NVIDIA GTC 2026: Jensen Huang, AI Factories, Agentes Autónomos y Physical AI

Entonces un toke es como un barril de petróleo.Y lo que dice él es que los tokens son el nuevo comodity.

Ahora ya podemos todos construir algo desde cero muy rápido.

Muy pronto van a ver más usuarios digitales autónomos que humanos en el internet operando entre si no.

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Ricardo Celaya: Qué tal? Bienvenidos a hubo un podcast de humanos. Compadre me dio mucho gusto verte la semana pasada en Monterrey. Hicimos buen cacho

Enrique Bay: Igualmente compadre. A veces vale la pena vernos en persona. aunque ya este mundo puedes convivir de forma digital, no tanto como max su lo estaba, predicando hace unos años ahorita platicamos a ratito eso, pero. En el meta verso, si se puede convivir mucho de forma digital, cómo te fue aquí en Monterrey?

Ricardo Celaya: Muy bien, muy bien, fui a in Monterrey, me invitaron a un panel. Y la verdad es que estuvo muy tranquilo después ahí. Pues desayuné contigo el jueves. la verdad es que, bien, siempre yo como estudié en monter Monterrey, si es una ciudad de que le guardo mucho, cariño, no. Y bueno, te quería contar que Estuve el fin de semana. moviéndole a cloe y hice una app, estuve aireando este fin de semana. Entonces estuve haciendo una app de finanzas, personales? Y la verdad es que me dejó impresionado lo fácil que eso, o sea, yo siempre había intentado programar o entrar a los cursos de code academy y todo eso.

Y la verdad es que nunca, nunca me clavaba tanto porque tenía un nivel de complejidad, pero hoy en día, el lenguaje natural, usas todo, le vas chateando a club y. Y pues logré algo bastante bueno. La verdad, muy orgulloso de mi. Luego lo subí aho, lo publiqué. la verdad es que si, si. Meó la cabeza

Enrique Bay: No ya estamos en en otra etapa y la verdad que cualquiera hora puede construir una una no por minimizar el

Ricardo Celaya: bien.

Enrique Bay: el esfuerzo, pero ahora ya podemos todos construir algo desde cero muy rápido.

Ricardo Celaya: Cambió el juego totalmente. Y de hecho el episodio de hoy, vamos a hablar de algo, pues siempre vemos como que estos modelos de inteligencia artificial y vemos el software y como que la interface que tenemos uso que tenemos estas tecnologías es es. Pues no tiene fricción, pero todo esto es gracias a grandes empresas de infraestructura y tecnología que están detrás. Y vamos a hablar del caso de envidia envidia, esta empresa que muchos han escuchado, pero que pocos conocemos. pues la semana pasada fue el GTC, que es como la conferencia anual en donde el CEO jeten Juan. presenta sus innovaciones, Sus planes de la compañía y demás. Y la verdad es que estuvo súper interesante,

Enrique Bay: Si lo vi, la verdad es que ahora creo que se está o se va a convertir en la nueva conferencia. Popular que tenía antes, Apple. Creo que ahora vale la pena verlas de envidia. Aunque es un poco diferente y no estamos viendo el el el, el producto para el consumidor al final es algo muy relevante.

Y y es algo que, prácticamente hoy todos usamos sin darnos cuenta es son los rieles son los cables, son, los tubos que todo el mundo usamos todos los días ahora y vamos a seguir usando en el en el futuro.

Ricardo Celaya: Oye, como que la conferencia de Apple era super cool. Y Steve Jobs y puso el estándar de como debían de ser estas Y ahora todo el mundo sigue el estándar, pero a mí se me hace la verdad, como tú dices, es mucho más técnica. Es como para más ingenieros, no osea, literal Apple era, para diseñadores y diseñadores de producto. Y la verdad es que iba marcando tendencia en todo sentido. Y ahora. Es un poco raro verla porque es técnica muy para ingenieros y bueno, aquí lo que hicimos es verla y tratar de digerirla y explicarles un poco de que trató. Pero bueno, envidia es parte fundamental del ecosistema de inteligencia artificial y de software hoy en día. Y por eso no podemos dejar de lado explicar. Pues, de qué te de cuál es la historia de la compañía de que trata y cuáles son los avances tecnológicos y que sigue o qué es lo que dice je se Juan en esta ponencia. nos da una, que una visión del futuro no.

Enrique Bay: envidia es la compañía con mayor capitalización en el mercado. Así es que claramente es, es relevante y y ver estas conferencias es, crucial para todos y creo que. Aunque para nosotros se nos haga un poco difícil entender todo lo técnico que se explica.

Creo que poco a poco va a quedar como parte de un lenguaje. Muy natural, sobre todo para los los jóvenes es el tipo de lenguaje que van a tener que entender. Entonces, vamos a a destilar un poco la la conferencia y lo dividimos en cuatro bloques, El primero de ellos.

Es en el que vamos a dar un poco de contextode envidia, cómo arrancó y por qué o cómo se hizo relevante en los últimos 20 años después vamos a a platicar en el segundo bloque de un concepto que presenta je en Juan sobre las ai factories y la evolución de lo que antes eran los data centers.

No? Y en el tercer bloque, vamos a hablar sobre todo lo que ahora se está empezando a construir a través de agentes autónomos o auto pilotos como open flow y nimo clo y todos estos nuevos conceptos que se están empezando a a formar. Y por último, vamos a hablar del física de ai, o sea de, de todo lo físico que que usa hardware de envidia.

Desde robots, desde personajes animados de Disney hasta robo, taxis y todo lo que ahora en el mundo físico también estamos empezando a a ver, vamos a cerrar con unos updates rápido de algunos de algunos temas que hemos platicado antes y cosas que han pasado en la semana, pero sí el el grueso del del del episodio de hoy se va a enfocar en en envidia.

Ricardo Celaya: Definitivamente a mí se me hizo esta GTC conference como una cátedra para entender todo lo que pasa tras bambalinas. Y la verdad es que se conecta mucho con lo que hemos hablado en diferentes episodios en este podcast. Entonces, pues va a estar muy interesante.

