En
una
reciente
entrevista
con
Wired,
el
CEO
de
Nvidia,
Jensen
Huang,
reveló
un
aspecto
interesante
de
su
rutina
diaria:
su
constante
uso
de
chatbots.
Según
Huang,
estos
modelos
de
IA
juegan
un
papel
crucial
en
su
día
a
día,
especialmente
en
el
campo
de
la
investigación
biomédica,
uno
de
los
campos
profesionales
que
él
mismo
ha
señalado
como
los
más
prometedores
a
medio
plazo.
Una
de
las
áreas
que
más
interés
genera
en
Huang
es
el
descubrimiento
de
fármacos
asistido
por
IA,
que
ayuda
a
los
científicos
a
identificar
nuevas
oportunidades
terapéuticas
de
manera
más
eficiente
que
los
métodos
tradicionales.
La
preferencia
por
Perplexity
AI
y
ChatGPT
En
la
entrevista,
Huang
menciona
cómo
usa
chatbots
para
informarse
sobre
los
últimos
avances
en
esta
área.
La
capacidad
de
los
modelos
de
lenguaje
para
sintetizar
información
de
múltiples
fuentes
y
responder
a
preguntas
específicas
resulta
crucial
en
este
tipo
de
investigaciones.
A
través
de
estas
herramientas,
Huang
puede
estructurar
un
marco
general
sobre
el
tema
y
luego
profundizar
en
áreas
más
específicas,
acelerando
el
proceso
de
investigación.
Él
llama
a
este
uso
de
la
IA ‘tener
un
tutor’,
y
afirma
que
«Todo
el
mundo
debería
tener
un
tutor.
Yo
tengo
un
tutor,
y
es
Efectivamente,
aunque
nombres
como
ChatGPT
o
el
Bard
de
Google
son
los
que
se
mencionan
con
mayor
frecuencia
cuando
se
debate
sobre
IA
generativa
de
texto,
Huang
ha
sorprendido
al
señalar
a
un
chatbot
algo
minoritario,
Perplexity
AI
(se
presenta
como
el «primer
motor
de
respuestas
conversacional
del
mundo»),
como
su
herramienta
preferida.
Y,
aunque
asegura
que
también
usa
ChatGPT,
atribuye
su
preferencia
por
este
modelo
(desarrollado
por
Aravind
Srinivas,
un
ex-investigador
de
OpenAI)
a
la
simplicidad
y
eficacia
de
la
herramienta
para
estructurar
información
compleja
y
facilitar
la
investigación
detallada.
Nvidia
y
su
ecosistema
de
IA
No
debe
extrañar
el
interés
de
Huang
en
herramientas
como
Perplexity,
dado
el
papel
central
de
Nvidia
en
el
desarrollo
y
evolución
de
la
IA
a
nivel
global.
Nvidia
ha
sido,
de
hecho,
un
actor
clave
en
la
creación
de
la
infraestructura
necesaria
(desde
sus
GPUs
a
sus
centros
de
datos)
para
ejecutar
los
grandes
modelos
de
IA
que
alimentan
chatbots
como
ChatGPT
y
Perplexity.
Durante
la
entrevista,
Huang
habló
sobre
un
concepto
que
Nvidia
ha
estado
desarrollando
durante
varios
años:
las «fábricas
de
IA».
Estas
infraestructuras,
según
Huang,
serán
esenciales
para
alimentar
el
futuro
del
desarrollo
de
IA,
comparándolas
con
generadores
de
energía
en
términos
de
su
relevancia
para
el
mundo
tecnológico.
Si
bien
Huang
no
entró
en
muchos
detalles
sobre
estos
proyectos,
parece
claro
que
Nvidia
tiene
grandes
planes
para
transformar
la
manera
en
que
entrenamos
y
desplegamos
los
modelos
de
IA.
Otro
aspecto
interesante
de
la
conversación
con
Wired
fue
la
mención
de
la
Ley
de
Moore,
que
tradicionalmente
ha
dictado
el
ritmo
de
crecimiento
en
la
potencia
de
procesamiento
de
los
chips.
Huang
señaló
que
Nvidia
ha
tomado
medidas
estratégicas,
como
la
compra
de
Mellanox,
para
evitar
las
limitaciones
impuestas
por
esta
ley
en
el
ámbito
de
los
centros
de
datos.
Imagen
|
En
Genbeta
|
Los
trabajadores
de
Nvidia
afirman
que
no
es
fácil
trabajar
con
su
CEO.
Él
está
de
acuerdo: «Debería
ser
así»