“Ha comenzado una nueva era computacional” en la que el mundo corporativo está haciendo una “transición” hacia la “computación acelerada y la IA generativa”.
by Marie Rondon
Nvidia, la empresa de Jensen Huang creó los chips A100 y H100, esenciales para el funcionamiento de aplicaciones de IA generativa ChatGPT.
El director de Nvidia, Jensen Huang no cree que la humanidad esté en peligro ante el acelerado avance de la Inteligencia Artificial. Ese tema lo deja para los autores de novelas de ciencia ficción. Nunca ha leído una. Aunque es un uno de los 30 hombres más ricos del planeta, sigue siendo un inconformista. Asegura nunca estar satisfecho, “No importa lo que sea, sólo veo imperfecciones”.
Nvidia es la empresa que creó los chips A100 y H100 que son esenciales para el funcionamiento de aplicaciones de IA generativa como el ChatGPT. Eso la convirtió en la sexta corporación más valiosa del mundo, con un valor superior a Walmart y ExxonMobil juntos, según un artículo de newyorker.com firmado por Stephen Witt. Su empresa ha crecido rápidamente porque lidera el segmento del centro de datos, el más lucrativo, que ha facturado un 171% más este trimestre de 2023.
Huang dijo que “ha comenzado una nueva era computacional” en la que el mundo corporativo está haciendo una “transición” hacia la “computación acelerada y la IA generativa”.
Nvidia vale 200.000 millones de dólares
Cuando la National Association of Securities Dealers Automated Quotation, Nasdaq, la segunda bolsa de valores electrónica automatizada más grande de Estados Unidos, abrió el 25 de mayo de 2023, el valor de Nvidia había aumentado en unos doscientos mil millones de dólares.
Meses antes, Jensen Huang de Nvidia había dicho a los inversores de su empresa que había vendido superordenadores similares a 50 de las 100 empresas más grandes de Estados Unidos. Una supercomputadora de Nvidia entrenó a ChatGPT, el asombroso chatbot de Inteligencia Artificial y los resultados se tradujeron en las mayores ganancias en un solo día en la historia del mercado de valores.
Huang explicó que en estos tres meses grandes proveedores de servicios en la nube y líderes de sistemas informáticos y de software apostaron por esas “infraestructuras” de IA de Nvidia, lo que significa que “la carrera para adoptar la IA generativa está en marcha”.
¿Cómo comenzó este negocio?
Jensen Huang que tiene 60 años actualmente, creó a Nvidia en 1993, con otros dos amigos en el restaurante Denny’s en San José, California. Allí trazó los primeros pasos del negocio y desde entonces dirige la empresa.
El principal producto de Nvidia es su unidad de procesamiento de gráficos, una placa de circuito con un potente microchip en su núcleo. Al principio, Nvidia vendió estas GPU a jugadores de videojuegos, pero en 2006 Huang comenzó a comercializarlas también entre la comunidad de superordenadores.
Más tarde, en 2013, después de revisar una investigación de la comunidad académica de informática, Jensen Huang apostó el futuro de Nvidia a la Inteligencia Artificial. En esa época la IA había no había tenido éxito. Muchos inversores estaban decepcionados de los avances logrados hasta ese momento.
Rara vez ofrece entrevistas, pero aceptó hablar en Denny´s
En septiembre, Huang habló con los medios sentado en una mesa del restaurante donde todo comenzó, el Denny’s. Con un equipo de televisión presente contó que comenzó lavando platos en ese local y como trabajó muy duro, lo ascendieron a ayudante de camarero. Allí comenzó todo, dijo en tono de broma, pero con el rostro sin mayor expresión. Es un hombre de ciencia que tiene una mentalidad práctica, no le gusta la especulación y cree que la responsabilidad de los errores debe compartirse.
Explica todo lo que los microchips pueden hacer en la actualidad y su enorme utilidad en el avance de la tecnología. Es un convencido del futuro de su negocio. “Hago todo lo que puedo para no fracasar”. Huang asegura que la arquitectura básica de la informática digital, que ha cambiado poco desde que IBM la introdujo a principios de los años sesenta, está siendo reconceptualizada. “El aprendizaje profundo no es un algoritmo», dijo. “El aprendizaje profundo es un método. Es una nueva forma de desarrollar software”.
Huang no teme a los avances de la IA
Huang no teme a los avances de la tecnología, no cree que los robots superarán la inteligencia humana y pondrán en peligro su existencia. ¿Seremos una especie obsoleta ante los robots? Contestó que no. “Sé cómo funciona, así que no hay nada allí”, dijo. “No es muy diferente a cómo funcionan los microondas”.
Si le preguntas si un robot automatizado es mucho más peligroso para la humanidad que un microondas, el responde que “nunca se ha preocupado por la tecnología, ni una sola vez”. “Todo lo que hace es procesar datos”, aseguró. “Hay muchas otras cosas de qué preocuparse”.