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Ricardo Celaya: Bueno, pues la semana pasada fue el GTC de envidia, que es la gpe conference. Fue en San José, California y atendieron. Al menos 10,000 personas. Estas cosas son como conciertos y je. y los ponentes son como rock stars, no? como les decíamos, envidia es parte fundamental del ecosistema y de ella es muy relevante para ella ahí. Pero como, como empezó envidia, como ganó ese estatus, compadre, cuéntalo un poco de la historia como llegó a hacer lo que es.

Enrique Bay: Pues muy brevemente, James en Juan llega a estados unidos como un inmigrante de Taiwán estudió ingeniería eléctrica en Oregon state y en Stanford. Y sus primeros trabajos fueron en l. Say logic y en la MD. Empresas. Pues algo relacionadas con lo que terminó haciendo después, no después en el 93.

Fundó envidia, Y empezó, como todos los startups de silicon Valley, sobre todo en en esas épocas con capital muy li muy limitado, no, en sus primeros años, sacó un chip que fue el n u uno y fue un fracaso comercial.

según lo que dice je en Juan, estuvieron a 30 días de quebrar. Pero donde le empezaron a pegar, fue cuando sacó el chip g force, que funcionó mucho para gráficos tres d.

Entonces. ahí es donde empezaron ellos, no? Nada más cones consolas y y otras computadoras a darle la vuelta y empezaron a traer a muchos clientes antes de que realmente Pudieran ser capaces de pagar. No eran prácticamente niños. Los usuarios de estos productos y los que paga los que pagaban eran los papás.

Pero con el tiempo, estos niños crecieron se fueron haciendo desarrolladores y ahora se convirtieron en sus clientes Enterprise. Los más importantes no entonces crearon o sembraron la demanda desde hace mucho tiempo y ya en hicieron la a puesta. Más importante que fue que fue cuda.

Cuda significa compute Unified device Architecture. Y en ese entonces, si te acuerdas, el cp u era lo que dominaba todo y el GPU, qué es lo que envidia empezó a a enfocarse? Era para gráficos. los GPU los convirtieron en computadoras, programables paralelas y cuda.

Es el se comió prácticamente todas las utilidades de la empresa durante varios años. No había todavía un mercado muy claro y no había un use case masivo, pero en una entrevista, vi que le preguntan a je en Juan. Cómo le hace para manifestar este tipo de cosas?

Y lo que dice es cuando él ve este tipo de futuro, lo manifiesta a él de forma directa y lo empieza a discutir con con sus peers más cercanos. Lo convierten en en el centro de la estrategia, lo da por hecho y y lo lo convierte en una realidad que está en su cabeza y la convierte en una realidad.

Speaker 13: When i believe it in my mind you know you know how it is you manifest a future and that future is so convincing there's no way it won't happen

when i learned about something and it's starting to influence how i think I'll make it very clear to everybody near me that you know this this is interesting.

Ah this is gonna make a difference. Ah, this is gonna impact that

Speaker 11: hoy, 20 años después, esa apuesta se convirtió en el en el fly wh o en el círculo virtuoso, que ha que ha generado que que envidia sea la compañía que que es hoy no cuda ya está en en muchísimos datos. Enter de todo el mundo.

Ricardo Celaya: te iba a decir, porque también te hace pensar como a ver, fue, fue suerte. O sea, porque al principio le estaban apostando, como dices a a hacer una tarjeta de video para gráficos y literales que los nuestros papás iban y comprar un xbox o algún algún device. Y ahí estaba la tarjeta de video. Y la verdad es que nunca se imaginaban o yo pensaría que iba a terminar haciendo esto?

No? Pero lo que si es que cuando met en Cuda es este, digamos que software que va con el chip, o sea, no solamente el chip, y permite que el chip haga más cosas que solamente gráficos. Y luego per no creo yo que estuviera pensando que esto iba a ser usado para inteligencia artificial, pero sí, fue muy terco.

En decir, quiero que todo lleve cuda y empezó a tener, como en todos los chips que vendía, venía cuda integrado, que es lo que después le da un beneficio o una ventaja competitiva envidia. No como que perdía dinero por meter el software a fuerzas saber en qué lo iban a usar, cierto? Pero no es como que decía híjole, yo le estoy apostando en 20 años a que esto va a ser usado por inteligencia artificial.

Enrique Bay: No. Y si te acuerdas hace 15 años que empezó. Toda la la ola de crypto y de blockchain y de bitco y ni demás para minar. Pues los programadores o o los mineros buscaban la forma más eficiente de hacerlo. Y ahí también se empezó a CE mucho envidia. Por qué? Porque sus procesadores eran los que más funcionaban para.

Para minar bitcoin. Y creo que hicieron varias cosas correctas. Una es, le apostaron mucho a algo que ellos pensaban que iba a ser muy relevante y tal vez sí, de forma accidental, terminaron encontrándose con dos olasla de blocking o la de crypto por un lado

Y en segundo lugar, la inteligencia artificial, la inteligencia artificial. Yo creo que tiene. Este, pues probablemente sus sus buenos 15 años formándose detrás de cámaras hasta que llegó a su memento, pivot, tal que fue cuando salió chat g PT y toda la y a gener. pero pues se subieron posicionar en un lugar donde la historia, los premio y y creo que.

la claridad que tuvo Juan pagó dividends claramente para el y para los socios de la empresa.

Ricardo Celaya: Sí. Yo creo que la visión que tú dices, esa claridad que tenía la verdad es que sí pagó e independientemente que supiera los casos de uso. Sí, sabía que lo que la tecnología era potente no? O sea, la que es diferencia entre un CPU y un gpe en en términos básicos, es que el gpe puede procesar paralelamente muchas transacciones, digamos, para inteligencia artificial, obviamente una. modelo inteligencia artificial tiene que calcular probabilidades y outcomes paralelos mucho más rápido que lo haría en un chip tradicional en un cp y en el caso de. o blockchain. Pues se dieron cuenta que también estos chips podían minar más rápido que podían encontrar el hash y resolver la ecuación que te pide bitcoin para para estar en el blockchain mucho más rápido que lo otro.

No? Entonces,

Enrique Bay: Sí.

Ricardo Celaya: una apuesta, yo creo que la visión le pagó los casos de uso. No los tenía muy claros. Y al final, pues la historia lo alcanzó. No?

