Sequoia conversa con Jensen Huang: El modo de cálculo atraviesa un cambio monumental de 60 años, no serás reemplazado por la IA, pero serás superado por quienes "aprovechan bien la IA"

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Fuente: Sequoia Capital

Traducido por: Yuliya, PANews

Prólogo del editor: En el pasado, nuestros centros de datos solo almacenaban archivos para que los humanos los buscaran; y ahora, el cálculo está avanzando hacia la generación, donde cada palabra, cada imagen, cada video se produce en tiempo real y se personaliza altamente según el contexto del solicitante. En esta ola que recorre el mundo, el socio de Sequoia Capital, Konstantine Buhler, y Jensen Huang, fundador y CEO de NVIDIA, mantuvieron un diálogo profundo para explorar los cambios significativos en la tecnología de cálculo. Huang Huang cree que la automatización no trae desempleo, sino una demanda total aumentada de mano de obra y una elevación de las profesiones; la gente no perderá sus trabajos por AI, pero podrían ser reemplazados por quienes saben aprovecharla.

El salto generacional en fábricas de IA y modelos de cálculo: de búsqueda a generación

Konstantine: Muchas gracias por venir, Jensen Huang. Estamos en medio de una revolución de IA a gran escala, cuya escala y velocidad podrían incluso superar a la Revolución Industrial. Has mencionado que lo que está ocurriendo ahora es la mayor infraestructura en la historia de la humanidad. En el centro de esta construcción están las fábricas de IA, y las empresas que las habilitan son NVIDIA. ¿Puedes explicarnos qué es una fábrica de IA? ¿Por qué es la inversión más valiosa para todas las empresas en la próxima década?

Huang Huang: Puedes entender la IA de muchas maneras. La más familiar para el público probablemente sea a través de navegadores web y chatbots: tú le das una indicación (Prompt), y te responde con un párrafo. Incluso si ya has usado IA durante un tiempo, notarás que en los últimos dos o tres años su capacidad ha evolucionado de manera muy significativa.

Hace dos años, todos escucharon sobre ChatGPT. Esencialmente, es un software de computadora que puede entender la información que ingresas. Puede percibir, comprender y transformar esa información en otros contenidos. Por ejemplo, puedes darle un archivo PDF y pedirle que resuma, esto es de texto a texto; también puedes pedirle que genere una imagen basada en una historia, esto es de texto a imagen; o darle una foto y que describa la escena, esto es de imagen a texto. Esta capacidad se llamaba generación de IA hace dos años.

Pero por encima de la comprensión y generación, lo que tiene más valor es la capacidad de pensar. La base de la IA generativa le otorga un pensamiento interno, razonamiento paso a paso y resolución de problemas. Además, ahora puede generar instrucciones de control para usar herramientas, ya sea navegadores, hojas de cálculo, Photoshop, AutoCAD y otras herramientas digitales, o en el futuro, controlar sistemas mecánicos (como robótica y autos autónomos).

Hace dos años, la gente pensaba que ChatGPT era interesante, podía escribir poemas y canciones, pero a veces decía tonterías; y hoy, tenemos sistemas de agentes (Agentic systems). La IA ya no solo entiende información, ahora puede razonar y realizar tareas útiles. Porque puede hacer trabajo útil, la IA ha generado un valor comercial real. No pagamos por amigos que solo hablan mucho, sino por quienes realmente trabajan. Ahora, todos los días, alguien contrata IA por horas, pagando entre 20 y 30 dólares por hora. Por eso, se ha convertido en la industria de software de crecimiento más rápido en la historia humana.

Desde la lógica de la industria en la parte superior, volvamos a los primeros principios. La industria de la computación que conocemos hoy se estableció hace aproximadamente 64 años. En ese momento, IBM lanzó el System/360, que también fue la razón por la cual IBM se convirtió en la compañía más valiosa del mundo en ese entonces.

