Por Canuto  

El CEO de Nvidia sostiene que los modelos abiertos, incluida la competencia china, acelerarán la adopción de la inteligencia artificial y fortalecerán la demanda de chips, centros de datos y servicios.
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  • Jensen Huang afirmó que la industria necesita modelos abiertos y cerrados, y rechazó prohibir modelos chinos como Kimi.
  • El CEO de Nvidia prevé que el sector de semiconductores deberá multiplicarse entre cinco y diez veces durante los próximos diez años.
  • Huang aseguró que la IA creará más oportunidades laborales y pidió regular sus aplicaciones, no limitar el avance de la tecnología.

Jensen Huang rechaza el pesimismo sobre la inteligencia artificial

Jensen Huang, cofundador y CEO de Nvidia desde el inicio de la compañía, defendió una visión optimista sobre el futuro de la inteligencia artificial. En conversación con Mike Allen, de Axios, sostuvo que los llamados pesimistas de la IA exageran sus riesgos y subestiman su capacidad para crear nuevas oportunidades.

El ejecutivo también abordó la creciente competencia entre Estados Unidos y China. A su juicio, la carrera tecnológica no tiene una meta definitiva, porque ambos países continuarán utilizando inteligencia artificial durante décadas.

Huang afirmó que China cuenta con una enorme base de estudiantes e investigadores especializados en ciencia y matemáticas. También señaló que aproximadamente la mitad de los investigadores de IA del mundo son chinos, aunque muchos todavía viven dentro de China.

El CEO expresó su esperanza de que Pekín y Washington reduzcan la escalada de controles de exportación. Consideró que el diálogo entre investigadores de distintos países resulta esencial para desarrollar sistemas más seguros.

Según Huang, Estados Unidos seguirá liderando si conserva el apoyo de sus gobiernos, empresas, universidades e inmigrantes. Sin embargo, advirtió que limitar el uso de la tecnología podría perjudicar más al país que la competencia extranjera.

Modelos abiertos y cerrados deben coexistir

Huang rechazó la posibilidad de que Estados Unidos prohíba Kimi u otros modelos chinos. En su opinión, el mundo necesita tanto modelos cerrados, ofrecidos como servicios, como modelos abiertos que las empresas puedan adaptar.

El ejecutivo recomendó utilizar servicios cerrados de compañías como OpenAI y Anthropic siempre que resulte conveniente. Destacó que estas plataformas funcionan bien y permiten a los usuarios acceder a capacidades avanzadas sin construir toda la infraestructura por cuenta propia.

Al mismo tiempo, defendió los modelos abiertos para la ciencia, la ciberseguridad y la seguridad nacional. La transparencia permite que investigadores y especialistas inspeccionen el código, encuentren vulnerabilidades y propongan mejoras.

Huang sostuvo que las empresas pueden descargar un modelo, ajustarlo, agregar controles y operar dentro de un entorno aislado. Explicó que estos sistemas funcionan dentro de una estructura de seguridad, conocida como sandbox, con controles de privacidad y acceso.

El CEO comparó esta lógica con Linux, un sistema operativo de código abierto que sostiene buena parte de la infraestructura digital mundial. Para él, la revisión distribuida por parte de millones de personas puede fortalecer la seguridad en lugar de debilitarla.

En este contexto, Huang recomendó a las compañías construir su propia IA solamente cuando exista una razón concreta. Mencionó como ejemplos la soberanía, la privacidad, la regulación, la propiedad intelectual y la necesidad de trabajar con datos altamente específicos.

Nvidia desarrolla Nemotron para esos casos, aunque su objetivo no consiste en desplazar a los modelos líderes. Huang explicó que el sistema busca ayudar a las empresas que necesitan personalizar su propia inteligencia artificial.

El ejecutivo también defendió el uso de Kimi, DeepSeek, Qwen y otros modelos abiertos. Aseguró que los mercados interpretaron mal el impacto de DeepSeek y que podrían repetir el error con Kimi.

La competencia china podría aumentar la demanda de Nvidia

Huang argumentó que un modelo abierto y barato puede impulsar el consumo de inteligencia artificial. Cuando más empresas prueban la tecnología, crece la necesidad de centros de datos, servicios de computación y equipos fabricados por Nvidia.

Desde esta perspectiva, la competencia no representa necesariamente una amenaza para los modelos cerrados. El CEO cree que los usuarios que comienzan con una alternativa gratuita pueden terminar pagando por servicios más cómodos, especializados y potentes.