Enrique Bay: Sí. Si, si. Creo que la forma en la que lo describe es correcta. No? Primero generaron la base instalada y esa base instalada, se convirtieron en desarrolladores que empezaron a desarrollar. Soluciones en el mundo que fueron, innovaciones muy importantes.

En ese tiempo se empezaron a crear nuevos mercados y con eso se pe. Se se amplió la base instalada y es un un círculo virtuoso, como ya dijimos que los llevó donde están y que quién sabe a dónde los sigue llevando al menos en esta conferencia, articula su visión de una forma muy clara, ser una compañía verticalmente integrada.

Pero originalmente, no me acuerdo. Cuál era el término que. Abierta. Sí, exacto, exacto. Y y curiosamente, está en una posición en la que no le compite de forma muy frontal a todas las grandes empresas de tecnología que tres, si se están dando en la torre, no con con muchas peleas de inteligencia artificial, estos están beneficiando de todo ese de todo ese conflicto de negocio que está viendo en el mercado.

Ricardo Celaya: Oye. Pero si a ver ya ya entendiendo un poquito más que también puedo entender más la valoración. La evaluación que tiene esta empresa hoy en día, vale, es la empresa más valiosa del mundo. Vale, cuatro triones de dólares como manejan los triones en estados unidos es es una cantidad. exorbitante y je San Juan antes de la conferencia, informó sobre ingresos anuales de 200. 15,000 millones de dólares, un crecimiento de 65% año con año, o sea, sólo El cuarto trimestre generó 68,000 millones de dólares, superando las estimaciones de wall Street por 2000 millones de dólares y traen un margen neto del 55%. jenen elevó las proyecciones de 500,000,000 de dólares que pronosticaban de demanda para el y se aventuró a decir que va a crecer al doble que va a ser 1,000,000,000,000 de dólares en ordenes de compras combinadas por sus productos primordiales que son Blackwell y vera rubin.

Para que a te explicamos un poco más a mi cuando me hablan de envidia. Pues yo siempre decía bueno, hacen chips. Pero realmente es que no son solamente los chips, son los ra enteros, o sea, son super computadoras. Entonces, digamos que esta vera rubin es una, es una, un conjunto de racks que se instalan en los datos centers que tiene muchos chips que tiene siete chips, pero tiene varios racks y que pueden procesar pues muchísima data no Y también. Bueno, pues porque el valor de esta empresa cuando hablan sobre esta integración vertical y apertura horizontal es porque, pues están dándole servicio a las mayores empresas de a hyperscalers como le llaman, no a los Amazon a meta a Google. Todos son clientes de envidia. O sea, al final están están dándole una solución horizontal. toda la industria. Y cuando hablan de integración vertical, pues es controlan desde los chips, o sea bueno, tienen sus acuerdos con samsung con TSMC, Pero ellos integran los chips, hacen los tracks y ahora, bueno, tienen el software y ahora hasta apoyan para montar los data centers. No?

Enrique Bay: Bueno, pues vamos a hablar de eso en en el siguiente bloque.

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Enrique Bay: Ai factories acuérdense de este concepto. Este es. Prácticamente el corazón de la conferencia en buena parte y la puesta más importante que está haciendo envidia. Por qué o qué significa ella? Hay factories bueno, hasta el día de hoy o hasta muy poco lo que conocíamos nosotros como un data center, era un lugar donde se guardan archivos donde hay servidores donde se corre software y donde.

Hay usuarios que son humanos y que consumen esa, ese servicio o esos servidores consumimos de ahí la información que necesitamos, la traemos a nuestros dispositivos personales y los enviamos de vuelta a que se graben ahí de alguna otra forma, no? Y entonces ahora lo que está haciendo envidia y gens en Juan es cambiar este concepto de data center a ai factories.

Qué significa esto? Significa que ya no guardan información más bien producen inteligencia y cómo lo hacen? Lo hacen a través de la generación de tokens. Qué significa tokens? Y esta es otra palabra que hay que empezar ya a dominar, Desde ahora en adelante, un toque en es un. Pedazo de texto o un o es una unidad de procesamiento.

Entonces tú, cuando le describes y le preguntas algo a chat g PT o a club, está utilizando miles de tokens. Y cada token se convierte pues en algo, digamos, en una unidad de cómputo en energía y evidentemente en dinero no? Entonces, un toque es como un barril de petróleo. Si lo quieres ver de una forma o una gota de petróleo pero digital, tú estás consumiendo.

Estás consumiendo tokens. Y lo que dice él es que los tokens son, el nuevo comodity. Y entonces lo que se empieza a a presentar es que, como lo dijimos en el opio en el episodio pasado, y lo lo decías a madman, la forma en la que vamos a consumir estos data centers o esta se factory es a través de tokens y van a ver, pues tokes para las personas que que no necesitamos un alto.

digamos una velocidad muy rápida o una inteligencia muy alta. Y esos probablemente sean gratis y sea, pues el como y más barato, y de ahí en adelante, van a ver diferentes tokens. Y lo que él dice es que a partir de hoy, cada CEO de todo el mundo debe de estudiar. Es su negocio a través de estos tokens y qué tanto necesita para generar inteligencia en su negocio,

Y a qué costo entonces es, es un cambio. Creo que muy importante de paradigma el que están presentando y y que. Creo que sí se va a materializar y que creo que se va a materializar más rápido de lo que nos de lo que nos imaginamos Y por último, lo que él ambiciona, al menos para envidia, es que los data centers o los hay factories se convierten en en fábricas de dinero y y la proyección que estabas diciendo ahorita.

Ricardo de. De ingresos. Pues va muy del ligada a esto, no? Como dices, ya no es una empresa que construye y fabrica chips y los vende a un tercero para que los integre en CPS y los integren, eh, Data centers, sino más bien ellos venden la solución completa. Vende el ra, eh? Ya no presenten el chip como como su producto, sino presentan todo.

Una serie de. De hardware y de software como una solución integral, viéndolo ya de una perspectiva como un ecosistema en lugar de un producto.

Ricardo Celaya: Si totalmente la verdad. Pues todo este tema de los tokens que hablamos de vez pasada, que dijo sam malman que pues va a ser como la electricidad, te la van a cobrar a granel. Pues hace todo el sentido, no porque realmente es que estos agentes de inteligencia artificial, pues es lo que consumen.