En los últimos 60 años, la esencia del cálculo ha sido grabar y buscar previamente: tú escribes una historia, tomas una foto, grabas un video, los guardas en archivos en un disco duro; cuando quieres usarlos, los buscas en el disco. Por eso, esos edificios se llaman centros de datos. Solo almacenan datos, no hacen mucho cálculo.

Pero ahora las cosas han cambiado. En la era de la IA, cada vez que proporcionas un nuevo contexto y una nueva solicitud, la IA realiza comprensión, razonamiento y genera resultados completamente nuevos en tiempo real. Por ejemplo, mi discurso actual se genera en tiempo real en función del contexto de cada uno de ustedes, no solo repitiendo un texto memorizado. Esto se llama inteligencia.

En el futuro, cada píxel, cada sonido, cada video, incluso cada anuncio y noticia, serán personalizados y completamente generados, no solo recuperados de archivos pregrabados. Esto significa que en el futuro necesitaremos muchos generadores, es decir, las grandes computadoras que estamos construyendo, y eso es la fábrica de IA.

La red inteligente que envuelve la Tierra y los generadores de la era digital

Konstantine: ¿Qué tamaño tendrá esta fábrica de generadores?

Huang Huang: Actualmente, proporcionamos información e inteligencia generativa a aproximadamente mil millones de personas en todo el mundo. Pero, dado que la IA ya se ha convertido en agentes (Agents), pueden trabajar por sí mismos, e incluso un agente puede comunicarse y colaborar con otro. Dentro de NVIDIA, puede haber cientos o miles de agentes que conversan y resuelven problemas (por supuesto, todos en entornos seguros y con barreras).

Esto significa que en el futuro, no solo los humanos usarán Internet, sino que también habrá billones de agentes trabajando día y noche en la red. Las empresas, autos autónomos, robots, e incluso los sistemas en cada edificio, todos dialogarán entre sí. Todas las instrucciones y pensamientos se generarán en tiempo real.

Es como si hubiera una capa gruesa de red de cálculo, como un capullo que envuelve toda la Tierra. Suena exagerado, pero en la historia ya ha ocurrido dos veces:

La primera fue hace 300 años, cuando Siemens en Alemania fabricó una máquina. Cuando la enciendes, puede emitir una fuerza invisible poderosa, que es la electricidad. Hoy, la red de generación (la red eléctrica) envuelve toda la Tierra.

La segunda fue hace 35 años, cuando nació Internet en EE. UU., y ahora también envuelve las comunicaciones globales.

Ahora, estamos en la tercera red, la red inteligente, después de la energía y las comunicaciones. NVIDIA ahora vive de construir esta nueva generación de generadores (Dynamo). Hace 300 años, los generadores físicos convertían movimiento (agua, viento, carbón) en electrones; nuestra máquina NVIDIA, en cambio, toma electrones (electricidad) y produce dígitos. Estos dígitos, en diferentes combinaciones, se convierten en lenguaje, matemáticas, o en el lenguaje de la biología, proteínas, leyes físicas, predicciones climáticas, o en el lenguaje de mundos 3D, robots y autos autónomos.

Estas máquinas, separadas por 300 años, son similares: entrada de átomos, salida de electrones; entrada de electrones, salida de dígitos. Estos dígitos son lo que llamamos tokens, que representan inteligencia. En las fábricas, producimos en masa estos tokens inteligentes, y esa es la esencia de la fábrica de IA.

Konstantine: Estamos en medio de una ola de múltiples revoluciones que convergen. Desde la transición energética, las redes globales de telecomunicaciones, hasta la revolución inteligente con GPUs y fábricas de IA, como H100 o la arquitectura Vera Rubin. Integrando todo lo necesario.

Huang Huang: Exactamente, nuestra unidad de cálculo se llama “racks”. Un rack contiene 72 chips. Este año, planeamos fabricar aproximadamente 8 millones de estos componentes. Un rack pesa 2 toneladas, cuesta 4 millones de dólares, y tiene 1.5 millones de piezas. Es el equipo más caro del mundo, pero los fabricamos en masa, como teléfonos, y los enviamos a centros de datos en todo el mundo. Es muy grande, y moverlo requiere fuerza.