En un futuro no muy lejano, se prevé que la Inteligencia Artificial será capaz de hacer películas según el gusto del consumidor, podrá ofrecer tutorías a los niños y que los vehículos se conduzcan solos. Todos estos avances se producirían en las GPU de Nvidia, y la participación de Huang en la empresa vale ahora más de cuarenta mil millones de dólares.
Carta abierta de la comunidad científica sobre los peligros de la IA
En mayo pasado, cientos de líderes de la industria respaldaron una carta abierta que equiparaba el riesgo de una IA, sin rigurosos controles y en manos inescrupulosas, a una guerra nuclear.
Un grupo de expertos en IA y ejecutivos de la industria tecnológica pidieron una pausa de seis meses en el entrenamiento de los poderosos sistemas de Inteligencia Artificial, advirtiendo que los avances tecnológicos alcanzados aceleradamente en los sistemas más potentes como GPT-4, podrían ser “una potencial amenaza para la humanidad”.
Estos expertos aseguraron que los laboratorios que trabajan con esta tecnología están en “una carrera fuera de control para desarrollar e implementar mentes digitales cada vez más poderosas que nadie, ni siquiera sus creadores, pueden comprender, predecir o controlarlas de forma fiable”, reseñó bbc.com
La declaración fue firmada por más de 2.600 personas, entre ellos, el empresario Elon Musk, el cofundador de Apple, Steve Wozniak, y el director ejecutivo de la firma Stability AI, Emad Mostaque, además de varios investigadores de DeepMind. Huang no firmó ese documento. No comparte los mismos temores que otros empresarios y científicos.
La revolución tecnológica y sus temidas consecuencias
Algunos estudiosos afirman que la Revolución Industrial provocó una disminución relativa de la población mundial de caballos y haciendo una analogía, se le consultó si con la IA podría pasar algo parecido, pero con los humanos. Huang contestó que “Los caballos tienen opciones profesionales limitadas”, “Por ejemplo, los caballos no saben escribir”.
También se le consultó por una gran preocupación: si se introducen las notas de una conversación en un motor de inteligencia, éste podría elaborar un artículo coherente, estructurado y bien redactado. Huang no descartó que esto pueda suceder, pero aseguró que aún falta mucho. Ese ejercicio de imaginación se lo dejo a los escritores de ciencia ficción, dijo.
¿Quien es Jensen Huang?
Nació en Taiwan en 1963 y llegó a los Estados Unidos con su hermano mayor, pero sin sus padres. Llegaron Tacoma, Washington, y allí los recibió un tío que los inscribió en el Instituto Bautista Oneida, en Kentucky.
Recuerda que se le asignó un dormitorio junto a un chico mayor que él. La primera noche, este joven se levantó la camisa para mostrarle las cicatrices de las numerosas puñaladas que había recibido en peleas.
“Todos los estudiantes fumaban y creo que yo era el único niño en la escuela que no tenía una navaja”, recordó Huang durante una entrevista. Su compañero de cuarto era analfabeto. Llegaron a un acuerdo. Huang le enseñó a leer y su compañero lo ayudo a ejercitarse. “Hacía 100 flexiones cada noche antes de irme a dormir”.
Blanco de burlas y ataques por ser inmigrante
Su educación continuó en una escuela pública cercana a este instituto donde fue el blanco de burlas y ataques. Era un inmigrante chino, de baja estatura y con un fuerte acento extranjero. “Era el objetivo perfecto”. Sin embargo, al finalizar el curso, guiaba a esos mismos chicos en sus aventuras por un bosque cercano. Alguna fuerza interior, hizo que los insultos y las agresiones, no le afectaran demasiado. Llamarlo “chino” era despectivo, pero lo superó.
Huang reflexiona y afirma que ese tiempo en Oneida desarrolló la resiliencia. “En aquel entonces, sólo había que endurecerse y seguir adelante”.
En 2019, donó un edificio a la escuela y habló con cariño de esos duros años. No mencionó el racismo y la intimidación de sus compañeros.
Sus padres llegaron a Estados Unidos dos años más tarde y la familia se reunificó en el estado de Oregon. Fue un buen estudiante en la secundaria, se unió al club de matemáticas, ciencias e informática de la escuela. También fue un jugador de tenis de mesa clasificado a nivel nacional. Se graduó dos años antes, con 16 años. Todo bien en los estudios, pero nunca tuvo novia.
En la Universidad Estatal de Oregon se graduó en ingeniería eléctrica y conoció a la que sería su esposa, Lori Mills, otra estudiante de ingeniería eléctrica que aceptó salir con él tras meses de estudiar juntos los fines de semana. Una vez terminada la carrera, Huang y Mills encontraron trabajo en Silicon Valley como diseñadores de microchips. Huang dirigía su propia división y asistía a la escuela de posgrado en Stanford por las noches.