Digamos que es de lo que se alimentan y envidia le está a costando fuertemente a que esta va a ser la nueva economía, o sea, lo menciona varias veces en su. En sup ponencia no. Y aquí, lo lo que a mí más me llamó la atención fue que la limitante más importante de los data centers, pues es el consumo de energía. O sea, al

Enrique Bay: Sí.

Ricardo Celaya: te tienes que conectar a la red. pues tú tienes un presupuesto fijo de electricidad por la red local, entonces no puedes. Simplemente pedir más electricidad para procesar más tokens para procesar más inteligencia, no? Entonces, pues, más. Tokens por segundo significa más dinero para los que venden los tokens de de cierta manera lo que dice él es, todos vamos a ser consumidores de tokens y vendedores de tokens, no porque es con lo que se alimentan estos agentes de inteligencia artificial y al final, el output, pues va a ser también venderle al consumidor este consumo a granel. De el token con un valor agregado que ya le pusiste en la cadena? No? Entonces, lo que me llamó mi la atención fue que la eficiencia es la única forma sacarle más tokens a cada wat que ya tienes. ahí es donde presentaron muchas innovaciones. No?

Enrique Bay: Lo empiezan a explicar de una forma en la que las métricas del negocio son toques por segundo sea el tru put toques por what la eficiencia y la velocidad de la respuesta. Pala latencia y. Esto ya creo que está cambiando en, en en pues, en todo el mundo, y muy específicamente en los tech hubs de estados unidos, en una entrevista, él decía que para un ingeniero que hoy gana $500,000 al año, por ejemplo, debería estar.

Más o menos gastando 200 $250,000 en tokens y los mismos ingenieros hoy. Pues lo que ven es que para ellos ser eficientes y para generar valor tienen que estar, tienen que estar manejando or que estando a múltiples agentes a la vez y por lo tanto, utilizando muchísimos tokens. Entonces, ya cuando les ofrecen un trabajo, no es cuánto me pagas, es cuánto me pagas y cuánto presupuesto tokes tengo en en este en este trabajo?

No porque sino. Pues no

Ricardo Celaya: más

Enrique Bay: los vas más productivos y y y deja tú más productivos. Los hace el estándar mínimo de productivos que ahora requiere en este tipo de compañías antes

Ricardo Celaya: es como

Enrique Bay: era oye, pues yo. Es darte la herramienta antes era un valor agregado. Antes te volvías, te volvías quizá o destacabas antes por hacer este tipo de cosas.

Ahora, este es el estándar y es una herramienta que necesita tu trabajo para hacer, para hacer las cosas bien, no? Y y si me llama mucho la atención, eh? también habla de una evolución en las empresas de software a service.

Lo hablábamos en el episodio si no me equivoco dos o tres del sapo. Y lo que él dice es que todas las empresas de software a service se van a terminar convirtiendo en agent a service y por ahí vi un post en ex hace un día o dos que decía. Que todo el software se va a empezar a convertir en muy eficiente y muy bonito antes de ser inservible.

Porque porque en teoría, lo que va a terminar pasando, que es es que los agentes van a van a interactuar entre sí en lugar de usar software, Pero ahorita vamos a hablar un poco más de eso en el siguiente bloque.

Ricardo Celaya: A ver un tema que quisiera comentar es, tú mencionaste ahorita que los tokens más baratos van a ser como que van a tener menos velocidad y van a poder procesar menos. Y yo creo que en eso es lo que más bien en eso es lo que se va a competir en temas de eficiencia, ver a rubin que es esta super computadora. se presentó esta innovación.

La verdad es que bastante interesante. 10 veces más tokens por wat que la generación anterior. Esto significa que con el mismo gig wat de siempre, el operador puede generar 10 veces más ingresos sin pagar un centavo adicional de electricidad y en el diseño, la verdad es que se ve bastante interesante.

Le quitaron todos los cables, lo hace mucho más fácil. De instalar hablan de una instalación de dos horas, baja a solo cinco minutos, lo cual esto pues incremente la eficiencia de los instaladores y los presupuestos que tienen de capex, no también algo que me llamó muchísimo la atención es el nuevo sistema de enfriamiento de estos data centers porque es algo muy recurrente cuando se habla de estos proyectos que necesitan mucha energía, no solamente para procesar los data centers, pero también generan mucho calor. esto. Pues necesita sistemas de refrigeración, Pues, muy caros. No. aquí,innovación que se presentó es que a través de agua caliente. corre por las pipas del data center usando ley de la termodinámica, como los servidores están mucho más calientes se hace una transferencia de calor que luego se expulsa al exterior y con esto se enfrían más fácilmente.

Esto la verdad es que a mí me llamó muchísimo la atención porque abre la puerta para lugares en donde pues, mejor hay energía barata, pero hace mucho calor que pueda. Puedan ser mucho más competitivos, no le quita la restricción, lo hace más barato. Y eso pues yo creo que va a hacer mucho más eficiente todo el el tema.

Enrique Bay: Sí, no sé como lo logran al final del día. Hay mucha innovación, como dices de por medio, hablo también un poco de construir da sientes en el espacio? El no obvio como il mos que el tema de. de la temperatura. Lo que dice es que en el espacio hay radiación y por lo tanto, es un reto el tema del frenamiento,pero seguramente es algo que ya tienen muy avanzado.

Y, y sí, creo que muy próximamente vamos a empezar a ver esta tendencia de data center, enter en el espacio por por este por muchas razones. El tema de energético es, yo creo que el el más el más relevante, no.

Pero si son muchas innovaciones que están sucediendo al mismo tiempo, La tendencia, al menos muy marcada de este año, al parecer es la de.

El uso de agentes autónomos, no? Y y toda esta evolución, lo que está haciendo es que se genera una demanda brutal de tokens. Por qué? Porque hoy o hasta hace muy poco el consumo de los tokens, éramos personas como tú y yo haciendo prompts, eh, a clo o a chat GP o cualquier otro y recibiendo una respuesta a cambio.

