THE 100 MOST INFLUENTIAL FIFTIERS OF THE WORLD — Global Ranking 2027 #013 | Jensen Huang: a los 63 años, el hombre que convirtió un chip gráfico en la infraestructura de la nueva economía mundial

Hay empresarios que construyen una gran compañía y empresarios que terminan construyendo la infraestructura sobre la que otras compañías crean el futuro. Jensen Huang pertenece ya al segundo grupo. A sus 63 años, el fundador, presidente y CEO de NVIDIA dirige una organización que ha pasado de fabricar procesadores gráficos para videojuegos a situarse en el centro de la inteligencia artificial, los centros de datos, la robótica, los vehículos autónomos, la industria y, cada vez con mayor fuerza, la medicina y las ciencias de la vida. En 2026 continúa ejerciendo el mismo puesto que asumió al fundar NVIDIA en 1993, más de tres décadas después, mientras la compañía atraviesa la etapa de mayor expansión de toda su historia.

Su candidatura a THE 100 MOST INFLUENTIAL FIFTIERS OF THE WORLD — Global Ranking 2027 se justifica por algo que va más allá de riqueza o tecnología. Huang es uno de los ejecutivos que están determinando qué capacidad de computación tendrá disponible la economía mundial durante la próxima década. Y eso significa influir indirectamente sobre prácticamente todas las industrias: bancos, laboratorios farmacéuticos, automóviles, fábricas, hospitales, gobiernos, universidades, plataformas digitales y empresas que todavía ni siquiera existen.

Los números ilustran la escala. El 26 de agosto de 2026, NVIDIA anunció unos ingresos trimestrales récord de 96.221 millones de dólares, un 106% más que un año antes. Solo Data Center generó 89.000 millones, un 117% más interanual. El beneficio neto GAAP alcanzó 59.688 millones de dólares en apenas tres meses. No se trata simplemente del crecimiento de una empresa de chips: NVIDIA se está beneficiando de una reasignación masiva de capital mundial hacia infraestructura destinada a entrenar y ejecutar inteligencia artificial. Huang define este proceso como la creación de una nueva infraestructura industrial en la que la computación empieza a transformarse directamente en productividad y generación de ingresos.

Su riqueza personal ha seguido una trayectoria paralela. Forbes estimaba el 13 de septiembre de 2026 su patrimonio en aproximadamente 189.100 millones de dólares, situándolo como la octava persona más rica del mundo en ese momento. Huang conserva alrededor del 3% de NVIDIA, por lo que buena parte de esa fortuna continúa vinculada directamente a la empresa que creó. Durante 2026 llegó temporalmente a superar los 200.000 millones de dólares cuando la cotización alcanzó nuevos máximos.

Pero la historia de Jensen Huang no empezó con inteligencia artificial generativa. Nació en Taiwán en 1963, pasó parte de su infancia en Tailandia y llegó muy joven a Estados Unidos. Estudió ingeniería eléctrica en Oregon State University y posteriormente obtuvo un máster en Stanford. Antes de fundar NVIDIA trabajó en AMD y LSI Logic. En 1993, junto a Chris Malachowsky y Curtis Priem, creó NVIDIA alrededor de una intuición que parecía mucho más limitada de lo que terminaría siendo: la informática necesitaría procesadores especializados capaces de realizar enormes cantidades de cálculos simultáneamente.

Aquella intuición produjo en 1999 la GPU moderna de NVIDIA. Después llegó una segunda decisión todavía más importante: desarrollar CUDA, la arquitectura que permitió utilizar esos procesadores para computación general y no únicamente para gráficos. Durante años aquello fue una apuesta técnica utilizada fundamentalmente por investigadores, ingenieros y científicos. Cuando el deep learning empezó a demostrar que enormes redes neuronales podían entrenarse utilizando procesamiento paralelo, NVIDIA llevaba años construyendo precisamente la infraestructura necesaria.

