El 27 de julio de 2026, en una entrevista exclusiva con Bloomberg, Jensen Huang —CEO de Nvidia, la empresa que fabrica la mayoría de los chips que hoy entrenan y corren modelos de IA— dijo algo que suena a ciencia ficción hasta que revisas los contratos que ya firmó para respaldarlo: la industria de semiconductores va a tener que ser 10 veces más grande de lo que es hoy en la próxima década.
La razón que dio no es "la IA va a crecer mucho". Es más específica, y más incómoda si estás automatizando tu negocio con agentes de IA ahora mismo: "En vez de mil millones de personas usando computadoras, vamos a tener 100.000 millones de agentes y miles de millones de robots usando computadoras." Ya no es la gente la que consume cómputo. Son los agentes.
Qué dijo exactamente, con los números reales
Huang fue directo sobre el punto de partida: "La industria de cómputo construida sobre la industria de chips claramente no es suficientemente grande." Su estimación —lo dijo así, como estimación propia, no como certeza— es que el sector de semiconductores, que hoy mueve cerca de 800.000 millones de dólares al año, tendría que llegar a 7,9 billones de dólares (trillion, en inglés) en una década. Diez veces su tamaño actual. Otros medios que cubrieron la misma entrevista hablan de un rango de 5 a 10 veces, según qué capa de la industria se mida.
Esto no se quedó en la entrevista. Nvidia lo respaldó con dinero real, la misma semana: un pacto de 500.000 millones de dólares con SK Group para co-desarrollar memoria HBM4 (High Bandwidth Memory, el tipo de memoria de alta velocidad que alimenta a las GPUs de IA) diseñada específicamente para cargas de trabajo de agentes y robótica; SK Telecom construyendo un centro de datos de 2 gigawatts con la próxima arquitectura Vera Rubin de Nvidia, operativo desde 2027; y una inversión de 1.000 millones de dólares en la surcoreana Naver, con Brookfield aportando hasta 9.000 millones más en capital de infraestructura, para llevar la capacidad de sus centros de datos de 55 a 200 megawatts hacia 2028.
El dato que de verdad te importa: por qué un agente cuesta tanto más que un chatbot
Acá está el matiz que se pierde en los titulares sobre billones de dólares. Huang explicó el porqué técnico detrás del 10x, y ese porqué sí te toca directamente si estás construyendo o pagando por agentes de IA: los modelos de razonamiento —los que planifican, ejecutan varios pasos y usan herramientas, no los que solo responden una pregunta de una vez— consumen, según sus palabras, "cien, mil veces más" tokens por tarea que un chatbot de una sola respuesta.
Un token es, en simple, cada fragmento de palabra que un modelo procesa o genera; es la unidad por la que pagas cuando usas una API de IA. Un chatbot que te responde una pregunta usa un puñado de tokens. Un agente que lee un email, decide qué hacer, busca información, la valida, y ejecuta una acción en tu CRM —el tipo de flujo que arma cualquiera que conecta IA a N8N o a un sistema propio— repite ese ciclo de "pensar y actuar" varias veces antes de terminar. Cada vuelta de ese ciclo es tokens nuevos. Eso es lo que Huang está diciendo que hace falta multiplicar por diez: no la cantidad de gente usando ChatGPT, sino la cantidad de veces que un agente "piensa" antes de terminar una tarea.
Para tu negocio, esto no es una predicción macroeconómica lejana. Es la razón concreta por la que un agente que automatiza una tarea compleja te puede salir bastante más caro en tokens que un asistente que solo contesta preguntas — y por la que ese costo no es un error de diseño tuyo, es estructural al tipo de tarea que le pediste que hiciera.
Por qué esto no es solo hype: ya hay apuestas reales detrás
Es fácil leer "100.000 millones de agentes" y descartarlo como la clase de número redondo que sueltan los CEOs en entrevistas para mover el precio de la acción. La diferencia acá es que Nvidia ya movió capital real sobre esa apuesta la misma semana del anuncio: los 500.000 millones con SK Group y los 1.000 millones (más 9.000 millones de Brookfield) con Naver no son promesas para 2035, son proyectos con fecha de entrega —2027 y 2028— y con memoria HBM4 específicamente diseñada para cargas de trabajo agentic, no para entrenar modelos más grandes. Nvidia también proyecta cerca de 1 billón de dólares en pedidos acumulados de sus próximas plataformas (Blackwell Ultra y Vera Rubin) hacia 2027. Ninguna de estas cifras garantiza que el 10x de Huang se cumpla exactamente — es su estimación, no un hecho consumado — pero sí confirma que quien fabrica el hardware está apostando su propio capital a que los agentes, no los chatbots, son el próximo salto de demanda.
Qué significa esto si estás construyendo o pagando por agentes de IA en tu negocio
1. No todo problema necesita un agente que razona en varios pasos. Si una tarea se resuelve con una respuesta directa, usar un modelo de razonamiento completo para eso es pagar el costo de tokens de un agente por el trabajo de un chatbot.
2. Diseña el flujo pensando en cuántas "vueltas" de pensar-y-actuar necesita realmente. Cada paso adicional en un agente (leer, decidir, buscar, validar, ejecutar) es tokens nuevos — menos pasos bien diseñados suelen costar menos que más pasos "por si acaso".
3. Presupuesta el costo de un agente como una variable, no como un número fijo. El mismo agente puede consumir montos muy distintos de tokens según la complejidad de la tarea que le llega — monitorea el uso real, no solo el precio por token que anuncia el proveedor.
4. Si tu negocio depende de agentes en producción, la tendencia de Huang (sea 5x o 10x) es la que vas a sentir en la factura. No hace falta creer el número exacto para tomar la decisión correcta hoy: construir con criterio sobre cuándo un agente completo es necesario y cuándo no, en vez de agregarlo por defecto a cada flujo.
---
Fuentes
- Jensen Huang says AI agents could drive a 5-10x computing boom — The New Stack
- Nvidia CEO Huang: Chips Industry Must Grow 10x Over The Next Decade To Power 100 Billion AI Agents — Yahoo Finance
- Nvidia CEO Jensen Huang Said the Semiconductor Industry Could Grow to $7.9 Trillion — Yahoo Finance
- Nvidia CEO Huang: Chips Industry Must Grow 10x Over The Next Decade — 24/7 Wall St.
- Nvidia CEO Jensen Huang calls for 10x growth in semiconductor industry — CryptoBriefing