Jensen Huang, CEO de NVIDIA, proclama una nueva era en COMPUTEX 2025: la Inteligencia Artificial rompe con las reglas clásicas del silicio y acelera su desarrollo a un ritmo sin precedentes
Con una frase tan provocadora como visionaria, Jensen Huang, CEO de NVIDIA, dejó claro que el modelo que ha guiado la evolución de los semiconductores durante más de medio siglo ya no dicta el ritmo de la innovación. “La Ley de Moore ha terminado. En el futuro, solo el cielo puede limitar la velocidad de desarrollo de la industria de la IA”, afirmó el ejecutivo ante una audiencia repleta de líderes tecnológicos y desarrolladores en el cierre del evento.
Acompañado por Liu Yangwei, presidente de Foxconn, Huang presentó su visión del futuro de la computación y la infraestructura tecnológica, marcando un antes y un después. Mientras los fabricantes de chips aún luchan por avanzar en nodos de fabricación cada vez más complejos y costosos, NVIDIA ha optado por una vía alternativa: integrar todo el ecosistema tecnológico —desde el hardware hasta los modelos de IA— para escalar sin depender del tamaño de los transistores.
Una nueva arquitectura: del silicio al superchip colaborativo
Más allá de fabricar chips más pequeños, NVIDIA ha apostado por tecnologías como el packaging 3D y NVLink, su interconexión de ultraalta velocidad que convierte múltiples componentes en un único “superchip” colaborativo. Este enfoque no solo permite superar los cuellos de botella clásicos en la computación, sino que crea un nuevo paradigma de arquitectura sistémica, donde las GPU, las redes y el almacenamiento funcionan como un único organismo.
Según Huang, el enfoque tradicional ya no es suficiente. “Ya no se trata de diseñar un chip más rápido, sino de rediseñar todo el sistema, desde los modelos hasta los centros de datos, para adaptarse al nuevo motor de cambio: la inteligencia artificial.”
Adiós a la Ley de Moore, bienvenida la Ley de Huang
La Ley de Moore, formulada en los años 60, planteaba que el número de transistores en un chip se duplicaría aproximadamente cada dos años, aumentando el rendimiento a menor coste. Sin embargo, los límites físicos y el coste energético de los procesos actuales —como los nodos de 3 nm y futuros de 2 nm— han ralentizado este avance.
Ante esto, Huang propone una visión distinta, ya conocida en la industria como la “Ley de Huang”, basada no en el escalado litográfico sino en la aceleración exponencial del rendimiento mediante la integración vertical, el software optimizado para IA y la colaboración entre chips. Y con razón: el crecimiento de NVIDIA no se ha desacelerado. La compañía se ha transformado en el pilar de la nueva economía de la IA, con ingresos que la posicionan como uno de los actores más influyentes del siglo XXI.
El nuevo ecosistema: rediseñar desde cero
Durante su intervención, Huang enfatizó que el verdadero reto no está solo en la arquitectura del chip, sino en el rediseño completo del ecosistema tecnológico:
- Nuevas GPU diseñadas para IA generativa, no solo para gráficos.
- Centros de datos pensados para modelos fundacionales de billones de parámetros.
- Redes fotónicas y computación cuántica en el horizonte.
- Software que se adapta dinámicamente a modelos de entrenamiento y despliegue en tiempo real.
Y en ese futuro, Huang dejó entrever una posibilidad aún más disruptiva: IA diseñando las futuras GPU. El rol del ingeniero humano cambiará hacia la supervisión de infraestructuras y el diseño de arquitecturas neuronales, con la automatización y la IA a cargo de las etapas más técnicas del diseño electrónico.
Un aviso a la industria: adaptarse o desaparecer
El mensaje de NVIDIA no fue solo técnico. Fue estratégico. “Quien quiera seguir el ritmo de la IA tendrá que abandonar las viejas reglas del juego”, advirtió Huang. Ya no basta con competir en nodos de fabricación. El verdadero diferencial está en la capacidad de adaptarse a la disrupción, integrar verticalmente tecnología y visión, y escalar más allá del hardware.
En la era post-Moore, donde el coste energético y el tamaño de los chips ya no son las únicas métricas relevantes, el verdadero límite —como afirmó el CEO de NVIDIA— podría no estar en la física, sino en nuestra propia capacidad de imaginar hasta dónde puede llegar la inteligencia artificial.