Esa es probablemente una de las grandes lecciones empresariales de Huang: las revoluciones tecnológicas se ganan muchas veces construyendo la infraestructura antes de que el mercado comprenda completamente para qué va a utilizarla.

La IA generativa convirtió esa apuesta en una de las mayores transformaciones empresariales de nuestra época, pero Huang está intentando repetir ahora el mismo patrón en nuevos territorios. Habla de agentic AI, de miles de millones de agentes digitales trabajando continuamente, de physical AI capaz de controlar robots y máquinas y de modelos que comprenden el mundo físico. NVIDIA ya no se presenta únicamente como fabricante de hardware, sino como una plataforma que cubre chips, redes, sistemas, software, modelos y herramientas de desarrollo. En junio de 2026 Huang describió una próxima economía poblada por miles de millones de agentes de IA capaces de realizar tareas de forma permanente, mientras Vera Rubin, la siguiente gran arquitectura de la compañía, entraba en producción.

Para FIFTIERS, sin embargo, existe otro territorio todavía más interesante: la biología.

Huang lleva años defendiendo que la inteligencia artificial puede transformar las ciencias de la vida del mismo modo que transformó la informática. En enero de 2026, NVIDIA y Eli Lilly anunciaron un laboratorio conjunto de inteligencia artificial para descubrimiento de medicamentos en el que ambas compañías prevén invertir hasta 1.000 millones de dólares durante cinco años en talento, infraestructura y capacidad de computación. El objetivo es unir investigadores de biología y medicina con ingenieros de IA para explorar grandes espacios químicos y biológicos mediante simulación antes de fabricar físicamente una molécula.

La arquitectura tecnológica que sostiene esa ambición se llama NVIDIA BioNeMo. La plataforma está diseñada para entrenar y desplegar modelos aplicados a biología, química, genómica y diseño molecular. En junio de 2026 NVIDIA lanzó además BioNeMo Agent Toolkit, que permite dotar a agentes de inteligencia artificial de herramientas científicas capaces de realizar predicción estructural, molecular docking, química generativa, análisis genómico, diseño de proteínas y búsqueda de biomarcadores. Más de 50 compañías y organizaciones ya estaban utilizando esas capacidades, entre ellas Lilly, Schrödinger, Databricks, Natera, Anthropic, OpenAI y el Institute for Protein Design de la University of Washington.

La relevancia para la economía de la longevidad es enorme. Las principales enfermedades asociadas con el envejecimiento —cáncer, patologías cardiovasculares, neurodegeneración, enfermedades metabólicas y múltiples formas de deterioro funcional— requieren descubrir mejores moléculas, comprender proteínas, analizar genomas, identificar biomarcadores y desarrollar terapias con una velocidad y una precisión mayores. Si la inteligencia artificial consigue reducir ciclos de investigación, seleccionar mejores candidatos antes de entrar en laboratorio y automatizar parte de la experimentación, el coste y el tiempo necesarios para producir nueva medicina podrían empezar a cambiar.

NVIDIA está intentando convertir ese proceso en una infraestructura computacional continua. Su colaboración con Lilly contempla precisamente conectar laboratorios físicos con laboratorios computacionales para construir sistemas en los que los experimentos generen datos, esos datos mejoren modelos de IA y los modelos propongan nuevos experimentos durante las 24 horas del día. Es el nacimiento de algo parecido a una fábrica autónoma de descubrimiento científico.

La misma lógica empieza a trasladarse a hospitales. En mayo de 2026, NVIDIA, Foxconn y grandes centros médicos de Taiwán anunciaron una expansión de sistemas de IA clínica y robótica dentro de la iniciativa Healthy Taiwan, respaldada por una inversión regional de 1.500 millones de dólares. La mayoría de los grandes centros médicos del país estaban ya utilizando sistemas capaces de apoyar más de 14 millones de encuentros con pacientes al año, en un contexto que NVIDIA vincula explícitamente con envejecimiento poblacional, escasez de profesionales sanitarios y aumento de costes asistenciales.