La lógica de inversión en el pastel de cinco capas de la era de la IA

Konstantine: Esto es una imagen muy emocionante. Ya sea para grandes empresas o individuos, ¿cómo pueden participar en esta revolución?

Huang Huang: Para invertir en la industria de IA, puedes imaginar su estructura industrial como un pastel de cinco capas. Sabes, una fábrica de IA que cuesta 50 mil millones de dólares puede generar entre 300 y 400 mil millones de dólares en valor inteligente, con un retorno de inversión muy alto. ¿Cuáles son esas cinco capas?

La primera capa es energía (Energy): la base, los generadores. Es la mayor oportunidad de crecimiento en la industria energética en varias generaciones. Para soportar el cálculo, las energías sostenibles (nuclear, eólica, solar, hidrógeno) recibirán mucha inversión. Siempre que se produzca energía, habrá inversión. Por eso, Siemens, Mitsubishi, GE Vernova y otras empresas están teniendo un rendimiento tan bueno ahora.

La segunda capa son chips y centros de cálculo (Chips/Computers): incluyendo chips, ordenadores, equipos de red, conmutadores y tecnología de silicio fotónico.

La tercera capa es infraestructura (Infrastructure): incluyendo tierra, electricidad, edificios, fondos y operaciones diarias de los centros de datos. Actualmente, estos recursos son extremadamente escasos.

La cuarta capa son los modelos (Models): grandes modelos basados en infraestructura en la nube. Es el campo más intensamente impulsado por el mercado en inversión en la historia humana. Conocidos como OpenAI y Anthropic. Pero recuerda, la IA no solo aprende lenguaje natural, puede aprender cualquier estructura. Estamos aprendiendo las leyes del mundo físico — por ejemplo, cuando me senté, confiaba en las leyes físicas, no porque tuviera un 47% de probabilidad de caerme de la silla, sino porque confiaba en ellas al 100%. La IA también puede aprender el significado de proteínas, genes, funciones celulares. La escala de la industria del mundo físico alcanza los 80 billones de dólares, un campo emergente que aún recibe menos atención pero es extremadamente importante.

La quinta capa es la capa de aplicaciones (Applications): basada en la tecnología subyacente, muchas startups están transformando servicios financieros, leyes, contabilidad, transporte, logística y más. El año pasado, la inversión de capital de riesgo en esta capa superior alcanzó los 100 mil millones de dólares, el mayor en la historia de VC.

Este futuro será inmenso. Solo estamos en la fase inicial, y se prevé que en este año se inviertan 1 billón de dólares en este ecosistema. Pero estimo que en el futuro, la IA será una economía de hasta 20 billones de dólares anuales. ¿Qué tan importante es la inteligencia? ¿Quién necesita inteligencia? ¿Cuánto necesitas? Entender esto te dará la dirección de inversión.

La IA no viene a quitarte el trabajo, sino a ayudarte a elevarte

Konstantine: Esto no solo es una oportunidad de mercado de varios billones de dólares, sino que también provocará una explosión en infraestructura y aplicaciones, creando muchas oportunidades reales de empleo para la humanidad.

Huang Huang: Totalmente correcto, y debemos enfatizar esto. Ahora, cada país y cultura tiene actitudes diferentes hacia la IA. Pero sinceramente, recomiendo tener cuidado con las escenas de las películas de Hollywood. No escuches esas historias de “Terminator”, “punto de singularidad”, o que “el 20% de probabilidad de que la IA destruya a la humanidad”. Eso es pura tontería.

Algunos incluso amenazan diciendo “no sabemos cómo funciona la IA, es demasiado misteriosa, quizás mañana se vaya por su cuenta”. Eso también es absurdo. La IA es solo cálculo y software, los ingenieros saben exactamente cómo funciona, ¿de qué otra forma podrían hacerla más segura y más inteligente cada año?

