Jensen Huang, consejero delegado de Nvidia, sostiene que GPT-6 Astra, el modelo de OpenAI, ya ha alcanzado la inteligencia artificial general (AGI). El ejecutivo publicó esta conclusión el domingo, aunque el alcance de la afirmación depende de una definición que sigue sin contar con un criterio aceptado de forma general.
“AGI has arrived”, escribió Huang en una publicación en X, en la que afirmó que GPT-6 Astra había sido entrenado con más de 100.000 sistemas NVIDIA Grace Blackwell NVLink72. En el mismo mensaje añadió que otras 400.000 GPU se pondrán próximamente en funcionamiento y felicitó al equipo de OpenAI.
Una afirmación relevante, pero difícil de medir
La AGI suele describirse como una inteligencia artificial capaz de realizar trabajo intelectual al nivel de una persona. El problema es que esa formulación admite interpretaciones muy distintas. Para algunos especialistas, bastaría con que un modelo superase a los humanos en un amplio conjunto de tareas. Para otros, tendría que poder asumir de manera fiable prácticamente todo el trabajo intelectual que realizan los expertos.
Tampoco existe una prueba universal que permita determinar cuándo se ha alcanzado ese umbral. Por eso, la declaración de Huang debe entenderse como una valoración, no como el resultado de una certificación técnica compartida por toda la industria.
El consejero delegado de Nvidia había empleado un tono más matizado pocos días antes. Durante una reunión del G20 afirmó que el mundo estaba “prácticamente” en la AGI, aunque señaló que el término podía significar mucho o no significar nada. Posteriormente, su postura pasó a ser más tajante: a su juicio, la AGI ya ha llegado.
El papel de Nvidia y los incentivos del mercado
La posición de Huang también se produce desde una empresa con un interés directo en la expansión de la infraestructura de inteligencia artificial. Nvidia vende las GPU y los sistemas sobre los que se entrenan y ejecutan muchos de estos modelos. Cuanto más creíble sea la expectativa de que la AGI está cerca —o ya se ha alcanzado—, mayor puede ser la presión para que las compañías mantengan sus inversiones en centros de datos, chips y capacidad de cómputo.
Ese componente comercial no invalida por sí mismo la opinión de Huang, pero sí obliga a situarla en contexto. La afirmación llega además cuando la industria sigue tratando de fijar qué capacidades deberían exigirse a un sistema para considerarlo general.
En el pasado, incluso los acuerdos empresariales intentaron vincular la AGI a criterios económicos. El pacto entre OpenAI y Microsoft habría relacionado inicialmente ese hito con sistemas capaces de generar unos 100.000 millones de dólares de beneficio. También se contempló la participación de un comité independiente de expertos para evaluar una eventual declaración.
Sin embargo, ambas compañías reescribieron su acuerdo en abril. OpenAI continuará realizando pagos a Microsoft hasta 2030, con independencia de los avances tecnológicos. De ese modo, dejó de ser necesario establecer contractualmente un momento preciso para determinar si la AGI había sido alcanzada.
El debate sigue abierto
Algunas voces respaldan una interpretación amplia del término. Sequoia afirmó a comienzos de año que 2026 sería el año de la AGI. Mark Gubrud, el físico que utilizó el concepto en 1997, también considera que ya se ha alcanzado. Según explicó, los modelos actuales funcionan aproximadamente al nivel humano en lenguaje y conocimiento general, trabajan miles de veces más rápido y todavía presentan carencias importantes que, en su opinión, se reducen con rapidez.
Otros expertos sitúan el listón mucho más arriba. Dario Amodei, consejero delegado de Anthropic, ha descrito la AGI como una especie de “país de genios dentro de un centro de datos”. Desde esa perspectiva, la llegada de un sistema así sería evidente y tendría efectos inmediatos. En declaraciones anteriores, Amodei consideraba que ese punto todavía no se había alcanzado.
El crítico de la inteligencia artificial Gary Marcus mantiene igualmente su escepticismo y ha recopilado varias ocasiones en las que se proclamó prematuramente la llegada de la AGI. La declaración de Huang se incorpora ahora a una discusión en la que el avance de los modelos convive con una cuestión aún sin resolver: qué debe ser capaz de hacer exactamente una máquina para que pueda decirse que piensa y trabaja como una persona.
