La tecnología avanza a pasos agigantados, y si alguna vez te has preguntado cómo es posible que un año parezca medio siglo en términos de innovación, NVIDIA tiene respuestas interesantes. ¿Te imaginas que los chips de inteligencia artificial (IA) están evolucionando más rápido que lo que dictaba la famosa Ley de Moore? Este concepto que ha guiado el desarrollo tecnológico desde 1965 se está quedando atrás, y es el CEO de NVIDIA, Jensen Huang, quien lo está señalando en una de sus declaraciones más impactantes durante el CES 2025. ¡Vamos a desglosar todo esto!

La ley de Moore: ¿el principio de un fin?

Para aquellos que no están familiarizados con el término, la Ley de Moore plantea que el número de transistores en un chip se duplica aproximadamente cada dos años. Esto ha sido un faro para la industria tecnológica, y es un concepto que he mencionado en varias charlas de café tecnológico. Sin embargo, Jensen Huang ha insinuado que la ley se está desmoronando bajo la sorprendente velocidad de desarrollo de los chips de IA de NVIDIA.

Recuerdo la primera vez que escuché sobre la Ley de Moore. Era en una conferencia, y la mayoría de nosotros estábamos unos pocos cafés más allá de un despertar por la mañana. Un ingeniero muy emocionado se puso de pie y proclamó que cada dos años tendríamos computadoras más rápidas, más baratas y más poderosas. En ese entonces, nadie se imaginaba que este hombre se convertiría en un profeta de un futuro tecnológico mucho más brillante.

El poder de NVIDIA

Hoy, NVIDIA no solo ha rotundamente superado la Ley de Moore, sino que están pintando la imagen de un futuro en el que sus procesadores de IA se han multiplicado por mil en solo una década. ¿Increíble, verdad? Esto no se trata solo de números; estamos hablando de la posibilidad de transformar industrias enteras: desde la salud hasta la educación, pasando por el entretenimiento.

Por si esto no fuera suficiente, Huang reveló que el nuevo superchip GB200 NVL72 es entre 30 y 40 veces más rápido en tareas de IA que su antecesor, el H100. Reflexionando en voz alta, ¿por qué no están todos abrumados por esta explosión de innovación? Bueno, aquí va: la mayoría de nosotros está tan ocupado intentando recordar contraseñas que olvidamos el potencial extraordinario detrás de estas cifras.

Costos de computación que hacen que el café parezca caro

Uno de los puntos más impactantes que Huang mencionó es que NVIDIA ha logrado reducir el costo de computación en un millón de veces en un plazo de 20 años. No se necesitan sumas astronómicas para entender esta hazaña: imagínate poder ejecutar modelos complejos sin tener que hipotecar tu casa para ello. Aunque, para ser honesto, después de ver el precio promedio del café en mi ciudad, a veces siento que cualquier coste se podría considerar “un robo”, ¿no?

Y no hablemos de los avances: una tarjeta gráfica que hoy en día consideras básica es 2,359 veces más potente que su equivalente de 2005. ¡Eso es como comparar un antiguo teléfono móvil con los smartphones actuales! Así que, si estás pensando en actualizar tu equipo, este puede ser un buen momento, antes de que el chipset más reciente se vuelva obsoleto.

¿Qué significa todo esto para nosotros?

A medida que nos adentramos en esta nueva era de IA, se nos presentan dos caras de la misma moneda:

  1. Oportunidades: Con recursos más accesibles, pequeñas empresas y emprendedores pueden acceder a tecnologías antes reservadas para gigantes. ¡Es un momento emocionante para la innovación!

  2. Desafíos: ¿Podrá NVIDIA mantener este ritmo de innovación? Esta es la pregunta del millón, y Huang tiene sus propias teorías al respecto.

Nuevas leyes planteadas por Huang

Huang propone tres nuevas leyes de escalado que podrían reemplazar las directrices anticuadas de Moore:

  • Pre-entrenamiento: Inicialmente, los modelos tienen que aprender patrones, un proceso fascinante en sí mismo.

  • Post-entrenamiento: Aquí es donde se ajustan los modelos a través de la interacción humana. ¡Un poco de cariño nunca viene mal, verdad?

  • Computación en tiempo de prueba: Este último aspecto se vuelve crucial para el razonamiento de los modelos y, aunque puede resultar en un aumento de costos, abre puertas a niveles de inteligencia más elevados para las máquinas.

Mientras escribo esto, no puedo evitar reírme. Recuerdo un viejo chiste sobre cómo incluso los robots necesitarían terapia para manejar tanta presión. Si la IA puede razonar y aprender, ¿cuándo volveremos a usar frases que se sienten robóticas? ¡Espero que nunca!

La democratización de la IA: ¿misión imposible?

Una de las preguntas que flotan en el aire es si NVIDIA podrá democratizar el acceso a esta tecnología de vanguardia. Un ejemplo es el modelo O3 de OpenAI, donde una tarea costará alrededor de $20. Recientemente, me atrapé preguntando a mi grupo de amigos si pagarían $200 al mes por un servicio de ChatGPT Plus. Al final, nos perdimos en debates sobre mensajes de texto y memes, algo que, honestamente, creo que es igual de importante.

Esto nos lleva a otro punto crucial: la accesibilidad. La distancia entre tener el acceso a herramientas poderosas y no tenerlo es un abismo. Aquí es donde entra la pregunta retórica que me gusta hacer: ¿realmente estamos preparados para la IA que viene?

Mirando hacia el futuro

Si hay algo que podemos aprender de todo esto es que la innovación no muestra señales de desacelerarse. NVIDIA no es solo una empresa que está superando expectativas; está sentando las bases para un futuro que es más dinámico y transformador que cualquier cosa que hayamos visto.

Con todo esto en mente, la próxima vez que mires un gadget futurista o una IA que se siente demasiado humana, considera la asombrosa evolución que se está produciendo detrás de las cortinas. Al igual que un buen truco de magia, todo lleva tiempo en desarrollarse.

Conclusión

Así que aquí estamos, en un momento pivotal en la historia de la tecnología. Desde la afirmación de Huang sobre la aceleración del progreso de NVIDIA hasta las nuevas leyes de escalado, cada avance plantea un mundo de posibilidades y desafíos. ¿Estamos listos para enfrentarlos? Si hay algo que hemos aprendido es que la tecnología es fácil de amar y difícil de comprender. ¿Puede ser que, en nuestro intento por seguirle el ritmo a todo, nos perdamos algunas de las maravillas que estas innovaciones prometen?

Así que, la próxima vez que escuches de NVIDIA o de algún otro gigante de la tecnología arrasando con sus avances, recuerda: quizás el futuro no esté tan lejano como pensamos. ¡Y mientras tanto, tal vez deberíamos disfrutar de ese café que tanto nos gusta! ¿Quién sabe? Tal vez un día será un lujo del pasado.