Conocé los 12 desafíos de la Inteligencia Artificial según el CEO de NVIDIA
En la última edición del GTC 2025, Jensen Huang, fundador y CEO de NVIDIA, marcó un punto de inflexión en la historia de la inteligencia artificial (IA). Su presentación no fue sólo una demostración tecnológica: fue un manifiesto sobre cómo la IA está dejando de ser una herramienta de generación de datos para transformarse en un sistema que actúa, razona y toma decisiones.
El mensaje fue claro: el mundo está entrando en la era de la “IA agentiva”, una inteligencia capaz de ejecutar tareas autónomas y transformar industrias completas.
De la IA generativa a la IA agentiva
Huang planteó que la próxima frontera de la inteligencia artificial es la IA que actúa, no sólo la que responde.
Mientras la IA generativa produce texto o imágenes, la IA agentiva puede planificar y ejecutar tareas complejas sin intervención humana constante.
Este salto cambia el foco de la tecnología: ya no se trata de crear modelos más grandes, sino sistemas más autónomos.
“Estamos construyendo máquinas que pueden pensar, razonar y actuar”, resumió Huang.
Las “fábricas de IA”: el nuevo modelo industrial
Uno de los conceptos más poderosos del GTC fue el de las AI Factories, verdaderas “fábricas de inteligencia” capaces de entrenar y desplegar millones de modelos simultáneamente.
En la visión de NVIDIA, los centros de datos del futuro se comportarán como plantas industriales que fabrican inteligencia, con enormes demandas energéticas pero también nuevos niveles de eficiencia.
Para América Latina, esto abre un debate estratégico: ¿puede la región construir sus propias fábricas de IA, con infraestructura local y datos propios?
El poder del ecosistema
Huang insistió en que el verdadero valor no está sólo en el hardware, sino en el ecosistema completo que une chips, software y redes.
La arquitectura Blackwell —presentada como la más potente del mercado— no es un fin en sí mismo, sino la base de una plataforma integral donde cada componente acelera al otro.
Este modelo, donde NVIDIA ofrece el “stack completo”, plantea una lección para los gobiernos y empresas de la región: no se trata de comprar tecnología, sino de construir capacidades integradas.
La nueva ley del escalado
El CEO explicó que las viejas “leyes de escala” de la computación han cambiado. Ahora, la inteligencia crece de forma no lineal, impulsada por datos, energía y eficiencia de cómputo.
En este nuevo contexto, invertir poco no basta: los países y empresas que no escalen rápido quedarán rezagados.
De lo digital a lo físico: la “IA física”
Otro concepto central fue la llegada de la IA física: inteligencias que entienden el mundo real, la fricción, el peso y la causalidad.
Esto abre paso a robots inteligentes, sistemas logísticos autónomos y manufactura avanzada.
Huang proyectó que el salto hacia la robótica será tan profundo como el de la IA generativa en 2023-2024.
El roadmap del futuro: Blackwell, Rubin y Feynman
NVIDIA reveló su hoja de ruta: la actual arquitectura Blackwell será sucedida por Rubin, y más adelante por Feynman.
Cada generación busca multiplicar por diez la capacidad de procesamiento y reducir drásticamente el consumo energético.
Esta evolución marca el ritmo de toda la industria tecnológica global.
Tokens: la nueva unidad de inteligencia
En un pasaje conceptual, Huang comparó los datos procesados por IA con “tokens”, las unidades básicas de pensamiento artificial.
Cada fábrica de IA, explicó, produce tokens, y la escala de esos tokens determina la capacidad de razonamiento de un sistema.
Este enfoque redefine cómo se medirá la productividad tecnológica de las próximas décadas.
La transición de plataforma global
La computación basada en software tradicional está dando paso a la computación acelerada: chips especializados para IA en lugar de CPUs de propósito general.
Esto implica una revolución de infraestructura, donde gobiernos y empresas deberán repensar sus centros de datos, redes y presupuestos digitales.
El dilema del poder
Aunque el tono de Huang fue entusiasta, el mensaje subyacente es claro: quien controle la infraestructura de IA controlará la próxima economía mundial.
Este punto es crucial para América Latina, donde la dependencia tecnológica podría profundizarse si no se impulsan políticas de soberanía digital y de datos.
La IA como motor multisectorial
La presentación abarcó industrias tan diversas como salud, manufactura, energía, transporte y comunicaciones.
Huang mostró ejemplos de hospitales que entrenan modelos para diagnóstico médico, fábricas con robots autoaprendientes y redes 6G optimizadas con IA.
Todo apunta a una economía donde cada sector incorporará su propio “motor inteligente”.
Diez años de revolución
El CEO recordó que en sólo una década pasamos de los primeros experimentos en redes neuronales a sistemas que redactan, diseñan y programan.
Su conclusión fue contundente: “Estamos al comienzo de una nueva era, pero ya hemos recorrido más de lo que imaginamos.”
“Una oportunidad en la vida”
Huang cerró con un mensaje casi emocional: este cambio de plataforma tecnológica representa “una oportunidad única en la historia de la humanidad”.
Para él, los próximos cinco años definirán qué países, empresas y comunidades serán protagonistas —y cuáles quedarán fuera del mapa tecnológico.
La presentación de NVIDIA no sólo habla del futuro global, sino que marca el rumbo que la región debe discutir hoy:
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Construir infraestructuras propias de IA
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Formar talento local en ingeniería de datos y robótica
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Fomentar alianzas público-privadas para que la IA no sea una importación, sino una producción con sello local.
La “fábrica de inteligencia” que Huang imagina podría, con visión y decisión, tener acento argentino.