Pero si tú tienes agentes autónomos haciendo interacciones entre sí a través de. De el uti la utilización de muchos tokens, pues el el uso se vuelve exponencial y por eso toda esta evolución a convertir en ella de factories pero pues es el tema de open clo y demás. Es algo muy relevante que que vamos a platicar ahora más adelante.

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Enrique Bay: Open clo es la nueva computadora. Eso es lo que dijo jean en Juan. Y ya hemos hablado en capítulos anteriores sobre open clo. Es solo para recapitular. Open clo es un. open source que tú puedes instalar y activar en una computadora en un servidor y al que puedes programar para que empiece a trabajar a tu nombre y a hacer cosas por su cuenta de forma completamente autónoma, no.

Y en la conferencia jessen lo compara con con Linux y con html, empezó a mostrar algunas gráficas de la opción tan explosiva que ha tenido en comparación a otras tecnologías. Que han tardado, pues muchos años a llegar a donde están, pero que hoy también son, son, Pues son fundamentales, Loo con html, como dije con Linux con Kubernetes y.

Un mensaje que dio ahí, que me llama mucho la atención y con el que estoy de acuerdo es absolutamente todas las compañías del mundo necesitan una estrategia de open clo.

Ya no es un proyecto hippie en en Twitter. No es, es prácticamente.

Ricardo Celaya: No

Enrique Bay: Con las langostas y viendo ahí si ya crearon su redes social y demás, es hoy lo que habilitas o lo que va a empezar. Ha habilitar el mundo digital. No es solo software, no es, no es solo EAI, es un sistema operativo completito para agentes autónomos.

Y si las cosas siguen. Evolucionando hacia donde parecen. Yo creo que muy pronto van a ver más usuarios digitales autónomos que humanos en el internet operando entre sí, no. Ytú la a la gente este le das acceso de herramientas, archivos a l, l, l.

EMS o inteligencias artificiales puede por ti o por su cuenta dividir problemas puede crear más agentes. Puede ejecutar tareas, puede y recibir y regresar. Texto vos video entonces ya no estás usando nada más. Inteligencia artificial. Estás delegando el trabajo para que. Algo haga algo a nombre tuyo o a veces por su por

Ricardo Celaya: sino que ahora ya es más proact no.

Enrique Bay: proac activa y lo hace a veces por por su cuenta.

Pero la palabra clave en todo esto es la la inferencia no se estuvo usando mucho y y por ahí comentó varias veces yen sobre sobre este tema que pasamos la etapa de entrenamiento. Y ahora estamos en la etapa de inferencia. Viste ahí un poco de lo que platicaba.

Ricardo Celaya: Y, fíjate, mencionó tres etapas han ocurrido desde el chat gpt moment, que fue en. Veintitrés con chat. G. PT lanzó este cat con el que podías conversar y le voló la cabeza a todo el mundo. ahí era la inteligencia artificial generativa, no en o creo que se lanza el modelo o uno de open ai en donde es otro cambio de paradigma en donde no solamente responde la inteligencia artificial, sino que razona.

Enrique Bay: Sí.

Ricardo Celaya: como este train of thought, y te va diciendo, pienso esto y ahora voy a pensar esto y es más como pensamos los humanos, que no solamente es una binaria, sino que realmente analiza varias cosas antes de entregarte una respuesta.

Enrique Bay: Yo creo que para muchos, para muchos no se notó el cambio. Pero si efectivamente tú ahora haces un prompt y no, nada más te regresa al texto de manera inmediata. Muchas veces está por atrás y tú puedes ver el desglose. Está pensando estar razonando oye, pues vía esta información, encontré este resultado, pero no hace sentido con lo que me estás preguntando.

Pues déjame ir a buscar por acá. Déjame ir por allá. Entonces toma varios caminos y al final de cuentas, pues ya te regresa una respuesta un poquito más. Sonada no valga la redundancia.

Ricardo Celaya: eso es lo que buscas, no? Cuando le preguntas a alguien algo, no quieres que te de lo primero que se le viene a la cabeza, sino quieres que razone y que te diga su opinión certera sobre un tema considerando diferentes contextos y demás. Bueno, eso es lo que hacía o uno. luego la tercera ola es pic y clo code en donde. se sientan las bases para empezar, Pues a con esta inteligencia artificial proact y abre la puerta los agentes de inteligencia artificial. Lo que menciona sobre la inferencia es que durante las dos primeras etapas primordialmente se dedicaron todas las empresas a. Entrenar a los modelos a darle mucha data para que las consumieran y entrenaran en como responder no esa parte de entrenamiento ya está detrás.

O sea, ya quedó atrás. Y ya, como hemos hablado en otros episodios, se está como atizando, porque todo el mundo se está alimentando de toda la información que existe en el internet. Y pues ahorita lo que va a ganar es el contexto propietario, digamos, cuando habla de diferencia. que modelos de inteligencia artificial cuando digamos un open clo, ya tú le das un propósito, un objetivo como se lo das a un empleado. Pues pro activamente esta inteligencia artificial está. cómputo, o sea, consumiendo capacidad para poder estar haciendo tareas. estar consumiendo tokens para poder pro activamente entregar respuestas. esto se le llama diferencia. Le llamó la explosión o el punto de inflexión de la inferencia que todo tiende hacia allá y eso. Es que va a requerir al menos 100 veces más. El uso de tokens es lo que dice no, y esto es por lo que soporta sus estimaciones de subir de 500,000,000 de dólares a 1,000,000,000,000 de dólares en demanda por cómputo y por eso la necesidad de hacer más eficientes los chips. Porque pues esto se vuelve exponencial. vas teniendo más agentes, o sea, si hay, vamos a decir, no sé, 2,000,000 de empleados en un país, pues van a ver a lo mejor 10,000,000 de agentes. Y esto, pues no es jpe simplemente que va a suceder. Y realmente es que, pues puede que nos en. En agentes en información y y que esto pues puede saturar el sistema eléctrico.

Entonces, envidia juega un papel muy relevante junto con otros competidores también en su industria, en hacer esta eficiencia realidad. Y bueno, los casos de uso de estos agentes, yo creo que es importante mencionarlo. Es. Se habló de algunas verticales en las que envidia allá participa como es automotriz y ahorita más adelante vamos a hablar sobre los Rob robotaxis y todo lo que se está haciendo con los carros autónomos. Servicios financieros es una industria gigantesca que no se ha visto, como lo vimos en otro episodio, también sobre las posiciones que decían tropic que todavía no se tocan, pero que, pues va a tocar este este tema. Salud, industria. Medios y entretenimiento, computación cuántica retail y y consumo robótica y telecomunicaciones todas estas verticales. un componente de inteligencia artificial en el que ya está trabajando envidia y que hay, pues un un potencial bastante grande.

