Durante la última llamada de resultados de Nvidia, celebrada este miércoles, su director ejecutivo, Jensen Huang, sorprendió a analistas y periodistas al afirmar que la compañía ya habría alcanzado la inteligencia artificial general (AGI, por sus siglas en inglés), uno de los objetivos más codiciados —y más difusos— de toda la industria tecnológica. Sin embargo, casi de inmediato, el propio ejecutivo restó importancia a la supuesta hazaña, calificando ese tipo de hitos como “sin sentido” en el estado actual del desarrollo de la inteligencia artificial.
Al ser consultado sobre la carrera de OpenAI hacia la AGI, Huang respondió que, “para muchas tareas, podríamos decir que ya hemos alcanzado la AGI”, aunque evitó entregar una definición precisa o un criterio medible que respaldara la afirmación. En cambio, subrayó que lo verdaderamente relevante es que la inteligencia artificial esté “haciendo un trabajo productivo y útil” y “generando tokens rentables”, ya que, según explicó, a mayor capacidad de cómputo, mayor generación de valor económico. Además, destacó que la industria está transitando desde sistemas que solo responden instrucciones simples hacia agentes autónomos capaces de aprender nuevas habilidades y mejorarse a sí mismos de forma recursiva.
No es la primera vez que el líder de Nvidia lanza una declaración de este tipo. En marzo, durante una entrevista con el divulgador Lex Fridman, Huang ya había asegurado que “hemos alcanzado la AGI”, aunque después moderó sus palabras al señalar que la probabilidad de que cien mil agentes de inteligencia artificial pudieran construir una empresa como Nvidia desde cero era, literalmente, nula.
Un término sin definición unificada
El problema de fondo, según reconocen numerosos especialistas, es que no existe un consenso claro sobre qué significa realmente alcanzar la AGI ni cómo comprobarlo objetivamente. OpenAI, por ejemplo, la define en sus estatutos como “sistemas altamente autónomos que superan a los humanos en la mayoría de los trabajos con valor económico”, una descripción que su propio director ejecutivo, Sam Altman, ha calificado como poco útil en la práctica. A esto se suma que Microsoft y OpenAI habrían acordado, según reportes recientes, un criterio financiero: considerar que se alcanza la AGI cuando un sistema sea capaz de generar ganancias por 100.000 millones de dólares.
Otros líderes del sector prefieren evitar directamente el término. El director ejecutivo de Anthropic, Dario Amodei, ha llegado a calificar la AGI como una “expresión de marketing” y opta por hablar de “inteligencia artificial poderosa”. Mientras tanto, compañías como Meta, Microsoft, Amazon y Google DeepMind han acuñado sus propias etiquetas —”superinteligencia personal”, “superinteligencia humanista” o “inteligencia general útil”— sin que ninguna aporte mayor claridad conceptual.
Con ingresos que superaron los 96.000 millones de dólares en su más reciente trimestre fiscal, más del doble respecto al año anterior, Nvidia continúa posicionándose como el motor de la infraestructura de inteligencia artificial a nivel mundial, mientras la discusión sobre qué constituye realmente la AGI sigue, por ahora, sin resolverse
