«NVIDIA fue fundada gracias a Windows», afirmó Jensen Huang durante un evento de Microsoft celebrado en San Francisco el 7 de octubre.
El director ejecutivo no planteó que el sistema operativo hubiera creado la empresa por sí solo, sino que explicó cómo la expansión de la computadora personal abrió el mercado donde sus fundadores imaginaron una nueva clase de gráficos y, décadas después, la plataforma de cómputo usada para inteligencia artificial.
Huang situó el origen de esa idea a fines de 1992, cuando Windows 3.1 ganaba presencia y él, Chris Malachowsky y Curtis Priem pensaban en una PC capaz de mostrar gráficos tridimensionales para videojuegos y diseño. La compañía nació en 1993; al recordar esa etapa junto a Satya Nadella, el ejecutivo trazó una línea entre el software de Microsoft y cada salto posterior de sus chips.
Windows fue el punto de partida de las GPU
Windows 95 facilitó la integración de hardware gráfico en las computadoras, mientras DirectX dio a los desarrolladores una forma común de aprovecharlo desde sus aplicaciones. Huang destacó después DirectX 8, etapa en la que ambas compañías trabajaron en la GPU programable y acercaron la potencia gráfica a tareas que iban más allá de dibujar escenas.
De ese proceso surgió una base para GeForce y, más tarde, CUDA, el entorno con el que los programadores empezaron a utilizar procesadores gráficos para cálculos generales. En la reconstrucción recogida por Yahoo Finance, Huang sostuvo que sin Windows no habría existido GeForce y que, sin esta línea de productos, CUDA difícilmente habría llegado a los investigadores de aprendizaje profundo.
El regreso al PC con IA local
La ocasión para mirar atrás fue el lanzamiento de equipos Windows basados en RTX Spark, el chip con el que NVIDIA busca llevar modelos avanzados y agentes de IA directamente a portátiles y computadoras compactas. Microsoft presentó Surface Laptop Ultra como uno de los primeros ejemplos de esa colaboración y anunció reservas de equipos para una disponibilidad prevista a partir del 16 de octubre.
Según los datos difundidos en el evento, el portátil puede incorporar hasta 128 GB de memoria unificada y ofrecer hasta un petaflop de rendimiento de IA en precisión FP4. Son máximos de una configuración concreta y no equivalen, por sí solos, a que cualquier aplicación funcione con la misma velocidad; el rendimiento real dependerá del modelo, la memoria disponible y el software utilizado.
Las empresas también adelantaron una versión de DGX Station para Windows orientada a desarrolladores y organizaciones que necesitan ejecutar modelos de mayor tamaño en el escritorio. Con ello buscan reducir la distancia entre el trabajo cotidiano en el sistema operativo y la infraestructura de cómputo que suele estar en servidores o en la nube.
La prueba para los agentes de escritorio
El otro componente de la apuesta son los agentes capaces de actuar dentro de la PC. Microsoft anunció contenedores de ejecución para mantener sus tareas bajo control del sistema, mientras NVIDIA ofrece hardware y herramientas para procesar modelos localmente; la promesa es responder con menor dependencia de servicios remotos y conservar más información en el dispositivo.
Quedan preguntas prácticas sobre precio, consumo, compatibilidad y seguridad antes de saber si esta generación cambiará el uso masivo de la computadora.
Para Huang, la nueva etapa repite una lógica conocida: un sistema operativo abre una plataforma, los desarrolladores encuentran usos imprevistos y el hardware evoluciona para sostenerlos. Esta vez, el desafío es que la IA local demuestre utilidad fuera de las presentaciones.