La IA actual ha reducido mucho las alucinaciones, genera conocimientos precisos y contextualizados, y si no entiende algo, busca información. Antes de responder, incluso reflexiona, compara varias opciones y luego te da la respuesta. Igual que los autos de hoy, mucho más seguros que hace 100 años, la industria tecnológica trabaja arduamente para hacer que la IA sea extremadamente segura.

Por eso, enfoca tu atención en lo que está confirmado. Estoy muy seguro de una cosa: probablemente no perderás tu trabajo por la IA, pero sí podrías perderlo ante alguien que la use.

Dado que esta tecnología puede otorgar habilidades sobrehumanas, ¡úsala ya! Díselo a tus seres queridos, a tus hijos, a tu empresa o a tu país: ¡abraza la IA!

Konstantine: Pero en cuanto al empleo, la gente está realmente ansiosa.

Huang Huang: Cuando escucho que alguien genera pánico sobre el empleo, me enoja. Este año, invertimos 1 billón de dólares en este ecosistema, en energía, chips, infraestructura, modelos y aplicaciones, creando mucho más empleo que antes.

¿Y qué pasa con los trabajos tradicionales? Aquí hay un error común: confunden “trabajo” (Job) con “tarea” (Task).

Por ejemplo, soy CEO. Mi tarea diaria es escribir y hablar. Ahora, la IA escribe y habla mucho mejor que yo, es como un superhombre, pero como CEO, en realidad, estoy más ocupado que antes.

Déjame darte un ejemplo más profundo. Hace unos 12 años, un destacado científico de la computación advirtió que la visión por computadora en medicina sería imparable, que no perdería ni un solo detalle, y sería como un superhombre. Afirmó que la primera profesión que sería eliminada por la IA sería la de radiólogo, y aconsejó a todos que no estudiaran esa carrera.

Su juicio técnico fue correcto. Hoy, todos los sistemas de radiología integran visión por computadora, y todos los radiólogos usan IA para asistir en su trabajo. Pero, ¿el resultado? La demanda de radiólogos en todo el mundo ha aumentado.

¿Y por qué? Porque el objetivo del radiólogo no es solo ver imágenes, sino colaborar con los médicos clínicos para diagnosticar enfermedades. Gracias a la automatización, su eficiencia ha aumentado, los hospitales pueden atender a más pacientes en lista de espera, y los radiólogos se vuelven más rentables. Los hospitales ven más beneficios y más pacientes, y contratan más radiólogos. Aquellos que temían perder su trabajo por la IA, perdieron la oportunidad de aprender radiología.

De manera similar, algunos dicen que la IA puede programar, que el 90% del desarrollo de software desaparecerá, y que ya no necesitamos ingenieros de software. Pero la realidad es que ahora contratamos más ingenieros que nunca. Porque el objetivo del ingeniero de software no es solo escribir código, sino resolver problemas y crear innovaciones. Esos son los verdaderos trabajos, y programar solo es una tarea.

La IA no eliminará trabajos, sino que aumentará el valor de tu trabajo. Si hoy eres plomero, solo sigues planos y tareas; pero con la IA, también puedes ser diseñador de cocinas. Si vendes muebles o eres carpintero, antes solo ensamblabas madera, pero con la IA, puedo ofrecerte un diseño completo para tu hogar, haciendo que sea hermoso. Tu profesión se ha elevado.

Por eso, creo que la narrativa de que la IA causará desempleo es completamente errónea, solo busca asustar a la gente para que no compita. A lo largo de mi carrera, la tecnología de la computación se ha vuelto cada vez más compleja. Solo el 2% de la gente en Silicon Valley domina C++, quizás los inversores aquí entienden más. Pero ahora, con la IA, si entiendes el lenguaje humano, puedes programar. Hemos cerrado la brecha tecnológica por primera vez, y debemos llevar a todos hacia esta nueva era.