Jensen Huang Define la Era de la Inteligencia Artificial (artificial intelligence): el Marco "Five-Layer Cake" (Five-Layer AI Framework) Revelado en Davos 2026
En el Foro Económico Mundial en Davos esta semana, el CEO de Nvidia, Jensen Huang, presentó una tesis definitoria para la industria de la inteligencia artificial, llevando la conversación más allá de los chatbots y hacia el ámbito de la infraestructura global crítica. En un diálogo de alto perfil con Larry Fink, CEO de BlackRock, Huang introdujo un comprensivo marco de "IA de cinco capas" (Five-Layer AI Framework)—una hoja de ruta estratégica que categoriza el ecosistema de la IA en estratos distintos e interdependientes.
Este marco llega en un momento crucial. Al comenzar 2026, la industria enfrenta escrutinio respecto a los enormes gastos de capital y la sostenibilidad de la denominada "burbuja de la IA". El contraargumento de Huang fue preciso y estructural: no estamos simplemente construyendo software; estamos ejecutando el mayor proyecto de construcción de infraestructura en la historia humana. Desde redes energéticas hasta robótica física, el alcance de la IA se ha expandido mucho más allá de las limitaciones digitales de años anteriores.
Para los observadores de la industria y los líderes empresariales, el "pastel de capas" de Huang ofrece más que una metáfora; proporciona una rúbrica para entender dónde se capturará el valor en la próxima década. Mientras Creati.ai analiza este nuevo paradigma, queda claro que el enfoque está cambiando del entrenamiento de modelos a desplegarlos en el mundo físico.
El Marco de Infraestructura de Cinco Capas
La contribución central de Huang en el foro de este año fue la delineación del stack de IA en cinco capas esenciales. A diferencia de modelos anteriores que se centraban fuertemente en algoritmos, este marco enfatiza las realidades físicas y logísticas requeridas para sostener la IA a escala global.
Según Huang, el valor económico de la IA se realiza solo en la capa más alta, pero ese éxito se basa en la solidez de las cuatro capas subyacentes. La "construcción" que él describe implica que los billones actuales en inversión no son apuestas especulativas sino capital necesario para servicios básicos fundamentales, comparable a la electrificación del siglo XX o la construcción del sistema de autopistas interestatales.
La siguiente tabla detalla las cinco capas del marco de Huang tal como se presentó en Davos:
Table 1: Jensen Huang’s Five-Layer AI Infrastructure Stack
| Layer | Description | Strategic Importance |
|---|---|---|
| 1. Energy | El requisito fundamental; generación de energía, refrigeración y redes de energía sostenibles. | La IA no puede existir sin energía masiva y constante; las carencias aquí estrangulan todo el stack. Enfoque de inversión: nuclear, renovables y modernización de la red. |
| 2. Compute & Chips | La capa de hardware; GPUs, silicio personalizado y plantas de fabricación (fabs). | Este es el bastión de Nvidia; incluye nuevas fabs de TSMC, Foxconn y Micron. La oferta sigue estando restringida a pesar de la producción récord. |
| 3. Cloud Infrastructure | Centros de datos, nubes soberanas y enormes clústeres de servidores. | La red de distribución para la inteligencia; requiere tierra física, acero y mano de obra cualificada. Las nubes de IA soberanas están emergiendo como prioridades nacionales. |
| 4. AI Models | La capa de inteligencia; modelos foundation, modelos de razonamiento abiertos y "cerebros digitales". | Incluye gigantes propietarios y avances de código abierto como DeepSeek. La democratización permite a las industrias construir sin empezar desde cero. |
| 5. Applications | La capa de valor; agentes de IA en salud, finanzas, manufactura y robótica. | Donde se genera el ROI económico; la IA resuelve problemas específicos del dominio. Cambio de "chatear con la IA" a "la IA haciendo trabajo". |
La Democratización de la Inteligencia: El Efecto DeepSeek
Una porción significativa del diálogo se centró en la cuarta capa—los modelos de IA—y el cambio radical que ocurre dentro de ella. Huang destacó explícitamente el lanzamiento de DeepSeek y modelos de razonamiento abiertos similares como un "gran evento" para la industria global. Mirando la trayectoria de 2025 a 2026, la disponibilidad de modelos de razonamiento de alto rendimiento y código abierto ha alterado fundamentalmente el panorama competitivo.
"DeepSeek fue un momento decisivo porque fue el primer modelo de razonamiento abierto del mundo", señaló Huang. Este desarrollo rompió la barrera de entrada para las empresas. Anteriormente, las compañías creían que necesitaban entrenar enormes modelos propietarios desde cero—un costo prohibitivo para la mayoría. Hoy, la "inteligencia" está cada vez más comoditizada y accesible.
