una compañía para definir una era » Enrique Dans

La conferencia de Nvidia (dos horas en YouTube) de ayer, con la compañía convertida ya por derecho propio en una de las grandes tecnológicas – es ya la tercera compañía con mayor capitalización bursátil – y ejerciendo como tal en el evento, comenzó con su fundador, Jensen Huang, saliendo al escenario con su icónica cazadora de cuero, alucinando ante la cantidad de gente convocada y diciendo eso de «espero que os deis cuenta de que esto no es un concierto», para después dar paso a una sesión de dos horas intensamente técnica, como corresponde a la compañía que es.

La conferencia tuvo verdaderamente de todo, y demostró que la compañía, como dije ya hace tiempo, sigue sin tener techo: por un lado, una nueva arquitectura que sucede a Hopper (nombrada en honor a «Amazing» Grace Hopper) y bautizada como Blackwell, en honor al matemático David Blackwell, que promete más que doblar la potencia de la anterior a cambio de un consumo unas veinticinco veces menor. Si los chips de Nvidia eran reconocidos por toda la industria como prácticamente la única alternativa razonable a la hora de construir sistemas para dar soporte a la inteligencia artificial, ahora lo es más aún, lo que sigue impulsando la valoración de la compañía.

Pero además, la conferencia tuvo un poco de todo, haciendo énfasis en algunas de las áreas de más fuerte desarrollo: desde modelos de predicción para la emergencia climática como Earth-2, hasta plataformas para el diseño de robots humanoides como Gr00t, pasando por plataformas de streaming hacia dispositivos de spatial computing como Apple Vision Pro, entornos para facilitar la puesta en producción de modelos de inteligencia artificial, o entornos de simulación de computación cuántica.

Es un posicionamiento corporativo que toca de lleno todas y cada una de las áreas de desarrollo más prometedoras del momento en computación, proporcionando un soporte cada vez más sólido a las expectativas de sus accionistas. Un éxito de la noche a la mañana fraguado con paciencia a lo largo de treinta años.

Además, algunas frases extremadamente interesantes: por un lado, el asesor general adjunto para temas legales de la compañía afirmando que no cree que las leyes de propiedad intelectual se puedan extender a las creaciones de modelos de IA generativos, algo que muchos pensamos desde el principio de toda la polémica sobre el uso de datos publicados en la red para el entrenamiento de modelos algorítmicos: si yo puedo pasearme por el mundo viendo todo tipo de cosas y leyendo lo que quiera y después puedo basarme en lo que he visto o leído para crear otras cosas, ¿qué sentido tiene empeñarnos en aplicar variaciones trasnochadas y claramente apolilladas del Estatuto de una tal reina Ana que vivió a principios del siglo XVII a estas alturas? ¿De verdad queremos, en un entorno en el que todo se mezcla y se remezcla como ocurre en nuestros cerebros, dedicarnos a trazar qué parte de una imagen aparece evocada en otra o qué fragmento de un escrito recuerda a otro o ha sido presuntamente reutilizado, cuando todos sabemos que no es así? ¿Queremos terminar, como los patéticos herederos de Marvin Gaye, cobrando porque algo supuestamente «evoca» o «recuerda» a alguien?

Por otro, una frase de Jensen Huang que me apunto para mis clases por lo contundente que me resulta:

Cualquier cosa que se pueda digitalizar. Siempre que haya alguna estructura en la que podamos aplicar algunos patrones, significa que podemos aprender esos patrones. Si podemos aprender esos patrones, podemos entender su significado. Cuando entendemos el significado, también podemos generarlo. Y aquí estamos, en la revolución de la IA generativa”.

Una explicación clarísima de cómo cambia el paradigma de la computación, y de sus fortísimas implicaciones. Tras décadas de emplear el software simplemente como un conjunto de reglas para introducir en él unos datos y generar unas respuestas, ahora pasamos a introducir los datos etiquetados con las respuestas que generaron anteriormente, y utilizamos la potencia de la computación para ser capaces de deducir las reglas que actuaron en ese paso. Si con eso sigues sin entender lo que viene y lo que tiene que hacer tu compañía, se dedique a lo que se dedique, en ese escenario, mucho me temo que te va a costar mucho entenderlo.