Huang comparó este proceso con la computación en la nube, las búsquedas y las bases de datos. Aunque una empresa podría operar sus propios sistemas, a menudo prefiere pagar por una solución administrada que reduzca la complejidad.

El ejecutivo también sostuvo que operar un modelo gratuito por cuenta propia puede resultar más caro que contratar un servicio. Los costos incluyen equipos, energía, personal, mantenimiento, seguridad y actualización de los sistemas.

Respecto a las ventas de Nvidia en China, Huang dijo que actualmente deben considerarse cercanas a cero. Indicó a los inversionistas que no esperen ingresos procedentes de ese mercado, aunque afirmó que sería un honor regresar si Estados Unidos y China autorizan nuevamente las operaciones.

La postura de Huang tiene una dimensión comercial evidente, porque China es un mercado relevante para los fabricantes de chips. Sin embargo, el ejecutivo insistió en que Nvidia debe planificar como si no tuviera ventas allí.

El CEO negó que los modelos chinos puedan sacar del mercado a OpenAI o Anthropic. Afirmó que ambas compañías están creciendo con fuerza y que podrían protagonizar algunas de las ofertas públicas iniciales más exitosas de la historia.

Huang también aseguró que la difusión de modelos abiertos beneficia a los laboratorios propietarios. Cuantas más personas utilizan IA, mayor es el número de usuarios que busca servicios listos para usar y con mejores prestaciones.

Una infraestructura industrial mucho más grande

Huang considera imposible que la inteligencia artificial haya alcanzado su punto máximo. La razón, explicó, es que su adopción dentro de la sociedad y las industrias apenas comienza.

El ejecutivo describió esta etapa como un cambio fundamental en la plataforma informática. En el modelo anterior, las computadoras procesaban principalmente contenido creado y almacenado por humanos con anticipación.

Con la IA, las máquinas generan respuestas, código, imágenes, proteínas, productos químicos y acciones robóticas en tiempo real. Cada respuesta requiere grandes cantidades de procesamiento, memoria, energía y conectividad.

Por esa razón, Huang estima que la industria de semiconductores podría necesitar un tamaño entre cinco y diez veces superior al actual durante los próximos diez años. También mencionó escasez de memoria, almacenamiento, interconexiones ópticas, empaquetado y capacidad de fabricación.

El CEO describió el despliegue como uno de los mayores proyectos de infraestructura industrial de la historia. Comparó la futura capa de inteligencia con redes ya esenciales, como la energía, Internet, las carreteras y los ferrocarriles.

Huang no espera una crisis del sector en el corto plazo. Afirmó que la demanda actual no depende de una temporada de consumo, sino de un cambio estructural en la forma de construir y utilizar computadoras.

También descartó una burbuja durante los próximos cinco años, aunque reconoció que podría surgir más adelante. Según su explicación, las restricciones físicas actuales, como la falta de chips, memoria, terrenos, energía y trabajadores de construcción, retrasan la llegada de una oferta excesiva.

El ejecutivo defendió además la deuda que algunas compañías están contrayendo para pagar la expansión de sus centros de datos. Consideró que esas empresas generan efectivo y responden a un cambio profundo en la computación.

Huang afirmó que la IA ya demuestra utilidad y rentabilidad, especialmente en herramientas para programación. Nvidia, dijo, está dispuesta a pagar cientos de millones de dólares al año por servicios que aumenten su capacidad de desarrollo.

Esta dinámica crea un ciclo de crecimiento: las empresas usan IA para elevar su productividad, obtienen más ingresos y destinan una parte de esos recursos a comprar más capacidad informática. Para Huang, ese proceso apenas comienza.

Empleo, ciberseguridad y adopción social

Uno de los principales argumentos de Huang contra los pesimistas se relaciona con el empleo. El ejecutivo sostuvo que la automatización de tareas puede aumentar la cantidad de profesionales necesarios cuando permite atender una demanda que antes permanecía insatisfecha.

Como ejemplo, mencionó que el número de radiólogos habría aumentado aproximadamente 20%, mientras la IA automatiza parte del análisis de imágenes médicas. Al revisar más estudios, los hospitales pueden atender a más pacientes y requieren más especialistas.

También citó un aumento aproximado de 10% en el número de asistentes legales. La explicación sería similar: las herramientas de IA permiten revisar más casos en un mercado con grandes volúmenes de trabajo pendientes.

