Ya es una supercompañía y por ahora no parece tener techo. Desempeña un papel fundamental en la industria tecnológica. Pasó de ser un fabricante de procesadores para juegos a una de las cinco principales empresas mundiales. La IA generativa y el mercado de GPU elevaron su capitalización de mercado a más de 2 billones de dólares.
Cuando los tres fundadores de Nvidia crearon la empresa en 1993, no sabían qué nombre ponerle y empezaron a llamarla NV, iniciales de next version, o próxima versión. Por eso, al buscar el nombre definitivo buscaron palabras que empezasen con las letras nv.
Finalmente, del latín invidia (envidia) suprimieron la primera letra. La compañía es ahora la envidia del sector tecnológico. Es una de las ganadoras de la fiebre por la inteligencia artificial. El año pasado se disparó brutalmente en la Bolsa y pelea día a día por ser la compañía más valiosa del mundo. Claro, vale la pena escribirlo para no confundir a nadie: 2.000.000.000.000
Desde sus humildes comienzos como diseñador de chips gráficos centrado en la industria del juego, NVIDIA ha evolucionado hasta convertirse en un líder mundial en inteligencia artificial y computación de alto rendimiento.
NVIDIA estaba valorada en «sólo» unos 100.000 millones de dólares en 2019. Ahora vale un poco más de 2 billones de dólares , lo que la sitúa como la tercera empresa más grande del mundo por capitalización de mercado, solo por debajo de Microsoft y Apple y por delante de Saudi Aramco, Amazon, Google y Meta.
NVIDIA fue fundada por Jensen Huang, Chris Malachowsky y Curtis Priem, quienes compartían la visión de revolucionar los gráficos por computadora.
A principios de la década de 1990, el trío reconoció el potencial sin explotar de los procesadores gráficos especializados y se propuso crear una empresa que transformaría la floreciente industria del juego.
Uno de los primeros triunfos de la empresa surgió de un momento fortuito.
En 1995, Sega estaba desarrollando su consola de juegos de próxima generación, la Sega Saturn. Sega estaba buscando un chip de gráficos 3D para alimentar la consola e inicialmente se había asociado con el competidor de NVIDIA, 3Dfx Interactive.
Sin embargo, un encuentro casual entre un ingeniero de NVIDIA y un ejecutivo de Sega en una conferencia hizo que NVIDIA demostrara el chip NV1 de la compañía, lo que impresionó a Sega. Sega decidió utilizar el chip de NVIDIA en Saturn en lugar del de 3Dfx.
Curiosamente, el chip NV1 utilizado en Sega Saturn no fue un éxito comercial para NVIDIA en el mercado de PC. El producto posterior de la compañía, la RIVA 128 (NV3), fue su primera GPU para PC exitosa y sentó las bases para su futuro dominio en el mercado de las tarjetas gráficas.
Otro avance temprano se produjo en 1999 con la GeForce 256 , comercializada como la primera GPU del mundo.
Esto sentó las bases para el dominio de NVIDIA en la industria del juego, y la línea de GPU GeForce rápidamente se convirtió en un nombre familiar entre los entusiastas de los juegos.
A medida que NVIDIA continuó superando los límites de la tecnología gráfica a principios de la década de 2000, lanzando GPU cada vez más potentes que ofrecían experiencias de juego inmersivas, la investigación y el desarrollo de la compañía la establecieron como líder en procesamiento paralelo.
Más tarde, esto sería fundamental para el futuro éxito de la IA y la informática de alto rendimiento de NVIDIA.
Más allá de los juegos: el auge de GPGPU y CUDA
Si bien la industria del juego catalizó el éxito inicial de NVIDIA, el liderazgo de la compañía reconoció el potencial de las GPU más allá de la mera representación de gráficos.
En 2006, NVIDIA introdujo Compute Unified Device Architecture (CUDA), un modelo de programación que permitía a los desarrolladores aprovechar la potencia de procesamiento paralelo de las GPU para la informática de propósito general (GPGPU).
CUDA simplificó el proceso de programación de GPU, permitiendo a los desarrolladores escribir código utilizando lenguajes familiares como C y C++. Esto abrió nuevas oportunidades para NVIDIA en investigación científica, exploración de petróleo y gas, simulaciones financieras e imágenes médicas, abriendo así una gran cantidad de nuevas asociaciones para NVIDIA.
Esto también mostró cómo NVIDIA se volvería fundamental en la infraestructura crítica de alta tecnología, ampliando su clientela más allá de los compradores corporativos hacia gobiernos e instituciones públicas.
Semiconductores: un mercado notoriamente difícil de conquistar
La industria de los semiconductores es notoriamente compleja y altamente competitiva, y sólo un puñado de empresas dejan su huella.
Una razón clave del número limitado de grandes fabricantes de semiconductores es el costo extremo y la complejidad del proceso de fabricación.