Este "Efecto DeepSeek" ha permitido a industrias fuera de la tecnología tradicional—como farmacéutica y manufactura pesada—integrar capacidades avanzadas de razonamiento directamente en sus flujos de trabajo sin necesitar un equipo de doctorados para construir un modelo. El resultado es un auge en las aplicaciones de la capa cinco, donde la utilidad de la IA se afina para tareas específicas y de alto valor en lugar de conversaciones de propósito general.
Más Allá de lo Digital: El Auge de la Inteligencia Física
Quizá el aspecto más prospectivo del discurso de Huang en Davos fue su énfasis en la "IA Física". Mientras que la primera ola de IA generativa (Generative AI) trató de dominar el lenguaje y los píxeles (texto, código, imágenes), la ola actual trata de dominar las leyes de la física.
"Los sistemas de IA ahora entienden mucho más que el lenguaje", explicó Huang. "Están aprendiendo estructuras de proteínas, interacciones químicas, dinámica de fluidos y física de partículas."
Esta transición marca la entrada de la IA en el mundo físico, o lo que Huang denomina "Inteligencia Física". Esto es crítico para los sectores de manufactura y robótica. En esta visión, la IA no solo escribe un poema o depura código; simula un aerogenerador para optimizar el flujo de aire, predice cómo una nueva molécula farmacéutica se unirá a una proteína, o controla un robot humanoide en una planta de producción.
Para Europa y naciones industriales, Huang señaló esto como una "oportunidad de una generación". A diferencia de la era de Internet de consumo, que favoreció regiones centradas en software, la era de la Inteligencia Física favorece regiones con profundas raíces en ingeniería industrial. "Ya no escribes IA; la enseñas", dijo Huang, sugiriendo que los expertos de dominio en ingeniería mecánica y biología se están convirtiendo en los nuevos arquitectos de la IA.
Abordando la "Burbuja de la IA": Una Historia de Construcción
El elefante en la sala en Davos fue la cuestión de la sostenibilidad financiera. Con cientos de miles de millones de dólares vertidos en GPUs y centros de datos, los escépticos—e incluso algunos inversores—han empezado a temer una burbuja. Larry Fink, representando a los asignadores de capital, planteó la pregunta directamente.
La defensa de Huang se basó en mecánicas de oferta y demanda. "Intenta alquilar una GPU de Nvidia ahora mismo", desafió. La dificultad para asegurar potencia de cálculo, incluso para hardware de generaciones anteriores, indica que la demanda todavía supera con creces la oferta.
Sin embargo, su argumento más profundo se refería a la naturaleza del gasto. Huang replanteó la "burbuja" como un ciclo necesario de infraestructura. Afirmó que estamos presenciando la sustitución de 100 billones de dólares en infraestructura informática tradicional por computación acelerada. Además, esta construcción está creando empleos, no solo en programación, sino en oficios.
"Necesitamos plomeros, electricistas, trabajadores de la construcción, trabajadores del acero", dijo Huang, destacando que la construcción física de centros de datos es en sí misma un motor económico masivo. Describió el escenario como una "historia de construcción" más que solo una historia tecnológica. El capital que se está desplegando está comprando activos tangibles—terrenos, centrales eléctricas, edificios en bruto y fábricas de silicio—esenciales para el próximo siglo de actividad económica.
Perspectiva de Creati.ai: El Camino por Delante
Desde el punto de vista de Creati.ai, el marco de 2026 de Jensen Huang sirve como una narrativa estabilizadora para una industria en hipercrecimiento. Al desglosar el ecosistema en cinco capas, proporciona una lista de verificación para la preparación organizacional.
Para nuestros lectores y clientes, las implicaciones son tres:
- La infraestructura es clave: Las organizaciones deben asegurarse de tener acceso a los recursos de cómputo (Capa 2) y la nube (Capa 3) necesarios, ya que la escasez persistirá.
- Aprovechar los modelos abiertos: El valor ya no está en acaparar un modelo sino en aplicar un modelo abierto (Capa 4) a datos propietarios.
- Prepararse para la IA Física: La próxima frontera competitiva no está en mejores chatbots, sino en la IA que entiende las operaciones físicas de su negocio (Capa 5), ya sea logística de la cadena de suministro, descubrimiento de fármacos o manufactura automatizada.
A medida que se hornea el "pastel de cinco capas", el enfoque para 2026 estará en el glaseado: la capa de aplicaciones. Aquí es donde los trillones teóricos en inversión deben finalmente convertirse en ganancias de productividad tangibles. Según Huang, apenas estamos comenzando.
