En un mundo donde la inteligencia artificial está transformando la economía y la tecnología a una velocidad sin precedentes, la infraestructura de cómputo juega un papel clave en la evolución de sistemas generativos y agentes autónomos. Desde la automoción hasta la salud, las empresas están adoptando IA a gran escala, lo que impulsa la demanda de hardware especializado y arquitecturas de alto rendimiento.
Bajo este contexto, Jensen Huang, CEO de NVIDIA, presentó el 18 de marzo de 2025 en San José, California, una serie de innovaciones que redefinirá el cómputo avanzada y la inteligencia artificial. En un gesto nostálgico, Huang recordó los inicios de NVIDIA en un Denny ‘s, donde la compañía fue concebida. Durante el evento, se instaló un puesto de Denny ‘s detrás del SAP Center, y Huang apareció con un delantal temático para celebrar los humildes comienzos de la empresa. Después de una larga fila (de casi 2 horas) para entrar al evento descubrimos el icónico puesto de Denny ‘s, aunque no fue hasta dentro del GTC que nos enteramos de la visita de Huang justo ahí pero más tempranito.
Uno de los anuncios más destacados fue Blackwell Ultra, la próxima generación de procesadores gráficos de NVIDIA, programada para la segunda mitad de 2025. Este chip promete una aceleración 25 veces superior en cargas de trabajo de IA con un 30% menos de consumo energético, permitiendo modelos más complejos con menor impacto ambiental.
Además, Huang reveló la llegada del superchip Vera Rubin, previsto para finales de 2026 y con una potencia 3.3 veces superior a Blackwell Ultra. En 2027, NVIDIA lanzará Vera Rubin Ultra, con un rendimiento estimado 14 veces mayorque el de Blackwell. Estos avances buscan cubrir la creciente demanda de computación en IA generativa, robótica avanzada y simulaciones hiperrealistas.
Más allá del hardware, NVIDIA presentó su visión de las IA Factories, que reemplazarán los centros de datos convencionales. Estas instalaciones estarán diseñadas específicamente para generar y entrenar modelos de IA a gran escala, en lugar de solo almacenar y procesar datos. Este cambio promete acelerar la innovación en sectores como salud, manufactura y finanzas. Uno de los retos actuales de la IA es su dependencia de la recuperación de información en lugar de una verdadera comprensión contextual. NVIDIA trabaja en desarrollar modelos que no solo busquen respuestas en bases de datos, sino que también sean conscientes del contexto y mejoren la interacción con los usuarios.
La alianza entre NVIDIA y General Motors (GM) traerá HALO AI, un sistema avanzado de seguridad basado en IA. Su objetivo es mejorar la conducción autónoma y la asistencia al conductor, detectando patrones de comportamiento y respondiendo en tiempo real para reducir accidentes. NVIDIA también adelantó el lanzamiento de las GPUs Rubin, previstas para 2026, que ofrecerán un rendimiento sin precedentes en modelos de IA generativa y agentes autónomos.
Saliendo de la Keynote en el San Jose Civic Center algunos tuvimos la oportunidad de escuchar a Yann LeCun (Meta y Profesor en NYU) expresando su escepticismo sobre los modelos de lenguaje masivos (LLMs), afirmando: “Ya no me interesan los LLMs. Son solo generadores de tokens y están limitados porque los tokens operan en un espacio discreto. Me interesa más la próxima generación de arquitecturas de modelos, que deben ser capaces de hacer cuatro cosas: entender el mundo físico, tener memoria persistente y, en última instancia, ser más capaces de planificar y razonar.”
Esta crítica apunta a una limitación clave de los LLMs actuales: no comprenden realmente el mundo, sólo predicen palabras basadas en patrones estadísticos. Según LeCun, el verdadero avance de la IA debe incluir la comprensión del mundo físico (crucial para robótica e IA en dispositivos edge), memoria persistente (permitiendo a los modelos recordar información a largo plazo), capacidad de planificación y razonamiento, superando la simple generación probabilística de tokens y uso de un espacio continuo, en lugar de la representación discreta de los tokens de texto. LeCun defiende un enfoque de IA más estructurado y con capacidades cognitivas avanzadas, alejándose de la dependencia exclusiva de modelos de lenguaje generativos. Lecun, pionero en el uso de Redes Neuronales para clasificación de imágenes, ilustro la complejidad que sigue implicando el procesamiento de imágenes, a diferencia de la comprensión del lenguaje que solo requiere “limpiar” el ruido para que podamos comprender las entidades pertenecientes al un espacio reducido de elementos como los son las palabras.
NVIDIA sigue siendo el catalizador de esta transformación, impulsando la convergencia entre hardware, algoritmos avanzados y aplicaciones disruptivas. En este momento histórico, no solo somos testigos del futuro de la IA, sino que tenemos la oportunidad de ser protagonistas de su desarrollo. A pesar de los anuncios, las acciones de NVIDIA cayeron 3.4% tras la presentación. Analistas atribuyen esta reacción a que los beneficios proyectados son a largo plazo y no hubo novedades disruptivas con impacto inmediato. Sin embargo, NVIDIA sigue consolidándose como líder i n d i s c u t i b l e en el ecosistema de IA.
Soy de los que siempre he creído que la evolución de la IA está íntimamente ligada a la capacidad computacional. Aunque fui testigo del advenimiento de las GPUs para gráficos por computadora cuando me dedicaba a la animación 3D de robots, lo que realmente me fascinó fue su potencial en álgebra lineal computacional.
Nunca me sorprendió el camino que tomaron cuando comenzamos a concebir arquitecturas para procesamiento masivo, lo que permitió hitos como AlexNet, ResNet, la creación de los Transformers y la explosión de la IA generativa. Lo que vivimos hoy con la GenAI es el resultado de décadas de innovación, y el #GTC2025 nos deja claro que el futuro de la inteligencia artificial dependerá de contar con infraestructura computacional más potente y eficiente, modelos de IA más inteligentes, con memoria y capacidad de razonamiento, integración más profunda de la IA en la vida diaria, desde seguridad en automóviles hasta la automatización industrial.