Jensen Huang, el CEO de Nvidia, ha vuelto a lanzar una afirmación que sacude al mundo tecnológico: con GPT-6 Astra, la inteligencia artificial general habría llegado. El magnate, cuya empresa se ha convertido en el cimiento hardware de toda la industria de la IA, no es nuevo en este tipo de declaraciones. De hecho, en marzo de este año ya había sentenciado lo mismo durante el podcast de Lex Fridman, y en la llamada de resultados de Nvidia del pasado 26 de agosto fue aún más lejos al asegurar que “para muchas tareas, ya hemos alcanzado la AGI”. El problema es que, cada vez, la evidencia que respalda estas afirmaciones se diluye como azúcar en agua.
El argumento de Huang y sus grietas
La última declaración de Huang se basa en que GPT-6 Astra fue entrenado con más de 100.000 GPUs Nvidia Grace Blackwell y que ya hay 400.000 GPUs en la línea de salida para modelos futuros. Un número que, sin duda, infla la narrativa de lo que está por venir. Pero lo que Huang presenta como prueba contundente de la AGI —como agentes de IA que crean influencers digitales o alimentan un Tamagotchi— no convence a la comunidad científica. Gary Marcus, investigador de psicología cognitiva y uno de los críticos más respetados de la IA actual, señaló en su newsletter que el mensaje de Huang se apoya en “la nada más absoluta”. No hay evidencia empírica de que los modelos actuales hayan alcanzado capacidades generalizadas de razonamiento, planificación o comprensión del mundo.
La industria no compra la narrativa
Lo más revelador de esta historia no es lo que dice Huang, sino lo que no dicen otros actores clave. OpenAI, la empresa que desarrolló GPT-6, guarda silencio absoluto. Si realmente hubieran alcanzado la AGI, sería el anuncio del siglo. Nadie en la compañía ha confirmado nada. Satya Nadella, CEO de Microsoft, ha declarado públicamente que estamos muy lejos de la AGI. Dario Amodei, fundador de Anthropic y creador de modelos como Claude 5.1, también sitúa la llegada de la AGI todavía a varios años de distancia. Y Yann LeCun, el llamado “padrino de la IA” y figura de Meta, va más allá: considera que los modelos de lenguaje actuales son esencialmente “teclados predictivos en esteroides” y que falta algo fundamental para hablar de AGI, como un sistema que realmente comprenda el mundo físico y pueda planificar a largo plazo.
Desde la perspectiva técnica, lo que OpenAI presentó con GPT-6 Astra se describe, incluso entre sus propios competidores, como una iteración aditiva: un modelo potente, sí, pero que se sitúa a la par o apenas por encima de Fable 5.1 de Anthropic. No hay un cambio de paradigma, no hay ruptura revolucionaria. Es una mejora más en una línea de desarrollo que, aunque impresionante, no equivale a la AGI. La ausencia de una definición consensuada del término facilita que cualquier avance significativo sea bautizado como “AGI” por quien tiene interés en hacerlo. Y ahí está, precisamente, el núcleo del problema: Huang tiene un interés comercial directo en que la industria siga creyendo que la revolución está aquí. Nvidia vende las GPUs que alimentan esa revolución, y sus números en Wall Street dependen de que el optimismo se mantenga.
Cuando la AGI realmente llegue, como señala Marcus, no será Huang quien lo anuncie desde un escenario con una GPU de más. Llegará cuando los sistemas demuestren de forma verificable capacidades cognitivas generalizadas, sin necesidad de entrecerrar los ojos para verlo. Mientras tanto, la industria sigue debatiendo, y Jensen Huang sigue vendiendo sueños —y GPUs—.