Jensen Huang ve para Nvidia un mercado de procesadores para agentes de IA de 200.000 millones de dólares

El CEO de Nvidia, Jensen Huang, ha identificado para la compañía un mercado de 200.000 millones de dólares: procesadores diseñados específicamente para agentes de IA. Se trata de una nueva generación de inteligencia artificial que realiza tareas complejas de forma autónoma, sin órdenes directas del usuario.

Qué son los agentes de IA

Los agentes de IA no son simples chatbots que responden preguntas. Son programas que ven la pantalla como una persona, hacen clic en botones, rellenan formularios y toman decisiones por su cuenta. Funcionan en el navegador, en el sistema operativo, en las aplicaciones: en cualquier lugar donde pueda trabajar un usuario.

OpenAI mostró hace poco una demo de Operator, un agente basado en GPT-5.5 que pide comida a través de DoorDash, compra billetes de avión y compara precios en marketplaces. Google y Anthropic desarrollan sistemas similares. Ya no es teoría: los agentes llegan a las versiones de producción de plataformas populares y están disponibles para pruebas.

Para funcionar, los agentes necesitan potencia de cálculo. Deben ver la pantalla, analizar información, comunicarse con servicios web y tomar decisiones en tiempo real, todo a la vez. Eso no tiene nada que ver con limitarse a mostrar una línea de texto como respuesta a una pregunta.

Por qué Nvidia ve este mercado

Hasta ahora, las GPU de Nvidia han dominado un solo terreno: el entrenamiento de grandes modelos de lenguaje. Millones de tarjetas gráficas se destinaron a entrenar ChatGPT, Claude y Gemini. Pero el entrenamiento es un evento único. Después hay que ejecutar los modelos ya terminados en producción, día tras día, millones de veces.

Los agentes funcionarán de forma continua. Realizan muchas operaciones pequeñas, toman decisiones a partir de datos nuevos e interactúan con su entorno. Eso exige una arquitectura muy distinta de la que resulta buena para el entrenamiento. Hacen falta procesadores centrales (CPU), que manejan bien la lógica y la toma de decisiones. Las GPU se especializan en cálculo matricial, algo que no es exactamente lo que necesitan los agentes.

Huang prevé que los agentes de IA harán estallar el mercado en los próximos 3-5 años. Las grandes empresas ejecutarán agentes en sus propios servidores para atender a clientes, procesar datos y gestionar la logística. Los usuarios los instalarán en sus ordenadores domésticos para automatizar tareas rutinarias. Eso implica demanda de una clase de computación totalmente nueva: no para entrenar modelos, sino para su funcionamiento diario en producción.

Tamaño del mercado y velocidad

200.000 millones de dólares es una cifra impresionante. A modo de comparación, equivale aproximadamente al tamaño actual de todo el mercado de procesadores para servidores (Intel, AMD y sus competidores). Si la previsión de Huang es correcta, el mercado de CPU simplemente se duplicará. Y es solo el principio.

Pero lo más interesante no es la cifra, sino la velocidad del desarrollo. Hace un año no existían agentes de IA serios. Hace seis meses se hablaba de ellos como de ciencia ficción. Hoy ya están en pruebas beta con millones de usuarios. Mañana pueden convertirse en una herramienta cotidiana en todas las empresas. Esto muestra lo rápido que avanza la industria de la inteligencia artificial.

Qué significa

Nvidia no se prepara para una sola función nueva, sino para un cambio de paradigma de la computación. Cuando aparece una nueva clase de tareas informáticas (como en su día las GPU para gráficos), nace un nuevo mercado. Si los agentes llegan a ser tan populares como los buscadores o las redes sociales, la demanda de potencia de cálculo crecerá de forma exponencial.

Las empresas empezarán a competir no solo en el modelo (si sus resultados son mejores), sino también en velocidad: qué agente es más rápido, más fiable y más barato. Para las empresas, esto significa que las tareas rutinarias, como las transacciones en línea, el procesamiento de documentos y la atención al cliente, pasarán a los agentes cada vez más rápido. Habrá que replantearse qué hacen las personas en las compañías y qué habilidades son realmente valiosas en la era de la IA. Esto ocurrirá no en diez años, sino en dos o tres.