De lavaplatos a magnate: la increíble travesía de Jensen Huang, CEO de Nvidia

Con gran entusiasmo, Jensen Huang, cofundador y CEO de Nvidia, subió al escenario del SIEPR Economic Summit bajo una cálida presentación de John Shoven. El público aguardaba expectante las palabras de este líder visionario, situado en la vanguardia de la inteligencia artificial y todas las innovaciones tecnológicas que la sustentan.

Huang, un auténtico ejemplo del sueño americano según destacó Shoven, nació en Taiwán y llegó a Estados Unidos con apenas 9 años junto a su hermano. Tras sobrevivir a una dura escuela en Kentucky, se mudó a Oregón, donde se saltó dos cursos y se graduó en ingeniería eléctrica por la Universidad Estatal de Oregón. Allí conoció a su futura esposa, con quien aún comparte su vida. “Siempre es bueno tener un buena frase para conquistar”, bromeó Huang. “La mío fue: ‘¿quieres ver mis deberes?’”.

A los 30 años cofundó Nvidia, de la que ha sido el único CEO en sus más de tres décadas de historia. Hoy, es la tercera mayor compañía de Estados Unidos y la cuarta del mundo. “Eso me suena al sueño americano”, apuntó Shoven. Huang también obtuvo un máster en Stanford, principalmente estudiando de noche. “Siempre fue bueno con los deberes”, señaló Shoven. “Funcionó con su mujer y funcionó con Stanford”.

Los empleados de su empresa valoran mucho su forma ser. Un trabajdor de la compañía de le dijo a Infobae que el directivo suele compartir con ellos los martes de tacos, se sienta a hablar, se relaciona y muestra interés por los proyectos laborales y personales, por lo que no solo lo admiran por su capacidad profesional, sino también por su calidad humana.

La reciente publicación de resultados de Nvidia generó más atención que la Super Bowl entre el público financiero. Su compañía está en el centro absoluto del desarrollo tecnológico más apasionante del siglo XXI. El mes pasado, Huang fue elegido miembro de la prestigiosa Academia Nacional de Ingeniería de Estados Unidos, un reconocimiento que solo ostentan otros dos CEOs del S&P 500.

“Probablemente lo más inteligente sea no hacer ningún comentario inicial para no estropear todas las cosas buenas que has dicho”, bromeó Huang al tomar la palabra. Shoven le preguntó si la inteligencia artificial ha superado al transistor como el mayor avance de las últimas décadas. “El transistor fue obviamente un gran invento”, reconoció Huang. “Pero la mayor capacidad que permitió fue el software, la habilidad de los humanos para expresar nuestras ideas y algoritmos de una forma repetible computacionalmente”.

Huang explicó que Nvidia ha dedicado las últimas tres décadas a una nueva forma de computación llamada “computación acelerada”. La idea es que la computación de propósito general no es ideal para todos los campos. “Hemos llevado el costo computacional a aproximadamente cero en ciertas áreas”, afirmó. Esto permite extraer todo el conocimiento humano de internet, ponerlo en un ordenador y dejar que encuentre los patrones y relaciones, lo que Huang calificó de “concepto alucinante”.

En la última década, el cerebro detrás de las IA generativa ha reducido en un millón de veces el costo de la computación para el aprendizaje profundo. Lejos de comprar menos chips por ello, ha ocurrido lo contrario. Esto ha permitido modelos de lenguaje gigantescos que literalmente comprenden el significado de casi todo el conocimiento digital. “Podemos entender el significado de un gen, de una proteína, de una célula, igual que entendemos el significado de una página de texto”, ilustró Huang. “Esto es el milagro de lo que ha pasado”.

De cara al futuro, Huang anticipó que las capacidades computacionales para el aprendizaje profundo se multiplicarán por otro millón. Se pasará de entrenar un modelo y luego aplicarlo, a tener un aprendizaje y un ajuste continuo con datos del mundo real. La IA del futuro aprenderá de sonidos, palabras, visión, televisión... “Queremos que la IA esté fundamentada no solo en valores humanos, que es lo que ChatGPT innovó con el aprendizaje por refuerzo con retroalimentación humana, sino también en física, para que sepa que los pies se apoyan en el suelo o que si pisas el agua te hundes”.

Respecto a la competencia en inferencia, Huang dejó claro que hoy el 100% de las IA generativas como ChatGPT, Midjourney o Copilot usan GPUs de Nvidia. “Nvidia tiene el 100% de la inferencia mundial hoy”, aseguró. Y la razón es que Nvidia ofrece la única plataforma de computación acelerada que está literalmente en todas partes tras más de 30 años de trabajo. “Nuestro costo total de propiedad es tan bueno que incluso cuando los chips de la competencia son gratis, no son lo suficientemente baratos”, presumió.

En cuanto a la ansiada inteligencia artificial general, Huang cree que si se define como superar una lista de exámenes de matemáticas, razonamiento, biología, etc., se logrará en 5 años. Pero si se define como tener una inteligencia como la humana, “nadie está realmente seguro de cómo especificar toda vuestra inteligencia aún, y por tanto es difícil de lograr para un ingeniero”.

El papel más profundo que Huang ve para la IA en el descubrimiento de fármacos es entender el significado de toda la información biológica que tenemos hoy, desde aminoácidos hasta genes y células. “Podremos poner una proteína en un ChatGPT y preguntarle para qué sirve, qué enzimas la activan...”, vaticinó. “Ése es el gran avance, la comprensión multiómica de la biología”.