Huang añadió que los empleos manufactureros habrían crecido aproximadamente 50% durante los últimos años. La expansión responde a la necesidad de producir computadoras, componentes y sistemas para los centros de datos de IA.

Sin embargo, reconoció que algunas tareas desaparecerán o cambiarán. Los centros de atención telefónica podrían automatizar gran parte de sus interacciones, aunque seguirán siendo necesarios trabajadores para coordinar, evaluar y mejorar los sistemas.

Su recomendación para los trabajadores consiste en no confundir una tarea con el propósito completo de un empleo. La programación manual puede reducirse, pero resolver problemas, innovar y crear valor continuarán siendo objetivos relevantes.

En materia de seguridad, Huang sostuvo que la capacidad de un agente para generar y depurar código implica que también puede encontrar vulnerabilidades. A su juicio, este resultado no debería sorprender a quienes comprenden cómo funcionan los sistemas de software.

El CEO defendió que los modelos abiertos estén en manos de especialistas de ciberseguridad en todo el mundo. Una defensa distribuida y diversa, argumentó, puede resultar más resistente que depender de un único modelo y un único punto de falla.

Huang también pidió que herramientas avanzadas como Mythos, de Anthropic, estén disponibles para todos como servicio. Señaló que corresponde a la empresa corregir vulnerabilidades y reforzar sus controles cuando aparezcan nuevos métodos para eludirlos.

Finalmente, instó a Estados Unidos a adoptar la IA con entusiasmo y prudencia. Su advertencia central fue que la tecnología no necesariamente destruirá los empleos, pero una persona o empresa que use IA podría desplazar a quienes no la incorporen.

La estrategia de Nvidia y la visión de Huang

Huang afirmó que Nvidia tiene alrededor de 50.000 empleados y que podría alcanzar 75.000 en diez años. La cifra seguiría siendo pequeña frente a otras grandes compañías tecnológicas, pero reflejaría una estrategia de uso eficiente de los recursos.

Para el ejecutivo, la función principal de un CEO consiste en convertir recursos limitados en el mayor impacto posible. Describió esa capacidad como una disciplina que mejora con la práctica, los errores y la presión.

Huang atribuyó parte de su resistencia a los años de dificultades y derrotas. Según su visión, el sufrimiento fortalece el carácter, desarrolla confianza y prepara a los líderes para enfrentar desafíos complejos.

El CEO también elogió a Estados Unidos como un entorno capaz de atraer talento, capital e innovación. Nacido en Taiwán y trasladado al país a los nueve años, presentó la inmigración como una parte central de la historia empresarial estadounidense.

Sobre la relación con el presidente Donald Trump, Huang dijo que el mandatario recuerda detalles técnicos y que comparte un objetivo de reindustrializar Estados Unidos. La planta de Nvidia en Fort Worth, Texas, fue presentada como resultado de conversaciones sobre manufactura y cadenas de suministro.

Huang se mostró contrario a que el gobierno estadounidense tome participaciones accionarias en grandes compañías de IA. Consideró que el país ya tiene una participación económica mediante los impuestos, los empleos y el crecimiento de empresas nacionales.

El ejecutivo advirtió a los responsables políticos que no deben regular basándose en relatos de ciencia ficción. En su opinión, conceptos como una inminente singularidad o una supuesta conciencia de las máquinas no ofrecen una base adecuada para decisiones públicas.

Su propuesta consiste en regular las aplicaciones concretas, como la medicina, el transporte y los vehículos autónomos. La tecnología fundamental, en cambio, debería avanzar con rapidez mientras las empresas fortalecen sus mecanismos de seguridad.

Huang espera que los robots resulten útiles en la vida cotidiana dentro de tres o cuatro años. Afirmó que el momento de sorpresa tecnológica ya llegó, porque algunos robots pueden interpretar instrucciones y razonar sobre la secuencia necesaria para completar una acción.

También anticipó una expansión de los agentes de IA. En el futuro, millones de personas podrían estar acompañadas por agentes especializados que utilicen computadoras de manera constante, lo que elevaría de forma drástica la demanda de capacidad de cómputo.

La visión de Huang combina optimismo empresarial con una advertencia política. Para Nvidia, la oportunidad no depende de que Estados Unidos gane una carrera puntual contra China, sino de que las industrias adopten la inteligencia artificial antes que sus competidores.


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