NVIDIA revoluciona el futuro tecnológico según su CEO: La IA necesita su propia Ley de Moore

NVIDIA no solo está avanzando en términos de ingresos y potencia de sus chips, sino que también está experimentando un crecimiento exponencial sin precedentes. En los últimos diez años, el rendimiento de sus procesadores se ha incrementado mil veces, desafiando la antigua previsión que ha estado guiando el desarrollo tecnológico desde 1965.

Relevancia del tema. La Ley de Moore, que predecía que el poder computacional se duplicaría cada dos años, está quedando obsoleta ante el vertiginoso progreso de la inteligencia artificial, especialmente de la mano de NVIDIA.

Contextualizando. Durante el CES 2025, Jensen Huang destacó que los nuevos chips de NVIDIA son hasta cuarenta veces más rápidos en tareas de IA que sus predecesores, lo que claramente supera la Ley de Moore. «Nuestros sistemas están avanzando a un ritmo mucho más acelerado», comentó a TechCrunch.

Datos relevantes:

• El superchip GB200 NVL72 ofrece entre treinta y cuarenta veces más velocidad que su antecesor, el H100.
• NVIDIA ha logrado abaratar el coste de computación un millón de veces en los últimos veinte años.
• Una tarjeta gráfica básica actual es 2.359 veces más potente que su equivalente de 2005.
• El costo para OpenAI de realizar una tarea con un modelo avanzado como O3 es de 20 dólares (aunque la suscripción de 200 dólares es tarifa plana para los usuarios).

Interpretación. El absoluto predominio de NVIDIA en el mercado de chips para IA, que la ha llevado a convertirse en la empresa más valiosa del mundo, alternándose con Apple, justifica el optimismo de Huang. La verdadera incógnita es si podrán mantener este ritmo de innovación y democratizar el acceso a la IA.

Profundización. Huang introduce tres nuevas leyes de escalado para reemplazar a Moore:

1. Pre-entrenamiento: fase donde los modelos capturan patrones.
2. Post-entrenamiento: ajuste mediante feedback humano.
3. Computación en tiempo de prueba: esencial para el razonamiento de los modelos, aunque con altos costes asociados.

Próximos pasos. El siguiente gran reto de NVIDIA será lograr que la computación en tiempo de prueba sea accesible, crucial para modelos como O3 de OpenAI. Actualmente, una suscripción mensual a ChatGPT Plus cuesta tanto como realizar una sola tarea con O3.

Imagen destacada | NVIDIA