Jensen Huang acaba de decir algo sobre lo que la industria de la inteligencia artificial ha estado dando vueltas durante años. En el podcast de Lex Friedman publicado el 22 de marzo, el CEO de Nvidia dijo sin rodeos: “Creo que es ahora. Creo que hemos alcanzado el AGI”.
El clip se volvió viral al instante. Esta es una declaración contundente de un hombre cuya empresa proporciona aproximadamente el 80% de la formación en inteligencia artificial en todo el mundo. Cuando Huang dice que la inteligencia artificial general (AGI) ya está aquí, la industria se da cuenta. Incluso si la mayoría de ellos no está de acuerdo con ello.
Lo que realmente dijo Juan sobre AGI
El contexto importa. Antes de formular la pregunta, Friedman dio una definición específica de AGI. Su enfoque era un sistema de inteligencia artificial capaz de crear, hacer crecer y administrar una empresa de tecnología exitosa con un valor de más de mil millones de dólares.
Le preguntó a Juan sobre el momento. Juan no lo dudó. “Creo que lo es ahora”, dijo.
Luego inmediatamente cubrió sus apuestas. Huang señaló que Friedman estaba hablando de una empresa de mil millones de dólares, pero no especificó por cuánto tiempo. “Dijiste ‘mil millones’, pero no dijiste ‘para siempre’”, le dijo a Friedman.
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Su ejemplo fue OpenClaw, una plataforma de agentes de IA de código abierto que se ha vuelto viral a medida que los desarrolladores utilizan agentes individuales para ejecutar aplicaciones sociales y experimentos creativos. Huang dijo que “no se sorprendería si sucediera algo social o si alguien creara un influencer digital” utilizando estas herramientas. Esto, en su opinión, ya elimina la barrera de Friedman.
La respuesta de Friedman fue reveladora. “Este anuncio animará a mucha gente”, afirmó.
Lo que incluye y excluye la definición de inteligencia artificial general de Huang
Huang no describe una versión de ciencia ficción de AGI. Reconoció las limitaciones dentro de la misma conversación. Su estructura, extraída directamente de la transcripción, es la siguiente.
Lo que es adecuado: agentes de IA que crean de forma autónoma algo de valor económico, como una aplicación o servicio de mil millones de dólares, al menos por un corto tiempo. Lo que no califica: construir y mantener una organización compleja durante décadas. Huang admitió que ni siquiera cientos de miles de agentes podrían crear Nvidia. Las piezas faltantes que reconoce son la comprensión del mundo físico, la estrategia a largo plazo y el sentido común que las personas desarrollan a través de las experiencias de la vida.
Esta es una definición estrecha. Mide la producción económica, no la amplitud cognitiva. Se trata de un replanteamiento pragmático del AGI o de una redefinición que cambia los objetivos, dependiendo de a quién se le pregunte.
Por qué es importante ahora el entusiasmo de Juan por AGI
En los últimos meses, la industria tecnológica se ha ido alejando de la etiqueta AGI. Las empresas han introducido una terminología más suave para gestionar las expectativas y reducir el escrutinio regulatorio.
Juan hace todo lo contrario. Acepta plenamente el término. Esto es importante porque esta palabra tiene un peso contractual real. En empresas como OpenAI y Microsoft, las métricas de rendimiento y las declaraciones de riesgo están vinculadas a si se ha alcanzado oficialmente el AGI.
Los críticos descartan el punto. Los investigadores académicos sostienen que el AGI requiere un desempeño a nivel humano en todas las tareas cognitivas. Los sistemas de inteligencia artificial actuales todavía alucinan hechos, luchan con nuevos razonamientos y carecen de una verdadera comprensión de cómo los humanos los construyen a partir de la experiencia.
La brecha entre lo que hace la IA hoy y lo que la mayoría de los investigadores entienden como AGI sigue siendo significativa.
La definición de inteligencia artificial general (AGI) del director ejecutivo de Nvidia, Jensen Huang, enfatiza la creación de valor en lugar del rango cognitivo.
Morris/Bloomberg vía Getty Images
Los sistemas pueden aprobar exámenes de la abogacía y escribir código de producción. Todavía no pueden navegar por una cocina desconocida, razonar sobre una nueva situación física o mantener una estrategia compleja durante meses como lo puede hacer un humano. La definición de Huang ignora por completo estos aspectos y mide la creación de valor en lugar del alcance cognitivo.
La definición económica de Huang pasa por alto estas limitaciones por completo. Esto representa un pragmatismo audaz o una redefinición conveniente por parte de la persona que tiene más que ganar al creer en el advenimiento de AGI.
¿Qué significa esto para los inversores de Nvidia?
Para los inversores de Nvidia (NVDA), el concepto AGI de Huang se relaciona directamente con el caso de negocio. Si surge AGI, la demanda de informática de IA no tendrá techo en el corto plazo. Toda empresa que crea que AGI está aquí o en camino necesita más chips. Estos chips están fabricados por Nvidia.
El 23 de marzo, las acciones cotizaban a alrededor de 176 dólares. A principios de marzo en GTC, Huang predijo que las ventas de chips de las plataformas Blackwell y Vera Rubin alcanzarían al menos 1 billón de dólares para 2027. Esto superó el consenso de Wall Street y aumentó la visibilidad de los nuevos pedidos en alrededor de 500 mil millones de dólares a partir de octubre de 2025.
El debate sobre AGI reavivado por Juan no se resolverá con un clip de podcast. Pero determinará cómo los inversores, reguladores y competidores darán forma a la siguiente etapa del desarrollo de la IA.
Nvidia controla la infraestructura que hace que cualquier definición de AGI sea comercialmente viable. Este tipo de apalancamiento narrativo es lo que hace que apostar por estas acciones sea tan difícil.
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