黄仁勋 publica un extenso artículo proponiendo el marco de la «tarta de cinco capas» de IA, y afirma que la escala de la infraestructura de IA alcanzará billones de dólares

Según la información de CoinWorld, de acuerdo con la monitorización de 1M AI News, el CEO de Nvidia, Jensen Huang, publicó el martes en el blog oficial de la compañía un extenso artículo titulado “AI Is a 5-Layer Cake”. Desde los principios fundamentales, desglosó la industria de la IA en cinco capas: energía, chips, infraestructura, modelos y aplicaciones. Él considera que la IA no es una simple aplicación inteligente o un modelo único, sino una infraestructura tan importante como la electricidad y el internet. Cada aplicación exitosa de IA impulsa toda la cadena industrial hacia abajo, hasta la planta de energía que la alimenta en la base. Huang señaló que el software tradicional es “prefabricado”: los humanos describen algoritmos y las computadoras ejecutan instrucciones; en cambio, la IA rompe este patrón, logrando por primera vez “generar inteligencia en tiempo real”. Debido a que la inteligencia se genera en tiempo real, toda la pila tecnológica que la soporta debe ser reinventada. Él describió la inversión actual como “solo unos pocos miles de millones de dólares”, y cree que en el futuro aún será necesario construir infraestructura por valor de billones de dólares, “lo que se está convirtiendo en una de las mayores construcciones de infraestructura en la historia de la humanidad”. En cuanto a la cuestión del empleo, Huang respondió directamente a la reciente preocupación sobre la IA reemplazando trabajos. Enfatizó que la construcción de fábricas de IA requiere muchos técnicos como electricistas, plomeros, trabajadores en estructuras de acero y técnicos en redes, “todos son puestos altamente especializados y bien remunerados, y actualmente hay una gran escasez”. Participar en esta transformación no requiere necesariamente un doctorado en ciencias de la computación. Como ejemplo, mencionó la radiología, donde la demanda de radiólogos ha aumentado tras la asistencia de IA en la interpretación de imágenes, porque “la productividad genera capacidad, y la capacidad genera crecimiento”. También elogió el papel de los modelos de código abierto, diciendo que DeepSeek-R1, al hacer que modelos de razonamiento potentes estén ampliamente disponibles, ha impulsado un rápido crecimiento en las aplicaciones, al mismo tiempo que ha aumentado la demanda de potencia de entrenamiento y infraestructura. Para más detalles, lee el artículo completo traducido por CoinWorld: El último artículo de Jensen Huang de Nvidia: La “tarta” de cinco capas de la IA