Entrevista con Jensen Huang

En una cautivadora discusión, Jensen Huang, el visionario CEO de Nvidia, ofreció una perspectiva poco común sobre el futuro de la computación, la IA e incluso la economía global. Sentado con Bill Gurley y Brad Gerstner de Bg2 Pod, Huang articuló con sorprendente claridad cómo un aspecto pasado por alto de la inteligencia artificial está a punto de redefinir industrias y desatar un crecimiento sin precedentes, desafiando en el proceso la sabiduría convencional de Wall Street.

El auge 'Billionx': Redefiniendo las demandas computacionales de la IA

Hace un año, Jensen Huang predijo audazmente que la inferencia de IA no solo se multiplicaría por 100 o 1000, sino por un asombroso 'billionx'. Revisando esta proyección, admite: "Subestimé. Que conste en acta". Su confianza no ha hecho más que dispararse, impulsada por la rápida evolución de la IA. Lo que antes se veía como una única ley de escalado de "preentrenamiento" se ha fragmentado en tres fuerzas distintas y de crecimiento exponencial: preentrenamiento, posentrenamiento (donde la IA "practica" habilidades) y, crucialmente, la inferencia de "pensamiento".

Esta inferencia de "pensamiento" es el factor que lo cambia todo. A diferencia del antiguo modelo de inferencia de un solo paso, la IA moderna ahora está diseñada para "pensar antes de responder", realizando investigaciones, verificando verdades fundamentales e iterando. Este complejo proceso cognitivo exige exponencialmente más computación. Como lo expresa Huang: "La IA ya no es un modelo de lenguaje, sino un sistema de modelos de lenguaje, y todos están funcionando simultáneamente, quizás usando herramientas... y todo es multimodalidad". Este profundo cambio significa que el apetito computacional de la IA no solo es grande, sino insaciable y en rápida expansión, mucho más allá de lo que muchos comprenden actualmente.

Key Insights:

• La inferencia de IA está experimentando un aumento computacional de 'billionx' (mil millones de veces) debido al advenimiento de las capacidades de "pensamiento" y cadenas de razonamiento.
• El panorama de la IA ahora se rige por tres leyes de escalado distintas: preentrenamiento, posentrenamiento (la IA practicando) e inferencia compleja.
• Los sistemas multiagente, la IA multimodal y el uso extensivo de herramientas escalan drásticamente los requisitos de computación más allá de los simples modelos de lenguaje.

OpenAI: El Próximo Hiperescalador de un Billón de Dólares y la Estratagema Estratégica de Nvidia

Un elemento central de la visión de Huang es la asociación estratégica de Nvidia con OpenAI, que incluye una inversión y apoyo para la construcción de su propia infraestructura de IA colosal. No ve a OpenAI solo como un cliente, sino como "probablemente la próxima empresa hiperescala de varios billones de dólares". Esta audaz predicción sustenta la decisión de Nvidia de invertir por delante del esperado ascenso meteórico de OpenAI, una oportunidad que Huang califica como "algunas de las inversiones más inteligentes que podemos imaginar".

Esta asociación también señala un cambio significativo en el panorama de la IA. OpenAI, que tradicionalmente ha aprovechado hiperescaladores como Microsoft Azure, ahora está construyendo su propia "infraestructura de IA de construcción propia", convirtiéndose de hecho en un hiperescalador por sí misma. Esto refleja las relaciones directas que Nvidia tiene con gigantes como Meta y Google, donde trabajan directamente a nivel de chip, software y sistema. OpenAI está navegando simultáneamente por "dos exponenciales": un crecimiento exponencial en el uso por parte de los clientes y un aumento exponencial en los requisitos computacionales por caso de uso (debido a la IA de "pensamiento"). El soporte multifacético de Nvidia a través de Azure, OCI, CoreWeave, y ahora la construcción directa de OpenAI está diseñado para satisfacer esta demanda creciente, solidificando aún más el papel indispensable de Nvidia.

Key Decisions:

• La inversión de Nvidia en OpenAI es un movimiento estratégico, apostando por su potencial para convertirse en una entidad hiperescala de varios billones de dólares.
• Apoyar a OpenAI en la construcción de su propia infraestructura de IA fomenta relaciones directas y de pila completa, reflejando los compromisos de Nvidia con otros gigantes tecnológicos.
• La asociación aborda el desafío compuesto del crecimiento exponencial en la adopción por parte de los clientes y la demanda computacional por usuario en la IA.

