Nvidia en el club del billón de dólares: Cómo el fabricante de procesadores ha aprovechado el boom de la IA

El fabricante de procesadores estadounidense Nvidia entró esta semana en el elitista club de las empresas con más de un billón de dólares de capitalización bursátil en Wall Street, después de que sus acciones se dispararan tras anunciar unos resultados empresariales en los que destacó los réditos de su apuesta por la inteligencia artificial (IA).

Nvidia, fundada en 1993 por Jensen Huang, Chris Malachowsky y Curtis Priem con el objetivo de potenciar el diseño de gráficos tridimensionales por computadora para el desarrollo de juegos y aplicaciones multimedia, entra así en el reservado club mayoritariamente reservado a tecnológicas como Apple, Amazon, Microsoft y Alphabet (Google).

Con los años, Nvidia, que por el momento ha rechazado hacer comentarios sobre su entrada en el club de los "billonarios", empezó a invertir en aplicaciones para acelerar los ordenadores, optimizar el procesamiento gráfico, desarrollar la inteligencia artificial o mejorar las capacidades del metaverso.

El futuro se ve muy positivo para Nvidia, ya que el producto más demandado en la tecnología es un chip de inteligencia artificial, diseñado específicamente para que la construcción de sistemas como ChatGPT sean más rápida y económica. Estos chips están en el centro de lo que algunos expertos consideran una revolución de la IA que podría remodelar el sector tecnológico, y posiblemente el mundo junto con él. Las acciones de Nvidia se dispararon casi un 25% el jueves pasado después de que la compañía pronosticara un gran aumento en los ingresos.

¿Cómo son los números de Nvidia?

• Los resultados financieros del primer trimestre de Nvidia reflejaron un beneficio neto de 2.043 millones de dólares, un aumento del 26% en comparación con el mismo periodo del año anterior, gracias al impulso de la inteligencia artificial.
• Las acciones de Nvidia han experimentado un aumento del 181% desde principios de año.
• Los títulos de Nvidia llegaron a 411 dólares el martes, permitiendo por algunos momentos quedar por sobre el billón de dólares de capitalización bursátil.
• Es el primer fabricante de procesadores estadounidense en superar esa marca.
• Nvidia aparece como la sexta compañía con mayor capitalización bursátil en Estados Unidos y quinta entre las tecnológicas, sólo detrás de Apple, Microsoft, Amazon y Alphabet (Google).
Jensen Huang, cofundador y CEO de Nvidia. | EFE


• Su enfoque en la inteligencia artificial ha sido el impulsor principal de su éxito en la Bolsa de Valores.
• La empresa destaca que la IA está transformando todas las industrias y su tecnología proporciona a las empresas la potencia de cálculo y las herramientas necesarias para utilizar los datos de manera efectiva.
• Los centros de datos de Nvidia han experimentado una demanda creciente en el campo de la IA generativa y los modelos de lenguaje extenso, utilizando procesadores basados en las arquitecturas Hopper y Ampere de Nvidia.
• Se espera que la computación acelerada y la IA generativa impulsen la transición de la industria de la computación y el uso de la infraestructura instalada de centros de datos a medida que las empresas adopten la IA en sus productos y procesos corporativos.

¿Qué son los chips para IA y cuáles son sus orígenes?

• No existe una definición completamente aceptada de chips de inteligencia artificial (IA), pero en general el término engloba hardware informático especializado en manejar cargas de trabajo de IA.
• Estos chips se utilizan para entrenar sistemas de IA y abordar problemas complejos que pueden saturar a las computadoras convencionales.
• Tres emprendedores fundaron Nvidia en 1993 con el objetivo de ampliar los límites de los gráficos computacionales.
• En pocos años, la compañía desarrolló un nuevo chip llamado unidad de procesamiento gráfico, o GPU, que aceleró significativamente el desarrollo y la experiencia de juego de videojuegos al realizar múltiples cálculos gráficos complejos al mismo tiempo.
Reuters


• Esta técnica, conocida como procesamiento en paralelo, resultó clave tanto para el desarrollo de juegos como para la inteligencia artificial (IA).
• Dos estudiantes de posgrado de la Universidad de Toronto utilizaron una red neuronal basada en GPU para ganar en 2012 un prestigioso concurso de IA llamado ImageNet, logrando identificar imágenes fotográficas con tasas de error mucho más bajas que sus competidores.
• Esta victoria impulsó el interés en el procesamiento en paralelo relacionado con la IA, abriendo nuevas oportunidades de negocio para Nvidia y sus competidores, al tiempo que brindaba a los investigadores herramientas poderosas para explorar los límites del desarrollo de la IA.

¿Cómo son los chips modernos para IA?

• Transcurridos once años, Nvidia se ha convertido en el proveedor dominante de chips para construir y actualizar sistemas de inteligencia artificial.
• Uno de sus productos recientes, la GPU H100, cuenta con 80.000 millones de transistores, aproximadamente 13 millones más que el último procesador de gama alta de Apple para su portátil MacBook Pro. No es sorprendente que esta tecnología no sea económica, ya que en un minorista en línea, la H100 tiene un precio de lista de 30.000 dólares.
• Nvidia no fabrica estos complejos chips de GPU por sí misma, ya que esto requeriría enormes inversiones en nuevas fábricas. En su lugar, confía en industrias de chips asiáticas como Taiwan Semiconductor Manufacturing Co. y Samsung Electronics de Corea del Sur.
El módulo HGX H100 fabricado por Nvidia. | AP


• Algunos de los clientes más grandes de los chips de IA son los servicios de computación en la nube, como los ofrecidos por Amazon y Microsoft. Al alquilar su potencia informática de IA, esos servicios hacen posible que empresas y grupos más pequeños que no podrían permitirse construir sus propios sistemas de IA desde cero utilicen herramientas basadas en la nube para ayudar en tareas que pueden abarcar desde el descubrimiento de medicamentos hasta la gestión de clientes.
• El procesamiento paralelo tiene muchas aplicaciones fuera de la IA. Hace algunos años, por ejemplo, las tarjetas gráficas de Nvidia escaseaban porque los mineros de criptomonedas, que configuraban bancos de computadoras para resolver problemas matemáticos complejos a cambio de recompensas en bitcoins, las adquirieron en su mayoría. Este problema disminuyó a medida que el mercado de criptomonedas se desplomó a principios de 2022.
• Los analistas afirman que Nvidia inevitablemente enfrentará una competencia más dura. Un posible competidor es Advanced Micro Devices (AMD), que ya se enfrenta a Nvidia en el mercado de chips gráficos para computadoras. AMD ha tomado medidas recientemente para fortalecer su propia línea de chips de IA.