La fabricación de semiconductores requiere instalaciones de última generación, conocidas como fundiciones, cuya construcción y mantenimiento pueden costar miles de millones de dólares.
Estas fundiciones deben operar en entornos extremadamente limpios para evitar que incluso las partículas más pequeñas interfieran con el proceso de fabricación.
Además, el equipo utilizado para la fabricación de semiconductores, como las máquinas de litografía, es altamente especializado y costoso, y algunas máquinas cuestan más de 100 millones de dólares.
En conjunto, esto crea enormes barreras de entrada para nuevos actores de la industria, lo que ha ayudado a mantener a NVIDIA en la cima del orden jerárquico a pesar de la competencia de AMD, Intel y Qualcomm.
La revolución de la IA
A medida que crecía la demanda de IA y aprendizaje automático en la década de 2010, NVIDIA estaba perfectamente posicionada para capitalizar esta tendencia emergente.
Con I+D de procesamiento paralelo en su haber, las GPU de la empresa se convirtieron en el hardware preferido para entrenar redes neuronales profundas y potenciar cargas de trabajo de IA.
Al reconocer el inmenso potencial de la IA, NVIDIA realizó inversiones estratégicas en este campo, colaborando con instituciones de investigación y empresas de tecnología líderes para avanzar en las tecnologías de IA.
El apoyo inicial de la empresa a OpenAI demostró su capacidad para acceder a industrias de vanguardia y asumir riesgos para ampliar su base de clientes.
NVIDIA también desarrolló módulos informáticos especializados, como la serie DGX, diseñados específicamente para acelerar el entrenamiento de grandes modelos de lenguaje (LLM) y otras arquitecturas de IA. Estos potentes sistemas se convirtieron rápidamente en el hardware de referencia para los investigadores y desarrolladores de IA de todo el mundo.
Y ese es un punto de fundamental importancia. Cuando se trata de hardware de IA de alta gama, está NVIDIA y luego están las demás.
Es una configuración inusual, incluso en las grandes tecnologías. Google, Amazon, Meta, Apple y Microsoft no son tan diferentes cuando se analizan sus unidades de negocio principales.
Hay muy pocos jugadores en el mercado de semiconductores, en parte porque es difícil y en parte porque NVIDIA lo ha logrado mediante inversiones estratégicas.
El ecosistema cohesivo de NVIDIA también brinda certeza a los desarrolladores, ya que NVIDIA se ha vuelto muy confiable. Esta es una empresa libre de las controversias de las grandes tecnologías, las luchas por el liderazgo, las medidas regulatorias y la dependencia de tecnologías digitales menos tangibles como las redes sociales.
NVIDIA entiende esto y utiliza software y hardware para reforzar el dominio sobre el ecosistema de IA y crear un conjunto de bibliotecas y herramientas de software que mejoran las estrategias de comercialización para sus clientes.
El papel de NVIDIA en la IA generativa
El auge de la IA generativa solidificó aún más la posición de NVIDIA como potencia de la IA. Este es el escenario en el que NVIDIA realmente se estableció como una de las empresas más influyentes del mundo.
La IA generativa implica entrenar modelos con una gran cantidad de datos para crear contenido nuevo basado en patrones y estilos aprendidos, como texto, imágenes y música.
Al reconocer su inmenso potencial, NVIDIA presentó AI Foundations, una plataforma basada en la nube que democratizó el acceso a modelos de IA generativa de última generación.
AI Foundations permite a las empresas y a los desarrolladores aprovechar el poder de la IA generativa sin la necesidad de amplios recursos o experiencia internos.
Los AI Foundations de NVIDIA inicialmente incluían modelos previamente entrenados, como NeMo para el procesamiento del lenguaje natural y Picasso para la generación de imágenes y videos.
Una vez más, esto muestra el compromiso de NVIDIA de construir un ecosistema en lugar de productos individuales. Aquí es donde se diferencian de otros fabricantes, en particular de los competidores en la fabricación de semiconductores.
NVIDIA es una ventanilla única para el desarrollo de IA de vanguardia, que ofrece hardware, software y sólidas colaboraciones con recursos de la nube a través de Google, Microsoft, Amazon y otros.
GPU de NVIDIA
En medio del auge de la IA generativa, NVIDIA ha ampliado enormemente su cartera de chips de IA, introduciendo varios procesadores innovadores diseñados para superar los límites de la IA y las tecnologías informáticas en diversos sectores.
Echemos un vistazo más de cerca a estos chips y sus contribuciones:
- A100 y H100: El H100 se convirtió rápidamente en el buque insignia de NVIDIA para aplicaciones de IA, con velocidades de reloj 6 veces más rápidas que su predecesor, el A100.
