El director ejecutivo de Nvidia, Jensen Huang, dice que, para muchas tareas, la inteligencia artificial general ya ha llegado, y que debatir ese hito es una pérdida de tiempo. Hablando en la conferencia telefónica sobre ganancias de Nvidia el 26 de agosto, se le preguntó a Huang sobre AGI a la luz de las recientes afirmaciones de OpenAI, donde el CEO Sam Altman dijo que la compañía cree que alcanzará AGI para fin de año.
"Para muchas tareas, podríamos decir que ya hemos logrado AGI", dijo Huang en la llamada, según Mashable. "Pienso en todos esos hitos... no tienen sentido en este momento". Para más contexto sobre esta historia, consulta nuestra últimos avances en IA.
El momento: un trimestre récord y un reclamo provocativo
Los comentarios de Huang llegaron el mismo día que Nvidia informó otro trimestre récord: ingresos trimestrales de 96.220 millones de dólares, un 106% más que el año anterior, con ventas de centros de datos de 89.000 millones de dólares, según cifras citadas más tarde por PYMNTS. Ese contexto importa: el hombre que vende el sustrato informático para toda la industria de la IA acaba de argumentar que el punto de referencia más fetichizado de la industria ha dejado de significar nada.
La pregunta a la que estaba respondiendo era directa. Altman ha hablado abiertamente de que OpenAI alcanzará el AGI a finales de año, una afirmación que mantiene el término en los titulares incluso cuando los investigadores no están de acuerdo sobre lo que realmente significaría. El término no tiene una definición universalmente aceptada, pero generalmente se refiere a la IA que puede igualar o superar las capacidades cognitivas humanas en una amplia gama de tareas.
En lugar de juzgar si algún sistema cruza esa línea, Huang reformuló la cuestión por completo.
De hitos a 'tokens rentables'
Huang argumentó que la pregunta útil no es si un sistema merece la etiqueta AGI, sino si la IA está "haciendo un trabajo productivo y útil" y, desde el punto de vista de Nvidia como proveedor, si las implementaciones están "generando tokens rentables".
Esa frase es característicamente contundente para una empresa cuyos ingresos son, en este momento, una función directa de la cantidad de tokens que producen los sistemas de inteligencia artificial del mundo. Huang señaló la evolución de la IA más allá de la simple pronta y respuesta: los agentes modernos, argumentó, pueden reflexionar sobre su propio desempeño, aprender nuevas habilidades y mejorar su producción futura, capacidades que no hace mucho se consideraban hitos adyacentes a la AGI y que ahora están en juego.
La implicación para los clientes e inversores es que la conversación sobre AGI, según cuenta Huang, distrae la atención de la métrica que realmente decide si el gasto en IA es sensato: la producción por la que alguien paga.
Es una posición sorprendente para el hombre cuya empresa produce muchos de los chips de alto rendimiento que impulsan toda la industria de la IA, como señala el informe de Mashable. Nvidia se encuentra detrás de cada reclamo de capacidad en el campo: cada ejecución de entrenamiento de modelo de frontera y cada lanzamiento de producto agente se convierte directamente en demanda de sus aceleradores. Si el propio proveedor de chips de la industria considera que hablar de AGI es una distracción, el argumento de que los hitos de capacidad impulsan la inversión comienza a parecer más endeble.
No es la primera vez que Huang ha convocado la carrera
Como señala Mashable, esta no es la primera vez que el CEO de Nvidia afirma que la línea de meta quedó atrás. En una entrevista de marzo de 2026 con el podcaster Lex Fridman, se le preguntó a Huang si en los próximos 20 años se podría lograr una IA que pudiera iniciar, construir y administrar una empresa de mil millones de dólares.
"Creo que es ahora. Creo que hemos alcanzado el AGI", respondió Huang en ese momento.
Luego calificó la afirmación de una manera que revela dónde cree que están los verdaderos límites: la IA podría ser capaz de crear una aplicación viral de mil millones de dólares, dijo, pero no podría construir una empresa como Nvidia. "Las probabilidades de que 100.000 de esos agentes construyan Nvidia", añadió, "son del cero por ciento".
Por qué es importante el desacuerdo con Altman
La brecha pública entre Huang y Altman es más que semántica. Si OpenAI declara AGI para diciembre y el CEO de Nvidia pasa el mismo trimestre calificando el hito como absurdo, la industria tendrá dos marcos en competencia para la misma tecnología: una narrativa innovadora que justifica la inversión a escala de frontera y una narrativa de utilidad que juzga los sistemas por el trabajo que realizan y los ingresos que generan.
Para las empresas que toman decisiones de adquisiciones, el marco de Huang es el más operativo. Cambia la evaluación de "¿es esto AGI?" a preguntas con respuestas mensurables: ¿qué tareas completa el sistema, a qué costo por token, con qué tasa de error y el resultado gana más que los costos de cómputo?
Para el debate sobre el AGI en sí, la posición de Huang es un dato notable precisamente por su posición. Nadie se beneficia más de la demanda de computación de IA que Nvidia, y el argumento de su CEO de que los hitos de capacidad ya no importan va en contra del ciclo de exageración que, hasta ahora, ha inflado la valoración de su empresa a máximos históricos. Ya sea que eso se interprete como franqueza o como un proveedor que dirige a los clientes hacia cargas de trabajo aburridas y facturables, depende de su posición.
Lo que está claro es que la línea de meta de AGI sigue avanzando. El argumento de Huang es que éste es el punto: cuando se alcanza un hito, la industria ya ha pasado al siguiente, y la única medida duradera de progreso es el trabajo útil a un costo sostenible.
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