Enrique Bay: Y va.

Ricardo Celaya: con je, Juan, hay una open close strategy para acá, así yo y solo te quedamos comentar algo. No es solamente open clo open clo es como el que agarró. Bueno, es el open source y el que digamos que pionero. Pero perplexity no sé si viste que también lanzó su per perplexity computer y an troppi, que acaba de lanzar dispatch, que es como controlas desde tu celular. Tu computadora, tu es todo. Tiende allá, no a tener estos agentes en un ambiente controlado que trabajen por ti 24

Enrique Bay: Y el open club se va a convertir al menos por un tiempo en el kex de de la inferencia. No sabe, vamos a referirnos a este concepto como como open club, pero sí, o sea, claramente antes, tú hacías un prompt y hacías una inferencia. Y ahora el agente autónomo. Pues cuando lee. Cuando razona cuando prueba cuando corrige, cuando ejecuta cada una de esas son decenas o son cientos de inferencias por por tarea y bueno, inferencias se se convierten en consumos de tokens y consumo de tokens se convierte.

En más, data centers o fábricas de ai. Y eso se convierte en más revenue. Y a eso, pues claramente le ha de haber brillado los ojitos a allá en San Juan cuando vio cómo estaba explotando y y y la la evolución, si vas allá, es como querer pelear contra la gravedad. Creo que ya que se desató esto, es, es algo que no se va a poder parar.

Quizá se va a poder regular. De alguna forma guiar para que no se salga de control. pero si, si, iba mucho para allá y no sé y sería interesante ser una predicción, no sé si hay una enmarque. Yo creo que todavía no, pero cuando vamos a llegar a un punto en el que van a ver más agentes que humanos, yo creo que va a tardar menos de un año en que vayan a ver más de.

1000 millones de agentes o ocho billion, como dicen en inglés de agentes, operando en en el mundo digital, Y y por lo tanto, pasen a los humanos. Ya ya hemos hablado antes que la

Ricardo Celaya: o no,

Enrique Bay: exacto que la transacción.

Ricardo Celaya: haciendo cosas por ti.

Enrique Bay: Probablemente vaya a ser con con crypto con cbol con hizo con otro tipo de moneda digital.

Entonces, por ahí se está. Se está moviendo todo, El humano pues hacía pocas inferencias cuando estábamos despiertos cuando estábamos usando la computadora o el celular y después de ta pear o de escribir o decirle algo al. a la ai. Ahora la gente lo hace de forma, continua 24 horas, siete días a la semana, 365 días del año, y una cosa tras otra tras otra.

Entonces se vuelve algo

Ricardo Celaya: Definitivamente. Sí, es exponencial y llega para quedarse. Y si es una explosión que va a ver ahora, hace más sentido cuando le entiendes así las inversiones, millonarias que ha habido en infraestructura que todo el mundo le está apostando. Envidia no está solo. También. No sé si sepas, pero meta Google que ahorita son los clientes. De y Amazon que son clientes de envidia, están desarrollando sus propios chips. No son GP, son los asix. Le llaman que son chips muy especializados para ciertas cosas para sus modelos de inteligencia artificial. Y probablemente ellos creo que Google tiene unos que se llaman tp, no? Y los TPS también. Pues van a competir con envidia.

Entonces, envidia, no, juego todavía se está escribiendo. Envidia definitivamente tiene una ventaja competitiva muy grande al estar. Este transversal, con todo mundo, al tener el software que es cuda y las nuevas librerías que anunciaron, todo eso le da como mucho poder de quedarse, porque no es muy fácil hacer el switch, pero hay mucha innovación pasando en este tema,

Yo finalmente quisiera decir que hay un take we, Muy claro para los que nos escuchan. Si. Si son, ya sea empleados o son fundadores de empresas o son CEOs de empresas, no pueden dejar de ver que el modelo de sus modelos de negocio en los en los negocios que estén, van a integrar de cierta manera algún tipo de token para si están en el modelo principalmente de servicios, van a van a consumir tokens y van a entregar tokens a sus clientes en la mayoría de los negocios no estoy diciendo todos y también, pues, que no pueden. No ver lo que est este pasando con clo bot con open clo ahora y estas computadoras y que mantienen agentes 24. Siete no.

Enrique Bay: Yo creo que estamos ahorita en el un poquito wild wild West de esta tecnología ya rápidamente se está empezando a a a. Pues, probablemente a controlar un poco nimo clo, que es lo que saca envidia es básicamente open clo,pero con seguridad y con con límites con temas de privacidad, entonces lo lo ayuda al usuario a hacer un poquito más más seguro,

La casaa también sacó por ahí un un framework de pues de regulación en donde dicen que no quieren frenar desarrollo ni fragmentarlo. Porque saben que la diferencia es es imparable, pero si ponen algunos, algunos lineamientos, entonces open clo en si, digamos es es importante, pero lo más importante es y el take wave de todo esto es que se está

Se está convirtiendo a en la la la inferencia en trabajo automatizado. Y como bien dices hoy, cualquier empresa, cualquier startup, cualquier persona queriendo hacer un proyecto de forma digital, tiene que pensar en en op opencl. Y lo voy a decir con ese te con ese término por ahora, como parte de su flujo de trabajo y no nada más en una gente, sino en múltiples y ob, hay que tener cuidado para no que no se nos vayan los costos a la luna.

Ricardo Celaya: muy, importante, muy importante que mencionaste nimo clo que eso fue central en la conferencia. O sea, lo que hace nimo clo es ponerle estos agudas de seguridad que tanto le preocupan a las empresas para poder implementar una estrategia de open clo, no? Entonces le están tratando de dar un poco más de seguridad a este wild well West que que bien mencionas.

