

























El consejero delegado de Nvidia, Jensen Huang, instó a las empresas a adoptar estrategias agénticas autónomas para avanzar en inteligencia artificial, asegurando que “todas las compañías del mundo necesitan una estrategia OpenClaw, una estrategia de sistemas agentes”.
Durante la conferencia GTC 2026 en San José, Huang describió OpenClaw —un agente de IA de código abierto— como “el nuevo ordenador” y afirmó que podría hacer por los agentes personales de IA lo mismo que Windows hizo por la informática personal.
OpenClaw, anteriormente conocido como Clawdbot y Moltbot, ha ganado gran popularidad en Silicon Valley. Aunque su creador, Peter Steinberger, fue fichado por OpenAI, el proyecto continuará como software de código abierto.
“OpenClaw ha hecho posible crear agentes personales. Las implicaciones son increíbles”, afirmó Huang, quien también lo comparó con tecnologías clave como Linux, Kubernetes o HTML por su impacto en la industria.
No obstante, señaló un reto importante: la seguridad. Para abordarlo, Nvidia presentó NemoClaw, una versión que añade controles de privacidad y protección, como filtros de red y enrutadores de privacidad, para un uso seguro dentro de las empresas.
Nvidia también está promoviendo esta tecnología con eventos para desarrolladores en los que los asistentes pueden crear sus propios agentes de IA personalizados.
Además, Huang anunció un nuevo sistema de inferencia basado en tecnología de la startup Groq y proyectó una demanda de un billón de dólares para sus chips de IA Blackwell y Rubin hasta 2027.
Por otro lado, Huang ha propuesto una nueva forma de atraer talento: ofrecer tokens a los ingenieros como parte de su remuneración.
Durante la GPU Technology Conference, Huang afirmó que en el futuro los ingenieros preguntarán “cuántos tokens incluye el puesto”. Según explicó, podrían recibir tokens por valor de aproximadamente la mitad de su salario anual, además del sueldo base.
Los tokens son unidades que utilizan las empresas de inteligencia artificial para medir el uso de computación (por ejemplo, el procesamiento de texto). Cuantos más tokens se usan, mayor es el coste.
Huang sugirió que disponer de tokens permitiría a los ingenieros ser hasta 10 veces más productivos, convirtiéndolos en una nueva herramienta clave de reclutamiento en Silicon Valley, junto al salario, bonus y acciones.
Algunos expertos ya consideran los tokens como un “cuarto componente” de la compensación laboral, en un contexto donde la capacidad de computación para IA es cada vez más valiosa y limitada.
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