El director ejecutivo de NVIDIA, Jensen Huang, ha publicado recientemente un artículo en el que propone una forma sencilla de entender la evolución de la industria de la inteligencia artificial. En su análisis, el máximo responsable de la compañía compara el ecosistema de la IA con un “pastel de cinco capas”, una metáfora que intenta explicar cómo distintos elementos tecnológicos y económicos se apoyan entre sí para construir la infraestructura global de esta tecnología.
Según Huang, la expansión de la IA todavía se encuentra en una fase temprana. El ejecutivo sostiene que gran parte de la infraestructura necesaria aún no existe y que tanto empresas como trabajadores siguen subestimando la escala real que puede alcanzar esta tecnología en los próximos años. “Seguimos en una fase inicial. Gran parte de la infraestructura aún no existe. Gran parte de la fuerza laboral todavía no ha sido formada. Y gran parte de la oportunidad aún no se ha materializado”, explica.
Energía como base del ecosistema de IA
En la base de ese “pastel de la IA” se encuentra la energía, que Huang describe como el elemento que condiciona todo el desarrollo del sector. Los centros de datos dedicados a IA requieren enormes cantidades de electricidad para alimentar miles de GPUs, aceleradores y sistemas de refrigeración, lo que convierte al suministro energético en uno de los principales factores limitantes del crecimiento de la infraestructura.
Sin acceso suficiente a energía, no es posible sostener la expansión de los centros de datos de IA, ni tampoco alimentar las nuevas generaciones de chips diseñados para entrenamiento e inferencia de modelos. Esta dependencia energética explica por qué muchas empresas tecnológicas están invirtiendo en infraestructura eléctrica, redes de distribución y soluciones avanzadas de refrigeración para soportar la próxima ola de despliegues de IA.
Chips e infraestructura, el núcleo tecnológico
Las dos capas siguientes del modelo de Huang están formadas por los chips y la infraestructura, elementos que trabajan de forma conjunta para hacer posible la ejecución de cargas de trabajo de IA a gran escala. En este punto es donde NVIDIA se posiciona como uno de los actores principales del sector, ya que desarrolla tanto GPUs especializadas como plataformas completas para centros de datos de IA.
La evolución de su catálogo refleja cómo la compañía ha ido adaptando sus arquitecturas a nuevas necesidades del mercado. Por ejemplo, con Blackwell Ultra, NVIDIA ha puesto el foco en cargas de trabajo de razonamiento y computación de alta densidad, mientras que la futura arquitectura Vera Rubin estará orientada a modelos con contextos largos y sistemas de IA agentes, una tendencia que empieza a ganar protagonismo en el sector.
Modelos y aplicaciones completan el “pastel”
En la parte superior del esquema aparecen los modelos de IA y las aplicaciones, las capas que finalmente trasladan la tecnología al usuario final. Aunque durante los primeros años muchas implementaciones se limitaron a chatbots o servicios básicos de IA, el ecosistema ha empezado a diversificarse con nuevas plataformas y herramientas.
Servicios como OpenClaw, Manus AI, Lovable o Replit, entre otros, muestran cómo la inteligencia artificial empieza a integrarse en tareas cotidianas, desde programación asistida hasta automatización de procesos o generación de contenido.
Aun así, Huang insiste en que el verdadero impacto de la IA todavía está por desarrollarse. Según su visión, alcanzar un nivel de adopción comparable al de internet requerirá infraestructura valorada en billones de dólares, incluyendo centros de datos, redes eléctricas, chips especializados y plataformas de software capaces de sostener la demanda global.
En otras palabras, el “pastel” de la IA aún se está construyendo y, en opinión de NVIDIA, la mayor parte del crecimiento del sector todavía está por delante.
Vía: Wccftech