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Enrique Bay: Bueno. Por último, vamos a hablar del físical ai. Y aquí estamos hablando de robots de humanos de robotaxis de vehículos autónomos, entre otras cosas, y en en el evento. Y en la conferencia Jensen dijo que habían más de 100 robots interactuando entre la gente y que prácticamente todas las compañías en el mundo construyendo robots lo estaban haciendo con envidia.

Pero el momento. Más llamativo fue cuando de repente le llamo aaf el personaje de frozen.

Ricardo Celaya: The froze frozen.

Enrique Bay: De frozen le llamó al escenario y de repente sale este personaje caminando, hablando, interactuando en tiempo real. Y no era una animación, no era un guion, no estaba prefabricado o entrenado, digamos con algo específico que decir a dónde caminar?

Estaba percibiendo, estaba reaccionando, estaba adaptándose al mundo real en cuanto iba caminando y explica que lo entrenaron con envidia en Newton, la simulación física y con el omniverse, que es un mundo virtual. Que crean, para, pues, para poder empezar a entender cómo interactuar en el mundo en mundo real no?

Y lo dice, lo lo explica de una manera en la que, lo que dices que lo hacen con tres computadoras por robot. La primera es el la computadora de entrenamiento, que es pos la que entre en el modelo donde aprende el comportamiento. La segunda es la de simulación, donde hay datos sintéticos donde se generan escenarios donde.

Entraran miles de casos y donde, pues, se cierra el gap de información con el mundo real. Y la tercera es el. La computadora, digamos dentro del robot que se usa para ejecutar la inferencia que ya hablamos anteriormente en tiempo real. Es como si estás construyendo el cerebro, la escuela y el sistema nervioso al mismo tiempo.

Y habíamos dicho antes, no inferencia es pensar, decidir y actuar. Y aquí está viendo, está infiriendo. Entonces está decidiendo, está infi en segundos, prácticamente prácticamente en tiempo real, no? O al menos. Más rápido de lo que nosotros nos podríamos dar cuenta o así es como está empezando a aparecer. Y esto se extrapola, pues sea a otras cosas, no para empezar, el dio el ejemplo muy divertido de que en muy poco tiempo van a ver cientos estos robots caminando libremente en parques de Disney, por ejemplo, no, y si ni siquiera tener un un guardiana ahí atrás.

Y por otro lado, están los los los vehículos autónomos? No, no sé si alcanzaste a ver también algo de esto.

Ricardo Celaya: Creo que hay un capítulo de los Simpsons en donde hay este. unas botargas que son puros son puros robots, los Simpsons. Este

Enrique Bay: Pues.

Ricardo Celaya: a todo. Si vi esto los robots lo de OLAF, la verdad es que a que lo dices no sabía que realmente todo estaba hecho, en vivo. Y creo que también el video que ponen al final, leí que estaba hecho en vivo, no, que era un recap de todo lo que pasó en la conferencia.

También lo hicieron. Lo generaron ahí mismo.

Enrique Bay: Si fue una canción, no una canción country, creo algo así. Muy,

Ricardo Celaya: Está

Enrique Bay: muy catchy si, claro. Y el vídeo también en vivo.

Ricardo Celaya: La ponemos en la en el en las notas del show. Pero la verdad es que si, bastante interesante lo de la inferencia que se ha retomar ese tema, Mira, lo más claro para mí es cuando estás en un carro, los vehículos autónomos, creo que es lo que todo mundo más nos impresiona. pues la inferencia tocando el tema que hablamos hace rato es estos chips que van a hacer con mucho menos latencia. Quiere decir que tienen una capacidad de respuesta mucho más alta, pues van a ser los más caros, no ese procesamiento, pero realmente ahí las decisiones son de 1000 segundos. O sea, te atraviesas alguien en la calle y tiene que decidir si se va a la izquierda o a la derecha, a mi.

Algo que me gustó de los videos que pusieron ahí es que también están creando una interface para que. Para que no sea como una caja negra que decíamos anteriormente una caja negra que no sabes que decisiones está tomando el carro cuando se está moviendo. Entonces, por ejemplo, ponen un ejemplo de Mercedes donde Mercedes le dice Mercedes de Mercedes Benz porque no solamente este es la construyendo estos carros, y no hay muchas compañías que lo están haciendo y le dice. Oye, me estoy desacelerando porque vi un carro que está parado aquí en frente de mi, oye, me voy a cambiar de línea porque voy a dar vuelta a la derecha. Entonces te va dando esta retroalimentación y no se te hace tan raro que de repente dices, este carro se va a ir como loco y me va a matar, que creo que esa parte es lo que humaniza un poco a la tecnología.

A mí se me hizo muy interesante

Enrique Bay: una frase que usa que que creo que lo describe muy bien. Y ojalá sea el caso que dice the chat gpt moment of self driving cars, has ya llegó el momento chat gpt de los vehículos autónomos. Y creo que. por mucho tiempo se habló de que los carros se iban a manejar solitos. Y es pues, una fantasía desde los jetsons y y de muchas otras películas de ficción, pero nunca nos imaginábamos sin rotina o incluso los carros en ese caso volaban, verdad?

Pero nunca nos imaginábamos como. Carro va a poder decidir entre dar la vuelta alrededor de un choque o una reparación o este una vaca atravesándose. Y este incluso hay dilemas éticos que seguramente se están entrenando para decidir qué acción menos, mala podría tomar uno de estos vehículos cuando se presenten algunos escenarios, pero ya llegó ese me momento, no?

Y Tesla es el que lo está. Empujando. Creo que con un poquito más de fuerza y tomando algo de riesgo. Pero pero no, no va a pasar mucho tiempo que le sigan todos los demás. No. Y yo me quiero imaginar que en 10 años pos probablemente todos los carros que estén saliendo al mercado ya tengan una función de manejo autónomo y probablemente en 20 años

Ricardo Celaya: increíble.

Enrique Bay: lo vayan a tener, digamos integrado que ya se van a ver de pecado los más viejos.

Ricardo Celaya: pienso? Si yo que pienso en mis hijos, la verdad es que me va a encantar llegar a ese punto en donde me va a dar mucha tranquilidad realmente a mí, si me daría mucha tranquilidad que hubiera una red de carros autónomos, pues que cometen menos errores principio que los humanos no o que cuando van a salir en la noche, pues que se regresen en su propio carro autónomo o en un webo uber o lo que exista en su momento.