- GPU HGX H200: Basado en la arquitectura Hopper, el H200 presenta memoria HBM3e, que proporciona casi el doble de capacidad y 2,4 veces más ancho de banda que su predecesor, el A100. Está diseñado para duplicar la velocidad de inferencia en Llama 2, un LLM de 70 mil millones de parámetros, en comparación con el H100. El H200 es compatible con varias configuraciones de centros de datos y su lanzamiento está previsto para principios o mediados de 2024.
- Superchip GH200 Grace Hopper: El GH200 combina la GPU HGX H200 con una CPU NVIDIA Grace basada en Arm. Está dirigido a aplicaciones de supercomputación para abordar aplicaciones complejas de IA y HPC. Se espera que el GH200 se utilice en más de 40 supercomputadoras de IA en todo el mundo, incluidos proyectos importantes como el sistema JUPITER en Alemania, que se prevé que sea el sistema de IA más potente del mundo tras su instalación en 2024.
- GPU Blackwell: Presentada en GTC 2024 , la GPU Blackwell es el procesador de próxima generación de NVIDIA, sucediendo a las GPU H100 y H200. Blackwell, considerado por NVIDIA como el chip más potente del mundo, está diseñado específicamente para las demandas de la IA generativa. Ofrece un aumento de rendimiento 30 veces mayor que el H100 para cargas de trabajo de LLM con una eficiencia energética 25 veces mejor.
Blackwell será enorme, con el comunicado de prensa de NVIDIA mostrando el interés de una lista de los nombres más importantes de las grandes tecnologías, como Satya Nadella de Microsoft, Sundar Pichai y Demis Hassabis de Google y DeepMind, Sam Altman de OpenAI y muchos otros.
NVIDIA burla al gobierno de EE. UU.
El éxito de NVIDIA se extiende a su ágil estrategia corporativa, su gobierno y su respuesta a las presiones del mercado. Eso incluye desviar los esfuerzos del gobierno estadounidense para frenar las exportaciones de hardware de alta gama a China, uno de sus mayores clientes.
En agosto de 2022, el Departamento de Comercio de EE. UU. impuso requisitos de licencia para importar determinadas GPU de alta gama, incluidos los chips A100 y H100 de NVIDIA, a China y Rusia. Esto provocó que sus acciones cayeran temporalmente casi un 8%.
Las restricciones fueron diseñadas para evitar que estos chips se utilicen en aplicaciones militares, como supercomputadoras y sistemas de inteligencia artificial.
En octubre de 2022, Estados Unidos endureció aún más sus controles de exportación, introduciendo un amplio conjunto de reglas que tenían como objetivo aislar a China de ciertos chips semiconductores fabricados en cualquier parte del mundo con equipos estadounidenses. Estas reglas también restringieron la exportación de herramientas y componentes fabricados en Estados Unidos, esenciales para la fabricación de chips.
Con cada iteración de estas reglas, NVIDIA ha encontrado formas de sortearlas alterando sus chips para evadir específicamente las prohibiciones de exportación.
Por ejemplo, en noviembre, NVIDIA lanzó tres nuevos productos (HGX H20, L20 PCle y L2 PCle) basados en el potente chip H100 de NVIDIA pero diseñados para cumplir con las restricciones de exportación.
Estos chips son menos potentes que los modelos A100 y H800, anteriormente restringidos, pero aún ofrecen capacidades de rendimiento efectivas para tareas de IA.
Como señaló SemiAnalysis , «Nvidia está perfectamente a caballo entre la línea de rendimiento máximo y densidad de rendimiento con estos nuevos chips para superar las nuevas regulaciones de EE. UU.».
Según el South China Post, se estima que entre el 20 y el 25% de los ingresos del centro de datos de NVIDIA provienen de compradores chinos, incluso a pesar de las cada vez más estrictas prohibiciones de exportación.
Robótica con Project GR00T y Jetson Thor
NVIDIA respalda tecnologías emergentes y de vanguardia a través de sus plataformas de desarrollo de robótica empresarial.
En la conferencia GTC 2024, la compañía anunció el Proyecto GR00T y Jetson Thor . GR00T pretende revolucionar la robótica humanoide proporcionando un modelo básico de propósito general que permita a los robots aprender de las acciones humanas y aprender rápidamente coordinación, destreza y otras habilidades.
Jetson Thor, presentado junto con el Proyecto GR00T, es una nueva plataforma informática diseñada para estos robots humanoides. Está equipado con una GPU de próxima generación basada en la arquitectura Blackwell de NVIDIA.
NVIDIA también está desarrollando activamente su Isaac Robotics Platform para respaldar el desarrollo de robots sofisticados con movimiento y destreza asincrónicos naturales.
Desempeño financiero y dominio del mercado de NVIDIA
El éxito de NVIDIA en juegos, inteligencia artificial y computación de alto rendimiento se tradujo en un desempeño financiero notable. En 2023, los ingresos de la empresa aumentaron un 61% con respecto al año anterior.
