27/10/2025 16:23
27/10/2025 16:23
27/10/2025 16:23
27/10/2025 16:23
27/10/2025 16:23
27/10/2025 16:22
27/10/2025 16:22
27/10/2025 16:22
27/10/2025 16:22
27/10/2025 16:22
Buenos Aires » Infobae
Fecha: 27/10/2025 12:34
La visión de Jensen Huang impulsa a NVIDIA a reinventar la infraestructura de inteligencia artificial con plataformas como DGX y Omniverse (Reuters) La visión de Jensen Huang, fundador y director ejecutivo de NVIDIA, anticipa una transformación profunda en la computación: un futuro completamente generativo, donde las máquinas no solo ejecutan instrucciones, sino que piensan, crean y aprenden en tiempo real, emulando los procesos de la mente humana. Así lo expresó durante su intervención en el evento Citadel Securities Future Of Global Markets 2025: AI & The Next Frontier of Growth, celebrado en Nueva York, donde detalló cómo NVIDIA se posiciona como arquitecto de esta nueva frontera tecnológica. Huang sostiene que la computación tradicional, basada en el almacenamiento y la recuperación de datos, está dando paso a una era en la que la generación de información y la toma de decisiones ocurren en el momento, de manera similar a como lo hace el cerebro humano. “El futuro de la computación será completamente generativo, como la mente humana”, afirmó el directivo, según recogió Citadel Securities Future Of Global Markets 2025. Esta perspectiva redefine el papel de la inteligencia artificial generativa y anticipa un cambio profundo en la relación entre humanos y máquinas. Fundamentos científicos y filosóficos de la IA generativa Jensen Huang participó Citadel Securities Future Of Global Markets 2025: AI & The Next Frontier of Growth (Captura de video) El fundamento científico de esta revolución reside en la capacidad de los modelos de aprendizaje profundo para aproximar funciones universales. Huang explicó que, a través de redes neuronales cada vez más complejas —desde las convolucionales hasta los transformadores—, la IA ha alcanzado la habilidad de aprender casi cualquier función, lo que la convierte en un “aproximador universal de funciones”. Este avance permite que las máquinas no solo reconozcan patrones, sino que también razonen y generen respuestas adaptadas al contexto, acercando la computación al funcionamiento cognitivo humano. La estrategia de NVIDIA se apoya en el razonamiento desde primeros principios, una filosofía que ha guiado a la compañía desde sus inicios. Huang relató que, al observar las limitaciones de la Ley de Moore y el agotamiento de la miniaturización de transistores, la empresa apostó por la computación acelerada y la creación de plataformas capaces de resolver problemas de escala casi infinita. Esta aproximación ha permitido a NVIDIA evolucionar de fabricante de aceleradores gráficos a proveedor de la infraestructura global de IA. La IA generativa de NVIDIA promete abrir mercados billonarios en áreas como la robótica, la salud y los servicios profesionales (Europa Press) Infraestructura y plataformas de NVIDIA para la IA generativa En la práctica, la materialización de esta visión se traduce en el desarrollo de fábricas de IA: infraestructuras integradas que combinan hardware y software para entrenar, simular y desplegar modelos de inteligencia artificial a gran escala. Huang detalló que NVIDIA es capaz de diseñar y construir todos los componentes necesarios —desde CPUs y GPUs hasta redes y sistemas de software— para crear centros de datos que funcionan como auténticas fábricas de inteligencia. “Somos la única empresa que puede tomar un edificio vacío y transformarlo en una fábrica de IA completamente operativa”, subrayó durante la entrevista con Citadel Securities Future Of Global Markets 2025. La plataforma de NVIDIA incluye soluciones como DGX, Omniverse y una amplia suite de bibliotecas, entre las que destaca cuDNN, considerada por Huang como una de las herramientas más importantes en la historia del software. Esta integración permite una escalabilidad sin precedentes y una velocidad de innovación que, según el directivo, supera las limitaciones impuestas por la Ley de Moore, al introducir mejoras de rendimiento de hasta diez veces por generación. Aplicaciones y mercados emergentes de la IA generativa Jensen Huang enfatiza la importancia de la colaboración, la regulación y la soberanía tecnológica en el desarrollo futuro de la IA (Reuters) El impacto de la IA generativa se extiende a mercados emergentes de enorme potencial. Huang identificó dos grandes áreas: la IA agentica, que abarca desde ingenieros de software digitales hasta asistentes virtuales en sectores como la salud, la contabilidad o el derecho; y la robótica, donde la inteligencia artificial se encarna en dispositivos físicos capaces de interactuar y manipular el entorno. “La IA agentica y la robótica abrirán mercados de billones de dólares, transformando la economía global”, aseguró el CEO de NVIDIA en el evento. En el ámbito de la robótica, la compañía ha desarrollado plataformas que permiten entrenar modelos en mundos virtuales —a través de Omniverse— antes de transferirlos al mundo físico, reduciendo la brecha entre simulación y realidad. Este enfoque facilita la creación de robots capaces de generalizar habilidades y adaptarse a diferentes tareas y entornos, desde vehículos autónomos hasta brazos robóticos en la industria. Filosofía de la computación generativa frente a la tradicional La filosofía que subyace a esta transformación es la diferencia entre computación generativa y computación tradicional. Mientras que el modelo clásico se basa en recuperar información almacenada, la computación generativa implica la creación de contenido, decisiones y acciones en tiempo real, a partir del contexto y las necesidades del usuario. Huang ilustró esta idea con ejemplos como los sistemas de recomendación de Meta, Amazon o Netflix, que han migrado de algoritmos predefinidos a modelos de IA capaces de generar recomendaciones personalizadas en el momento. Este cambio de paradigma también plantea desafíos relevantes. La seguridad en IA, la soberanía tecnológica y los dilemas éticos ocupan un lugar central en la agenda de NVIDIA. Huang enfatizó la importancia de que cada país desarrolle su propia “IA soberana” para no depender de inteligencia importada, y advirtió sobre la necesidad de una regulación equilibrada que permita a Estados Unidos mantener su liderazgo sin aislarse de mercados clave como China. “Cada país debe desarrollar su propia IA soberana para no depender de la inteligencia importada”, remarcó en la conversación recogida por Citadel Securities Future Of Global Markets 2025. En materia de seguridad, el directivo anticipó que el futuro de la protección en IA se asemejará al de la ciberseguridad, con múltiples sistemas de defensa automatizados que vigilarán el comportamiento de las inteligencias artificiales. Además, subrayó que la colaboración internacional y la transparencia serán esenciales para mitigar riesgos y garantizar un desarrollo seguro de estas tecnologías. A medida que la computación generativa se consolida como el nuevo estándar, NVIDIA se posiciona en el centro de una transformación que redefine los límites de lo posible. Para Huang, el viaje apenas comienza: la infraestructura global de IA aún representa solo una fracción de lo que será necesario para sostener un mundo donde la inteligencia artificial y la mente humana convergen en un proceso creativo y generativo sin precedentes.
Ver noticia original
Examedia © 2024
Desarrollado por