La Fortaleza Inexpugnable: Codiseño Extremo y Velocidad Anual

Los analistas de Wall Street pronostican actualmente que el crecimiento de Nvidia se estancará alrededor de 2027-2030, una perspectiva que Huang considera inconsistente con los cambios subyacentes. Presenta tres puntos fundamentales: En primer lugar, "la computación de propósito general ha terminado", y los billones de dólares en infraestructura computacional del mundo deben ser actualizados con computación acelerada de IA. En segundo lugar, las cargas de trabajo hiperescala existentes (búsqueda, motores de recomendación) están migrando rápidamente de las CPU a las GPU, un cambio de "cientos de miles de millones de dólares". Por último, y lo más profundo, la IA aumentará la inteligencia humana, impactando entre el 50% y el 65% del PIB global.

Para satisfacer el "exponencial de exponenciales" impulsado por la generación de tokens y el uso por parte de los clientes, Nvidia ha adoptado un ciclo de lanzamiento anual agresivo para sus arquitecturas (Hopper, Blackwell, Rubin, Fineman). Con la Ley de Moore para el rendimiento en gran parte extinta, la ventaja competitiva de Nvidia proviene del "codiseño extremo". Esto no se trata solo de chips más rápidos; se trata de optimizar simultáneamente el modelo, el algoritmo, el sistema y el chip, innovando "fuera de lo común". Como explica Huang, este enfoque de pila completa —que abarca CPU, GPU, chips de red, MVLink y Spectrum-X Ethernet— permite a Nvidia lograr ganancias de rendimiento de 30 veces entre generaciones (como de Hopper a Blackwell) que ningún progreso convencional del silicio podría ofrecer. Esta innovación sistémica, combinada con la enorme escala de inversión requerida tanto por Nvidia como por sus clientes, crea una fortaleza formidable que es "más difícil que nunca" para que los competidores la repliquen.

Key Practices:

• Nvidia mantiene un agresivo ciclo de lanzamiento anual para sus arquitecturas a fin de seguir el ritmo de los aumentos exponenciales en la generación de tokens y el uso de la IA.
• El "codiseño extremo" implica la optimización simultánea de toda la pila de la "fábrica" de IA: modelos, algoritmos, sistemas, chips, redes y software.
• La compañía ha ido más allá de la innovación de chips individuales para construir sistemas de IA integrados y de pila completa que ofrecen ganancias de rendimiento sin precedentes.
• La escala de las implementaciones de los clientes (por ejemplo, un gigavatio que requiere 500.000 GPU) y la capacidad de la cadena de suministro de Nvidia crean una barrera de entrada masiva.

Aumentando la Humanidad: El Cambio Económico de un Billón de Dólares

El verdadero impacto a largo plazo de la IA, sostiene Huang, reside en su capacidad para aumentar la inteligencia humana. Haciendo una analogía, postula que así como los motores reemplazaron el trabajo físico, "estas supercomputadoras de IA, estas fábricas de IA de las que hablo, van a generar tokens para aumentar la inteligencia humana". Dado que la inteligencia humana representa potencialmente 50 billones de dólares del PIB global, incluso una modesta mejora —como una IA de 10.000 dólares que hace que un empleado de 100.000 dólares sea el doble de productivo— crea un enorme nuevo mercado.

Esta mejora, cree, podría añadir "10 billones" al PIB global, requiriendo un gasto de capital anual de "5 billones" en infraestructura de IA. Esto no se trata de una "bolsa de aire" o un "exceso"; es un cambio fundamental. Descarta las preocupaciones sobre el exceso de oferta, afirmando: "hasta que convirtamos completamente toda la computación de propósito general a computación acelerada e IA... las posibilidades [de un exceso] son extremadamente bajas". Las señales de demanda de los clientes subestiman constantemente la necesidad real, manteniendo a Nvidia en un constante "modo de apuro". Este "renacimiento para la industria energética" y todo el ecosistema de infraestructura significa una aceleración global del PIB, impulsada por miles de millones de nuevos "compañeros de trabajo" de IA.

Key Insights:

• El principal impacto económico de la IA será el aumento de la inteligencia humana, lo que conducirá a una aceleración del crecimiento del PIB global.
• La transición de la computación de propósito general a la computación acelerada/IA, junto con la migración de las cargas de trabajo hiperescala existentes a la IA, garantiza una demanda continua.
• La cadena de suministro de Nvidia está impulsada por la demanda, respondiendo constantemente a las previsiones de los clientes que rutinariamente subestiman las necesidades reales de computación.

"Mi único arrepentimiento es que nos invitaron a invertir desde el principio... y éramos tan pobres, sabes, éramos tan pobres que no invertimos lo suficiente, sabes, y debería haberles dado todo mi dinero." - Jensen Huang