En 1993 Jensen Huang fundó Nvidia con Chris Malachowsky y Curtis Priem, dos veteranos diseñadores de microchips.
Casi hunde la empresa
Malachowsky y Priem buscaban diseñar un chip gráfico. A Huang le gustaban los videojuegos y pensaba que había mercado para mejores chips gráficos. En lugar de dibujar píxeles a mano, los artistas comenzaron a ensamblar polígonos tridimensionales a partir de formas conocidas como “primitivas”, ahorrando tiempo y esfuerzo, pero requiriendo nuevos chips. Esa primera aventura no salió bien y la empresa casi se hunde.
En 1996, despidió a más de la mitad del centenar de personas que trabajaban en Nvidia y colocó el dinero que les quedaba en una inversión para producir microchips que no estaban probados así que no sabía si funcionarían. Si fracasaban tendrían que cerrar el negocio.
Cuando los microchips llamados riva 128, llegaron a las tiendas, Nvidia tenía solo el dinero suficiente para pagar un mes de nómina, pero esta apuesta dio sus frutos y Nvidia vendió un millón de riva en cuatro meses.
Nvidia «el mejor lugar para trabajar en Estados Unidos»
Actualmente Nvidia está en Santa Clara, California. Tiene dos enormes edificios, cada uno en forma de triángulo. Antes de que subieran las acciones, ya los empleados afirmaban que era uno de los mejores lugares para trabajar en Estados Unidos.
Nvidia es especialista en microchip o “unidad central de procesamiento” hace la mayor parte del trabajo. Los codificadores crean programas y esos programas traen problemas matemáticos a la CPU, que produce una solución a la vez.
En 1999, salió a la bolsa y adoptó un enfoque alternativo para distanciarse de la competencia. Presentó una tarjeta gráfica llamada GeForce también conocida como “unidad de procesamiento de gráficos. A diferencia de las CPU de uso general, la GPU divide las tareas matemáticas complejas en pequeños cálculos y luego las procesa todas a la vez, en un método conocido como paralelo. “Un CPU tradicional funciona como un camión de reparto, entregando un paquete a la vez; una GPU se parece más a una flota de motocicletas repartidas por una ciudad”, explicó Huang a newyorker.com.
La línea GeForce fue un éxito. Su popularidad fue impulsada por la serie de videojuegos Quake.
La competencia es feroz en Silicon Valley
En este momento, el margen de beneficio bruto de los equipos de Nvidia se acerca al 70%. Esta proporción atrae mucha competencia despiadada. Google y Tesla están desarrollando hardware de entrenamiento de IA, al igual que otras numerosas empresas emergentes.
El rival más feroz de Nvidia ahora mismo es Advanced Micro Devices. Desde 2014, AMD está dirigida por Lisa Su, otra talentosa ingeniera que emigró a Estados Unidos desde Taiwán. En los años transcurridos desde que Su se convirtió en directora de la empresa, el precio de las acciones de AMD se ha multiplicado por treinta, lo que la convierte en la segunda directora ejecutiva de semiconductores más exitosa, después de Huang. Su también es prima hermana de Huang aunque nunca se vieron en su Taiwan natal.
De los microchips pasaron a la Inteligencia Artificial de la noche a la mañana, dijo el vicepresidente ejecutivo de operaciones comerciales, Jay Puri. “Literalmente, fue así de rápido”.
#Nvidia’s Jay Puri on the partnership w #NetApp, powering a one in a lifetime opportunity to change the world w AI. #NetAppAI #PoweredByONTAP
¿Riesgos de la IA?
Las últimas IA tienen poderes que sorprenden incluso a sus creadores, y nadie sabe muy bien de qué son capaces. (GPT-4, el sucesor de ChatGPT, puede transformar un boceto en una servilleta en un sitio web funcional y obtuvo una puntuación en el percentil 88 en el LSAT).
Algunas inteligencias artificiales gestionarán carteras de inversión, algunos volarán drones, otros robarán tu imagen y la reproducirán, imitarán las voces de los muertos. Algunos actuarán como cerebros de robots autónomos, algunos crearán medicamentos genéticamente adaptados. Algunos harán música, otros escribirán poesía. Si no tenemos cuidado, algún día pronto alguien será más inteligentes que nosotros.
A.I. is projected to generate movies on demand, provide tutelage to children, and teach cars to drive themselves. All of these advances will occur on graphic processing units made by Nvidia—which is now one of the biggest companies in the world.
Huang dijo sobre los riesgos potenciales de la IA: “Están las IA apocalípticas: la IA que de alguna manera saltó de la computadora y consume toneladas y toneladas de información y aprende por sí sola y comienza a tomar decisiones”, “Ninguna IA debería poder aprender sin un ser humano esté al tanto”, sentenció. Para Huang, la capacidad de razonamiento de la inteligencia artificial está a dos o tres años de distancia.
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