA requiere una gran cantidad de trabajadores especializados, incluyendo electricistas, plomeros, ingenieros de redes y técnicos de instalación.

Él enfatizó: “Participar en esta transformación no requiere necesariamente un doctorado en informática.”

Los modelos de código abierto impulsan la expansión de la industria de IA

Huang Huang también mencionó especialmente el papel de los modelos de código abierto en el ecosistema de IA.

Él señaló que muchos modelos de IA en todo el mundo son abiertos, y que empresas, instituciones de investigación y países dependen de estos modelos para participar en el desarrollo de IA. Cuando los modelos de código abierto alcanzan niveles avanzados, impulsan la demanda en toda la cadena de valor.

Puso como ejemplo: “DeepSeek-R1 es un caso típico.”

Después de que este modelo se hizo público, impulsó el desarrollo de aplicaciones y también aumentó la demanda de capacidad de entrenamiento, infraestructura, chips y energía. En otras palabras, un avance en un modelo puede impulsar toda la cadena de la industria hacia abajo.

El impacto de la IA va más allá de la industria del software

Al final del artículo, Huang Huang enfatizó que la IA no solo cambiará la industria del software, sino que también afectará la energía, la manufactura, la estructura laboral y la forma en que crece la economía.

Él dijo: “La IA es una transformación a nivel industrial que cambiará la forma en que se produce energía, construyen fábricas, organizan el trabajo y crece la economía.”

Él cree que, actualmente, la IA todavía está en una etapa temprana. Muchas infraestructuras aún no están construidas, muchos talentos aún no han sido capacitados y muchas oportunidades aún no se han descubierto.

Pero la tendencia ya es muy clara: “La IA está convirtiéndose en la infraestructura fundamental del mundo moderno.”