Por último, preguntado por sus consejos para los emprendedores de Stanford, Huang destacó la importancia de tener expectativas bajas y resiliencia. “Desafortunadamente, la resiliencia importa para el éxito. No sé cómo enseñárosla, salvo esperar que sufráis”, dijo. “La grandeza no viene de la inteligencia, viene del carácter. Y el carácter no se forma con gente lista, se forma con gente que ha sufrido”. Inspiradoras palabras de alguien que conoce de primera mano el significado del tesón y de hacer los deberes, en el más amplio sentido de la palabra.

Jensen Huang, el visionario fundador y CEO de la compañía de GPUs más reconocida, no sólo está revolucionando el mundo de la inteligencia artificial, sino que se ha convertido en uno de los hombres más ricos del planeta gracias al explosivo crecimiento de su empresa. Con una fortuna de USD 80.800 millones según Forbes, Huang ha multiplicado por 25 su patrimonio desde 2017 y amenaza con eclipsar al mismísimo Elon Musk.

Nvidia fabrica los sofisticados chips que impulsan la IA, el bien más codiciado actualmente. Sus procesadores son clave para los proyectos de inteligencia artificial de Musk, cuya empresa Tesla vale hoy tres veces menos que Nvidia. Pero el verdadero modelo a seguir de Huang podría ser otro titán tecnológico: el difunto Steve Jobs de Apple.

Como Jobs, Huang luce cada día un atuendo distintivo - chaqueta de cuero al estilo rockstar y pantalón negro - y ha construido un campus icónico para su compañía: los 111.000 metros cuadrados de su sede en Santa Clara imitan la nave espacial Voyager de Star Trek. Y como Jobs, vive para trabajar. “No hacía nada más que Apple”, recuerda una fuente del Silicon Valley. “Huang es igual”.

Su ascenso es aún más asombroso que el de otros multimillonarios tech: Huang llegó a EEUU con sólo 9 años sin hablar inglés, trabajó en un Denny’s y tardó 8 años en obtener su máster. “El coraje y la resiliencia” que le han aupado entre los más ricos siendo sexagenario proceden de su experiencia como inmigrante, afirma un conocido suyo.

Nacido en Taiwán como Jen-Hsun, pasó su infancia en Tailandia antes de que sus padres le enviaran con su hermano mayor a vivir con sus tíos en Washington. Creyendo matricularles en una prestigiosa escuela, acabaron en un internado de Kentucky para jóvenes problemáticos, donde Huang fregaba baños y se enfrentaba a matones armados con navajas.

Sus padres se asentaron en Oregón, donde a los 15 años consiguió su primer empleo lavando platos en Denny’s. “Una excelente opción profesional. Recomiendo a todos empezar en restauración, enseña humildad y esfuerzo”, afirmó. Eligió la Universidad Estatal de Oregón por su matrícula reducida y allí conoció a Lori Mills, una de las dos únicas mujeres de su clase de ingeniería eléctrica. Hoy llevan más de 30 años casados.

Empezó a trabajar en chipmakers nada más graduarse, pero admite que no iba camino del éxito inmediato: tardó 8 años en completar un máster en Stanford a tiempo parcial. Hasta que en 1993, cenando un sándwich en Denny’s, pergeñó con dos colegas en una servilleta el plan para crear su propia empresa de chips.

Fundaron Nvidia con USD 40.000 y empezaron en un apartamento. Salieron a bolsa en 1999 a USD 4 por acción. Los chips se usaban inicialmente para gráficos, pero en 2014 Huang hizo pública su ambición de proveer chips para machine learning. Ese año se tatuó el logo de Nvidia cuando la acción alcanzó los 100.

Aún posee el 3,5% de la compañía, lo que ha disparado su patrimonio. En el último mes ganó USD 10.000 millones. El ex-lavaplatos de Denny’s vive en una mansión de USD 44 millones junto a otros magnates en San Francisco y tiene una villa de USD 33 millones en Hawái. Hasta hace poco se desplazaba él mismo en uno de sus Teslas, pero ha contratado un chófer por seguridad.

Sus hijos Madison y Spencer trabajan para él. Madison estudió en el Instituto Culinario de Nueva York, mientras que Spencer se incorporó como product manager tras un MBA en la NYU. Pero el éxito no ha saciado el hambre de Huang. Sigue despertándose “preocupado” por el futuro de Nvidia y obsesionado por lo siguiente que creará la IA, cuentan fuentes cercanas.

Esa ansiedad le ha empujado a invertir en chipmakers rivales y en startups de IA para diversificar. El año pasado invitó al CEO de Wombo.ai, que crea deepfakes de gente cantando, para explorar una inversión, según NYPOST. “Probablemente el tipo más ocupado del planeta y saca tiempo para reunirse con fundadores”, relata un testigo. Sus empleados lo ven por el campus hablando con becarios y comiendo con la tropa en la cafetería.

Pero la presión pasa factura: en diciembre avisó que quien estuviera desconectado, “semi-retirado”, debía hacer “su maldito trabajo”. Uno de sus libros de cabecera es “Sólo sobreviven los paranoicos”. Y puede que esa paranoia esté justificada: analistas dudan de que la valoración de USD 2 billones de Nvidia sea realista y ven una burbuja de IA peor que la de las puntocom. “La gente acapara chips ahora mismo, pero esa demanda de GPUs ‘más difíciles de conseguir que drogas’, como dijo Musk, no durará”, consignó NYPOST.

A diferencia de Musk, Huang no hace política: no aparece en los registros de donantes, ni pontificia en redes. Pero su fundación familiar, según publica New York Post, está dotada con USD 1.000 millones, ha donado USD 50 millones a su alma mater en Oregón y USD 30 millones a Stanford. Además, dio USD 2 millones a su internado en Kentucky para un nuevo dormitorio femenino. Gracias a esa escuela donde fregaba retretes, dijo, su hermano y él “cumplieron el sueño americano de su padre”.