Los gigantes mundiales de los chips, Nvidia, publicaron recientemente en la plataforma X un artículo titulado “La IA es una tarta de cinco capas”, redefiniendo la percepción del mercado sobre la inteligencia artificial (IA). Nvidia señala claramente que la IA no es solo una aplicación inteligente o un modelo único, sino una infraestructura fundamental tan indispensable como la electricidad y el internet.
El artículo enfatiza que, en la historia de la computación, la mayoría del software consistía en instrucciones pregrabadas, creadas por humanos y ejecutadas por las computadoras. Sin embargo, la IA rompe completamente este esquema, convirtiéndose en la primera tecnología capaz de entender información no estructurada (como imágenes, sonidos, textos) en tiempo real y generar inteligencia.
Para ilustrar esta transformación a nivel industrial, Nvidia divide la estructura de la IA en cinco niveles:
Nvidia destaca que cada aplicación exitosa de IA genera una fuerte demanda en todas las capas inferiores, extendiéndose incluso a las plantas de energía que las mantienen en funcionamiento. Hasta ahora, la inversión global en infraestructura de IA ha sido de unos cientos de miles de millones de dólares, pero se necesitan construir billones más en infraestructura, lo que será la mayor ola de construcción en la historia humana.
Es importante notar que esta tendencia no solo requiere a los expertos en tecnología, sino también a numerosos electricistas, soldadores, instaladores de líneas y técnicos en redes para construir las fábricas de IA. Además, la IA está impulsando la productividad en la economía del conocimiento; por ejemplo, en radiología, al encargarse de tareas rutinarias, permite a los médicos centrarse en diagnósticos y comunicación con pacientes, creando más capacidad médica y oportunidades de empleo.
En el último año, los modelos de IA han logrado avances significativos en capacidades de razonamiento y reducción de alucinaciones, superando por primera vez el umbral de utilidad a gran escala. Nvidia destaca el papel clave de los modelos de código abierto en este proceso. Menciona que modelos como DeepSeek-R1, con fuertes capacidades de razonamiento, se han liberado ampliamente, acelerando la adopción en aplicaciones y estimulando una gran demanda en entrenamiento, infraestructura, chips y energía.
Nvidia concluye que todavía estamos en las primeras etapas de esta transformación industrial; muchas infraestructuras y fuerzas laborales aún no están en su lugar. Sin embargo, la dirección está clara, y la velocidad de participación y la responsabilidad en la implementación determinarán el aspecto final de esta era de la IA.