Con este crecimiento, la capitalización de mercado de la empresa superó la marca de 1 billón de dólares a mediados de 2023 y continuó hasta alcanzar la marca de 2 billones de dólares , donde se encuentra hoy.
El segmento de centros de datos, que incluye IA y computación de alto rendimiento, representó 11.200 millones de dólares, o el 42% de los ingresos totales, lo que destaca la creciente importancia de estas áreas para el negocio de NVIDIA.
Sorprendentemente, el segmento de juegos de NVIDIA siguió prosperando, contribuyendo con 9.300 millones de dólares, o el 35 % de los ingresos totales, lo que demuestra su capacidad para mantener su liderazgo en la industria del juego y al mismo tiempo expandirse a nuevos mercados.
El éxito financiero de NVIDIA alcanzó nuevas alturas en el primer trimestre del año fiscal 2024, con ingresos que se dispararon a 13.500 millones de dólares, un impresionante aumento del 88 % con respecto al trimestre anterior. El segmento de centros de datos fue el principal impulsor, con ventas récord que superaron los 10 mil millones de dólares.
¿Continuará el ascenso de NVIDIA?
La industria tecnológica, en general, está atravesando un par de años fantásticos, y Alphabet, Meta y Microsoft informaron resultados impresionantes en 2023 y en lo que va de 2024.
Alphabet, Amazon, NVIDIA, Apple, Meta y Microsoft dominan el índice S&P 500 y representan el 9% de sus ventas, el 16% de sus ganancias netas y alrededor del 25% de su capitalización de mercado.
Los ingresos de NVIDIA el año pasado fueron de aproximadamente 60 mil millones de dólares, un aumento del 126% respecto al año anterior. Su alta valoración y precio de las acciones se basan en esos ingresos y en el crecimiento continuo previsto.
En comparación, Amazon tiene un valor de mercado más bajo que NVIDIA, pero obtuvo casi 575 mil millones de dólares en ventas el año pasado.
Esta disparidad muestra el camino empinado que NVIDIA debe recorrer para obtener ganancias lo suficientemente grandes como para justificar su valoración de 2 billones de dólares, especialmente a medida que se intensifica la competencia en el mercado de chips de IA.
Pero a pesar de eso, los analistas han aumentado sus objetivos de precios para NVIDIA, y el analista de UBS Timothy Arcuri recientemente los elevó de 800 a 1.100, citando el potencial de NVIDIA para capturar la demanda de empresas y gobiernos globales con Blackwell.
Sin embargo, algunos creen que el gráfico de acciones de NVIDIA muestra signos de debilitamiento. De hecho, es extremadamente alto para una empresa que aún no ha enviado la gran mayoría de sus pedidos de A100 y H100.
De cara al futuro, el futuro de las grandes tecnologías y el crecimiento de NVIDIA sigue siendo incierto. Si bien el potencial de crecimiento es inmenso, las empresas también deben enfrentar la posibilidad de un enfriamiento de la IA, limitaciones tecnológicas y obstáculos regulatorios.
El tráfico a ChatGPT, por ejemplo, ha disminuido desde mayo de 2023 y algunos inversores están desacelerando sus inversiones en empresas relacionadas con la inteligencia artificial. Existe cierta preocupación de que la IA generativa haya avanzado demasiado rápido, alcanzando rápidamente un pico que podría tener dificultades para superar en el futuro cercano.
Además, la computación de fuerza bruta requiere muchos recursos, tanto para NVIDIA como para sus clientes. Cuando se suman las cargas de trabajo globales de IA, los chips necesitan una potencia constante que rivaliza con la capacidad de las naciones pequeñas .
Y no se trata sólo de energía, sino también de agua, que se bombea a través de los centros de datos a razón de miles de millones de galones por día. Los recursos naturales necesarios para construir hardware de IA de alta gama, como los metales de tierras raras, tampoco son ilimitados.
NVIDIA es muy consciente de los desafíos energéticos de la industria, de ahí que sus nuevos chips sean considerablemente más eficientes energéticamente.
En GTC 2024, Huang dijo: “La computación acelerada ha alcanzado el punto de inflexión. La informática de propósito general ha perdido fuerza. Necesitamos otra forma de hacer informática para que podamos seguir escalando, para que podamos seguir reduciendo el costo de la informática, para que podamos seguir consumiendo más y más informática y al mismo tiempo ser sostenibles”.
Al menos Huang es realista sobre estas cuestiones.
Puede estar seguro de que NVIDIA canalizará más fondos para desbloquear el crecimiento de la IA energéticamente eficiente que libere a la industria de las cadenas de la computación acelerada por fuerza bruta.
Si eso se logra, es posible que el ascenso de NVIDIA no tenga límites obvios.