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 Perplexity«.
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.
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En Genbeta | Los trabajadores de Nvidia afirman que no es fácil trabajar con su CEO. Él está de acuerdo: «Debería ser así»
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La noticia El CEO de NVIDIA afirma que «todo el mundo debería tener un tutor de IA». Y ha contado cuál es el suyo fue publicada originalmente en Genbeta por Marcos Merino .