La Revolución de la IA según NVIDIA
NVIDIA ha sorprendido al mundo al anunciar que el avance de sus chips de IA supera con creces la predicción de la Ley de Moore. El CEO, Jensen Huang, afirma que el rendimiento de sus procesadores se ha multiplicado por mil en tan solo una década, un crecimiento exponencial que redefine los estándares del desarrollo tecnológico.
¿Qué significa esto?
La Ley de Moore, que establece la duplicación del poder computacional cada dos años, ya no parece suficiente para describir la velocidad del progreso en inteligencia artificial, al menos en el ámbito de NVIDIA. Este avance implica un cambio de paradigma en la industria, abriendo nuevas posibilidades y retos para el futuro de la IA.
El Impacto de los Nuevos Chips
En el CES 2025, Huang reveló que los nuevos chips de NVIDIA son hasta cuarenta veces más rápidos que su generación anterior en tareas de IA. Esta mejora sustancial eclipsa la Ley de Moore, demostrando el potencial de innovación en el sector. La reducción del coste de computación por parte de NVIDIA en un millón de veces en veinte años también es un dato impresionante.
Nuevas Leyes del Escalado
Huang propone tres nuevas leyes de escalado para describir la evolución de la IA: pre-entrenamiento (fase inicial de aprendizaje), post-entrenamiento (ajuste con retroalimentación humana) y computación en tiempo de prueba (clave para el razonamiento, pero costosa).
El Desafío de la Accesibilidad
El siguiente reto para NVIDIA es hacer accesible la computación en tiempo de prueba, crucial para modelos avanzados de IA. El alto coste de esta computación se convierte en un factor limitante para la democratización de la tecnología, creando una brecha entre la potencia de los modelos y su disponibilidad generalizada. Comparaciones con los precios de servicios de IA como ChatGPT Plus y OpenAI O3 ilustran esta problemática.
El Futuro de la IA
El dominio de NVIDIA en el mercado de chips de IA es innegable, pero el mantenimiento de este ritmo innovador y la consecuente democratización de la IA son desafíos clave para el futuro. La pregunta que queda en el aire es si NVIDIA podrá mantener este ritmo de avance y hacer la IA accesible para todos.
Fuente: Xataka