Pero si es fascinante lo que está pasando.

Enrique Bay: Si. Y, bueno, pues eso se extrao la muchas otras cosas. No, nada. Nada más en en vehículos autónomos a robots industriales a humanos, a infraestructura inteligente. Entonces se va a desplegar en todos lados. Se conecta esto también con lo que ya platicábamos en capítulos anteriores sobre. pues la paradoja laboral no, o sea el empresas como como black Brock, invirtiendo millones de dólares, en capacitar a plomeros y electricistas, pero, por otro lado, o en un y no será en el corto plazo a lo mejor, ya que existan todos estos ai factories pero en el mediano largo plazo, pues muchos de estos trabajos probablemente se vayan también a.

A traspasar a a a vehículos o aide o

Ricardo Celaya: te

Enrique Bay: física de ay no.

Ricardo Celaya: te corren, te corren de tu chamba y ya ni de uber. Te vas a poder ir

Enrique Bay: Ya ni de u

Ricardo Celaya: también.

Enrique Bay: sí, sí, sí, este la máquina te va a reemplazar. Estaba viendo algunos, algunos ejemplos de, por ejemplo, de aparatos que hacen el trabajo que antes hacían los electricistas en cables de china. No van pasando por todos los cables y van revisando y van van reconstruyendo y van reparando lo mismo para.

Para vías de tren. Y seguramente habrá de esto para carreteras, para eh, para inspecciones en fin. O sea para allá va. Y no sé si vaya abarcar toda la todo el espectro, seguramente siempre habrá, eh, un detalle que el humano va a poder cubrir mejor que un robot, pero al menos la tendencia si va por ahora hacia allá, no. Y si necesitamos otra evidencia para todo esto. Hubo una noticia también la semana pasada. Creo que jeff besos está anunciando que va a levantar un fondo de 100 billion dólares 100,000 millones de dólares para comprar empresas de manufactura y Modern y modernizarlas con inteligencia artificial.

Entonces, ya claramente no es solo software, sino hay una tendencia a re industrialización con con inteligencia artificial. Entonces, conectando. En este caso, ya todo, lo podemos ver como tokens es el producto. La inferencia es el motor open club son los trabajadores digitales y los robots son los trabajadores físicos.

Entonces, con todo eso, tenemos una economía donde la la inteligencia, ya sea digital o física, está trabajando de una manera muy diferente a lo que lo hacía hace. No voy a decir 100 años, ni siquiera 10 años.

Ricardo Celaya: Oye, jeff, jeff besos va a ser ahí como el GP o porque, bueno, tiene él tiene muchísima experiencia haciendo sus propios almacenes de Amazon muy automatizados y demás que rol juega ahí o solamente está levantando el fondo o que leíste algo más de eso.

Enrique Bay: No estoy seguro, pero yo me imagino que no creo. No creo que él lo vaya a operar. Yo creo que más bien el está levantando y iba a ser uno de los socios del fondo. Y obviamente va a usar probablemente parte de eso para, para re industrializar. Algunas empresas dentro de la cadena de valor de Amazon. Yo me imaginaría que va por ahí la la hipótesis, Primero digitalizamos todo el mundo, luego lo automatizamos. Ahora lo estamos volviendo a construir, pero con inteligencia ya integrada desde la raíz.

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Enrique Bay: Bueno y actualizaciones muy rápidas de la semana, hay mucho que platicar, pero nos vamos a enfocar solamente en en tres, La primera de ellas es, se está presentando el escenario que planteábamos la semana pasada donde para pasar por el estrecho de ormus se está exigiendo o se está empezando a.

Transacción en Joan. Entonces está haciendo realidad de ese famoso petro Joan. Ya hay por ahí algunos, algunos buques que están pasando y y se está dejando hacer este comercio por esa razón.

Ricardo Celaya: Muy buena, muy buena predicción, compadre en en crypto. Pues hay avances en el clarity act, que es este. Esta legislación para darle más claridad a todo el ecosistema crypto

hubo algunos avances, al parecer sobre el mayor obstáculo del car act, que es el Yield. Les platicaremos más en el siguiente episodio.

Enrique Bay: Y por último, una nota que estuvo recorriendo la semana pasada es que meta está. al parecer oficialmente cerrando el meta verso es un proyecto en el que invirtieron casi 1000 millones de dólares durante pues, prácticamente antes de la pandemia y durante la pandemia, cooperaron una Oculus y y estuvieron invirtiendo mucho.

Yo no creo que sea todo tirado de la basura, pero al menos el proyecto como lo conocíamos hasta hoy, va a dejar de funcionar.

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Enrique Bay: Bueno en recomendaciones de esta semana, yo les recomiendo leer la carta anual de lade black bro. La carta se llama Growing with your country y es una carta. Creo que donde, regresa un poco a la realidad en lugar de al mundo de la de la ilusión financiera. Y y creo que es un buen preámbulo para lo que.

Va a pasar en este año en los mercados, Con toda la coyuntura del de las guerras de la evolución de di inteligencia artificial del mercado de trabajo y muchas otras cosas que están sucediendo. Es una carta muy corta, pero la recomiendo mucho.

Ricardo Celaya: Yo le recomiendo un artículo de David George del newsletter de a sixteen c Que se llama there are only two pats left software Se lo recomiendo a cualquier persona invirtiendo o trabajando en tecnología o que son fundadores de alguna empresa de tecnología La verdad es que bastante interesante el análisis que hace con el advenimiento de ella en todo lo que hacemos bueno esto fue un podcast de humanos De nuevo Muchísimas gracias por escucharnos Los invitamos a que nos sigan en todas nuestras redes que nos den follow que nos compartan Nos ayuda mucho en esta etapa que compartan nuestro Spotify o youtube a sus conocidos para seguir llegándole a más personas

Enrique Bay: Algo que no es muy natural es que le den rating al al podcast. Si estás llegando a esta esta. Parte del episodio. Le pedimos que por favor le rating, le des, le des, cualquier reacción para que el algoritmo ya sea Spotify de youtube o de cualquier otro lugar donde estén escuchando, nos nos puedan empezar a reconocer.

Muchas gracias y nos vemos en una semana.

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