Nacido en Taiwan, Jensen Huang solo pasó cinco años en ese país antes de que su familia se mudara a Tailandia, para después emigrar al país que le ha dado acogida desde entonces: Estados Unidos. Jensen Huang siempre tuvo una inclinación muy clara por la tecnología. De hecho, acabó licenciándose en Ingeniería Eléctrica en 1984 (Oregón) y en 1992 en Stanford; y después comenzó a trabajar como director de LSI Logic… y también diseñaba microprocesadores para AMD.

“La computación mediante GPU ha disparado la inteligencia artificial moderna”

Sin embargo, tan solo un año después de obtener su master en Stanford, junto con Chris Malachowsky y Curtis Priem, fundó Nvidia, con el objetivo de solventar el problema de los gráficos 3D para el PC. En aquella época comenzó a hacer furor la tarjeta 3dfx Voodoo que, a todos los efectos, inició el mundo del gaming en ordenador. Tan solo diez años después, 3dfx fue adquirida por Nvidia.

Cores, más cores e IA

El elemento fundamental que está detrás del éxito de Nvidia, y de las GPU en general, fue el uso del procesamiento en paralelo, en lugar de incrementar las frecuencias de reloj, que era la solución habitual en aquellos años para conseguir más potencia. Hoy en día, la tarjeta con más núcleos de Nvidia tiene nada menos que 16.384.

La existencia de un número tan elevado de núcleos comenzó a suscitar el interés de los programadores, que vieron que toda esa potencia podía tener otras aplicaciones en computación. Gracias a que Nvidia disponía del modelo de programación CUDA (tanto de la plataforma como de cientos de librerías y SDK) el uso de las GPU (graphics processing units) se hizo muy accesible y ganó adeptos.

La posibilidad de disponer de miles de núcleos de procesador para realizar tareas llamó la atención del mundo de la inteligencia artificial, limitado hasta aquel momento a grandes ordenadores —o a esperas muy largas— para llegar a resultados decentes. El procesamiento en paralelo desbloqueó muchas vías de investigación en IA y en los últimos años se han podido ver los resultados de disponer de la tecnología de GPU.

Todas las plataformas modernas, tales como ChatGPT, las IA generativas o las IA de difusión estable (las que se utilizan para crear imágenes) usan como base cientos o miles de GPU. De modo que, en cierta forma, Jensen Huang ha allanado el camino para las inteligencias artificiales modernas, al proporcionar la base de hardware que las hace posibles.

Bajo el liderazgo de Huang, Nvidia se ha convertido en la fuerza dominante en el mercado de los chips para gaming e IA. Además, la empresa se ha expandido, diseñando chips para centros de datos y coches autónomos (ambas áreas muy cerca de la inteligencia artificial).

Huang el filántropo

Más allá de sus éxitos en el mundo corporativo, Jensen Huang también tiene una importante vertiente filantrópica. Ha donado más de ochenta millones de dólares a sus antiguas universidades de Stanford y de Oregón, y también al que fue su instituto: Oneida Baptist.

Para Huang, la formación resulta muy importante, y eso es algo que también traslada a su empresa que, en los últimos años, ha recibido múltiples reconocimientos: una de las cien mejores compañías para las que trabajar, una de las cincuenta compañías más inteligentes y una de las compañías más innovadoras.