El consejero delegado de Nvidia, Jensen Huang, felicitó a OpenAI en redes sociales por el lanzamiento de GPT-6 Astra y de paso lanzó un veredicto: la AGI ya ha llegado. Escribió que el modelo se "entrenó con más de unas 100.000 GPU NVIDIA Grace Blackwell NVLink72" y añadió que de ChatGPT a o1 y luego a Astra solo pasaron cuatro años, y que el próximo lote de 400.000 GPU está a punto de entrar en operación.
Desde OpenAI llegaron otras dos declaraciones. Aidan Clark, vicepresidente de entrenamiento de investigación, dijo que era la primera vez que la empresa realizaba un preentrenamiento con más de 100.000 GPU en el sitio de Stargate, en Texas. El presidente Greg Brockman usó un tono más cauto: afirmar que ya se ha entrado en la era de la AGI "no carece por completo de fundamento".
El boletín de resultados de Astra se publicó el mismo día del lanzamiento: 98% en FrontierMath Tier 4, 99,9% en ARC-AGI-3, puntuación perfecta en ExploitBench; OpenAI también mencionó que el modelo elevó a 186 la cota superior conocida para los huecos entre números primos. El precio estándar vía API es de 10 dólares por millón de tokens de entrada y 50 dólares por millón de tokens de salida, con la lectura y escritura de caché facturadas aparte.
El número 100.000: la unidad sigue sin aclararse
La unidad de la frase de Huang aparece de dos formas en las coberturas: unas veces como 100.000 sistemas, otras como 100.000 GPU. NVLink72 designa un rack completo que conecta 72 GPU como una sola unidad, así que entre ambas lecturas hay una diferencia de más de setenta veces. La formulación de Aidan Clark fue "preentrenamiento con más de 100.000 GPU", lo que sugiere que la cifra se acerca más al número de GPU que al de racks. Ni Nvidia ni OpenAI han aclarado la unidad, y el material público tampoco revela la escala de racks del sitio en Texas.
Tampoco se ha explicado a qué se refiere la frase "400.000 GPU a punto de entrar en operación": qué lote de equipos, dónde se desplegará, si servirá para entrenamiento o para inferencia. La frase se ha citado repetidamente al difundirse, pero por ahora es solo una declaración en redes sociales, sin un anuncio oficial de despliegue que la respalde.
Cuatro años, y a quién le corresponde definir la AGI
La línea de tiempo que traza Huang une tres hitos —ChatGPT, o1 y Astra— mediante la escala de entrenamiento en expansión continua, sin que medie entre ellos ninguna prueba pública de certificación. Su argumento se apoya en capacidad de cómputo y puntuaciones de benchmark; Nvidia no ha explicado con qué criterio juzga que la AGI ya ha llegado.
La definición publicada en el sitio de OpenAI procede de los estatutos de la empresa de 2018: un sistema altamente autónomo que supera a los humanos en la mayoría de los trabajos con valor económico. Esa frase sigue vigente hoy, pero el método de medición correspondiente nunca ha llegado a existir: cuántos trabajos cuentan como "la mayoría", con qué referencia se mide "superar a los humanos", nada de eso tiene un criterio citable. Las puntuaciones de benchmark solo ofrecen resultados aislados, y la distancia entre ellas y esta definición sigue sin que nadie la cubra.
El propio Sam Altman va en la dirección contraria. Según informes públicos, considera que la definición de AGI es muy ambigua, un término de marketing irrelevante. El consejero delegado y el presidente de la misma empresa, sumados al jefe del mayor proveedor de cómputo, llegan a tres formulaciones distintas sobre el mismo modelo.
Para los desarrolladores, lo único verificable por ahora es el precio y las puntuaciones. La franja de 10/50 dólares queda muy por encima de la generación insignia anterior, y la factura de las tareas de contexto largo subirá en consecuencia; pruebas como FrontierMath y ExploitBench siguen a cierta distancia del trabajo de ingeniería cotidiano. Si la AGI ha llegado o no, por ahora no hay ningún documento definitivo que citar, solo diferencias en cómo lo formulan tres directivos.
Fuentes: declaraciones de directivos de Nvidia en redes sociales, CocoLoop, página de lanzamiento de modelos de OpenAI, varios medios tecnológicos; las cifras de GPU, las puntuaciones y los precios de la API se contrastaron uno por uno.