El CEO de NVIDIA, Jensen Huang, indicó recientemente en un foro organizado por DBS Bank que los modelos de inteligencia artificial de China, incluidos DeepSeek, Kimi y GLM, ya son lo suficientemente excelentes. Subrayó que es un firme defensor del código abierto, considerándolo la mejor forma de impulsar la mejora de la eficiencia. Añadió que el mercado decidirá qué modelos son los más adecuados para los diferentes escenarios de aplicación.
Jensen Huang predice que la computación cuántica se volverá mainstream en los próximos tres a cinco años
Jensen Huang también mencionó que la computación cuántica podría entrar en aplicaciones principales en los próximos tres a cinco años, y que el software desempeñará un papel importante en la utilización eficiente de la infraestructura relacionada. Cabe destacar que no es la primera vez que Huang hace declaraciones de este tipo. En julio de este año, en una entrevista con Axios, habló sobre el desarrollo de la IA en China y afirmó que los modelos de IA de código abierto chinos son muy excelentes, que Estados Unidos no debería temer a los modelos de IA de código abierto chinos, sino preocuparse por las voces que piden su prohibición.
El informe señala que Jensen Huang refutó la llamada noción de que la competencia en IA es una carrera con un final. Declaró que siempre utilizaremos IA, y que en este ámbito Estados Unidos estará presente a largo plazo, al igual que China. Las declaraciones de Huang coinciden con el lanzamiento por parte de empresas chinas del nuevo modelo de próxima generación Kimi K3, que tras DeepSeek vuelve a sacudir el mercado global.
Desde la perspectiva de Jensen Huang, el mercado malinterpretó por primera vez el impacto de DeepSeek, y Wall Street ha malinterpretado ahora el impacto de Kimi. Considera que modelos más baratos y más abiertos permitirán que más personas y empresas se beneficien de la IA, lo que aumentará la demanda de chips, centros de datos y capacidad de cómputo de NVIDIA. Señaló que una IA libre debería aportar beneficios significativos al hardware, los chips y los centros de datos.