El fin de la Ley de Moore: cómo NVIDIA redefine el futuro con la Computación Acelerada
Entre el 21 y el 25 de octubre en Washington D.C., NVIDIA le anunció al mundo “lo que viene”.
La AI Conference 2025 de NVIDIA reunió conferencias relacionadas con un amplio abanico de temas. En primer lugar, el ámbito de Infraestructura, debido a la irrupción y acelerado crecimiento del mundo de las “AI Factories”; en segundo lugar, speakers de primer nivel mostraron avances en técnicas y métodos aplicados a la evolución de los modelos de IA generativa y IA agéntica, esta última el gran “next big thing”, que promete tomar decisiones autónomas, planificar y ejecutar tareas complejas con mínima intervención humana. Esto significa alcanzar niveles insospechados de productividad y performance en la industria. En tercer lugar, se destacaron los notables avances en IA física y robótica, que están logrando una interacción cognitiva casi humana en la comprensión de nuestro espacio tridimensional.
Pero, sin duda, lo que marcó la jornada fue la presentación de Jensen Huang, CEO de NVIDIA. La propuesta de Huang se basa en un cambio de paradigma: tras 60 años de asumir que el desarrollo de computadores seguía una progresión constante y predecible —como la Ley de Moore—, este modelo ya no es sustentable. Dicha progresión se ha ralentizado drásticamente.
La propuesta de Huang es sumar a las actuales CPUs, que poseen un rol de procesador central realizando tareas de forma secuencial, la capacidad de una GPU, es decir, un procesador con miles de núcleos diseñado para ejecutar tareas en paralelo. La combinación de ambas —CPU + GPU— puede extender las capacidades de cómputo mucho más allá de lo actualmente conocido. Este es el cambio de paradigma que Huang ha bautizado como “Accelerated Computing”.
Sin embargo, la propuesta de Huang no se queda solo en una aproximación de infraestructura, sino que va más allá. Para un uso óptimo de esta nueva arquitectura, propone un cambio en el framework de desarrollo: CUDA (Compute Unified Device Architecture), la “piedra angular del ecosistema”. A esto, Huang lo denomina una estrategia de “Codiseño Extremo”.
CUDA, la nueva “joya de la corona” de NVIDIA, es un lenguaje común y estable que permite a los desarrolladores comunicarse con los supercerebros paralelos, garantizando compatibilidad generación tras generación.
Sobre este lenguaje, NVIDIA ha creado un sinnúmero de librerías, como cuLitho, que ha revolucionado la litografía computacional en la fabricación de chips; Optimizadores para abordar problemas complejos en una amplia gama de industrias; y cuDNN, una tecnología que revolucionó la IA al permitir el entrenamiento de modelos de lenguaje gigantescos. Además, existen librerías para el procesamiento genómico, imágenes médicas, simulación de materiales, computación cuántica, entre otras. En total, más de 350 librerías ya disponibles, haciendo posible las capacidades de la computación acelerada en todas las industrias.
NVIDIA, una compañía que comenzó en 1993 en el mundo de los videojuegos, hoy está definiendo la computación para la ciencia y la industria. En artículos posteriores abordaremos seis industrias donde esto ya está ocurriendo: Inteligencia Artificial, Redes 6G, Computación Cuántica, Soluciones Empresariales, Robótica y Fábricas de IA.
El Codiseño Extremo emerge en dos tipos de transiciones de plataforma simultáneas: una, desde la computación de propósito general hacia la computación acelerada; y otra, desde el software escrito por seres humanos hacia el desarrollado por inteligencia artificial.
Huang sostiene que estas dos olas gigantescas están convergiendo, creando una fuerza de cambio sin precedentes. La computación ya no se diseñará a nivel de chips, sino a nivel de fábricas de IA. Entender este nuevo paradigma es esencial, porque este es el presente sobre el que construiremos el futuro.
Lino Tejeda,
Director de Sourcing
