NVIDIA Redefine el Escenario Tecnológico
La brutal inercia de NVIDIA trasciende su facturación y la potencia de sus chips, marcando un nuevo paradigma en el crecimiento exponencial de la tecnología. En solo una década, el rendimiento de sus procesadores se ha multiplicado por mil, superando con creces la predicción establecida en 1965 que guiaba el desarrollo tecnológico.
Por qué es relevante
La Ley de Moore, que anticipaba la duplicación del poder computacional cada dos años, ha quedado obsoleta frente a los avances de la inteligencia artificial (IA) liderados por NVIDIA. Según el CEO Jensen Huang, la brutal inercia de NVIDIA está impulsando la innovación a un ritmo sin precedentes, redefiniendo las leyes de escalado tradicionales.
Innovaciones que marcan la diferencia
Durante el CES 2025, Huang anunció que sus nuevos chips son hasta 40 veces más rápidos en tareas de IA que la generación anterior. Esto evidencia que la Ley de Moore no puede seguir el paso de la brutal inercia de NVIDIA. Entre los avances más destacados:
- El superchip GB200 NVL72, que supera en velocidad hasta 40 veces al H100.
- Una reducción del coste de computación en un millón de veces en las últimas dos décadas.
- Una tarjeta gráfica actual es 2.359 veces más potente que una de 2005.
El dominio absoluto de NVIDIA
La brutal inercia de NVIDIA ha consolidado su liderazgo en la industria de los chips para IA, convirtiéndola en la empresa más valiosa del mundo, disputando constantemente este título con Apple. Sin embargo, el reto clave será democratizar el acceso a la IA, especialmente en modelos avanzados como O3 de OpenAI, cuyo coste operativo es significativamente elevado.
Las nuevas leyes de escalado
Huang propone tres principios para sustituir a la Ley de Moore:
- Pre-entrenamiento: Los modelos aprenden patrones iniciales.
- Post-entrenamiento: Ajustes refinados con retroalimentación humana.
- Computación en tiempo de prueba: Vital para el razonamiento de los modelos, aunque implica altos costes.
¿Qué sigue para NVIDIA?
El próximo desafío será optimizar y democratizar la computación en tiempo de prueba, un componente crítico para modelos como O3 de OpenAI. La brutal inercia de NVIDIA será determinante en la accesibilidad de estas tecnologías, marcando el futuro de la inteligencia artificial y sus aplicaciones.
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