Este punto conecta de forma directa a Jensen Huang con uno de los mayores desafíos de la longevidad. Si millones de personas viven más, la solución no puede consistir únicamente en multiplicar proporcionalmente médicos, enfermeros, hospitales y gasto. Será necesario aumentar la productividad sanitaria. Agentes capaces de documentar, analizar pruebas, apoyar decisiones clínicas, monitorizar pacientes o coordinar procesos podrían permitir que los profesionales humanos dediquen más tiempo al trabajo que realmente requiere juicio, empatía y experiencia.

La longevidad, por tanto, necesita computación.

Necesita mucha.

Y Huang está construyendo una parte esencial de esa capacidad.

Su influencia tampoco termina en salud. La inteligencia artificial puede modificar radicalmente la productividad laboral de las generaciones maduras. En una economía donde cada vez más personas trabajarán después de los 60 y los 70 años, los copilotos digitales, agentes y herramientas de automatización pueden permitir que el valor profesional dependa menos de velocidad operativa y más de criterio, relaciones, conocimiento acumulado y toma de decisiones. En ese escenario, la IA podría convertirse paradójicamente en uno de los grandes habilitadores de la longevidad profesional.

El propio Huang constituye un ejemplo. A los 63 años se encuentra probablemente en el periodo de mayor influencia de toda su carrera. En lugar de pasar hacia una función institucional o de supervisión, continúa presentando personalmente arquitecturas, reuniéndose con gobiernos, visitando cadenas de suministro, negociando alianzas y explicando públicamente cómo imagina la próxima etapa tecnológica. En enero participó en Davos; en marzo volvió a ocupar el escenario central de GTC; en junio presentó la estrategia de agentes e infraestructura en Asia y en julio apareció en Tokio impulsando nuevas alianzas de physical AI.

Existe además algo profundamente simbólico en su estilo de liderazgo. Huang lleva 33 años al frente de la misma compañía. Ha sobrevivido a diferentes ciclos de semiconductores, al auge y caída de mercados, a cambios completos de arquitectura informática y a varias generaciones de competidores. NVIDIA estuvo en determinados momentos cerca de desaparecer. Hoy se encuentra en el centro de una de las mayores concentraciones de inversión tecnológica de la historia.

Eso convierte su edad y su experiencia en parte de la ventaja.

Un fundador de 30 años puede imaginar un mercado completamente nuevo.

Un fundador de 63 que lleva tres décadas observando cómo nacen y mueren arquitecturas tecnológicas puede reconocer patrones que otros todavía no ven.

Ese es capital cognitivo acumulado.

Y será cada vez más valioso en una economía de vidas profesionales más largas.

La contribución de Jensen Huang a la longevidad probablemente no llegará en forma de una píldora ni de una terapia con su nombre. Puede ser algo más estructural: proporcionar a miles de laboratorios, compañías farmacéuticas, hospitales y científicos la capacidad computacional necesaria para descubrir esas terapias más deprisa.

Si eso ocurre, la historia de NVIDIA dejará de ser únicamente una historia sobre ordenadores.

Será también una historia sobre biología.

FIFTIERS EDITORIAL VERDICT: Jensen Huang merece estar entre los principales candidatos a THE 100 MOST INFLUENTIAL FIFTIERS OF THE WORLD — Global Ranking 2027 porque a los 63 años combina una influencia extraordinaria sobre tecnología, riqueza, empresa, ciencia y futuro industrial. Construyó NVIDIA antes de que existiera el mercado que hoy la convierte en una infraestructura esencial de la inteligencia artificial, y ahora está extendiendo esa misma capacidad hacia robótica, medicina, genómica y descubrimiento de medicamentos. Su impacto sobre la economía de la longevidad puede terminar siendo indirecto pero fundamental: si la IA acelera la ciencia, multiplica la productividad sanitaria y permite desarrollar nuevas terapias en menos tiempo, una parte importante de esa revolución estará funcionando sobre la infraestructura que Jensen Huang decidió construir décadas antes de que el mundo supiera cuánto iba a necesitarla.