La posición de liderazgo de Nvidia
La industria de los semiconductores está en auge y se están invirtiendo enormes cantidades de dinero en el ecosistema de los semiconductores, desde la minería, la selección y el procesamiento de minerales hasta la investigación y el desarrollo y la fabricación de chips.
Se estima que este mercado podría alcanzar un valor cercano a los diez billones de dólares. Numerosas empresas de este sector, desde Asia hasta América y Europa, han alcanzado un éxito rotundo.
Durante mucho tiempo, muchos "grandes" de la industria de los semiconductores han liderado el ranking de negocios rentables. Sin detenerse ahí, muchos expertos creen que la era de los semiconductores apenas comienza.
Fundada hace más de 30 años con un enfoque inicial en chips gráficos de computadora para juegos de PC, Nvidia pronto centró su atención en la IA.
Jensen Huang es uno de los directores ejecutivos con más años de servicio en la industria tecnológica. Sentó las bases para el desarrollo de la IA de Nvidia en 2006, al desarrollar sus chips para fines que van más allá de los gráficos por computadora.
Nvidia ha surgido como el mayor beneficiario de una carrera entre empresas tecnológicas para incorporar inteligencia artificial (IA) en sus productos y servicios, con muchas de las principales empresas tecnológicas gastando miles de millones de dólares para comprar procesadores gráficos de Nvidia.
El CEO de Nvidia muestra un tatuaje con el logo en su brazo (Foto: Reuters).
Las unidades de procesamiento gráfico (GPU) de Nvidia, las H100, se utilizan a menudo para crear los sistemas de IA más sofisticados. La H100 de Nvidia es actualmente conocida como la GPU más potente del mercado, pero también es cara, rondando los 30 000-36 000 dólares, y puede llegar a los 40 000 dólares cuando escasea.
Sin embargo, los desarrolladores de IA han tenido que esperar en fila durante meses para poder utilizar los procesadores de Nvidia a través de proveedores de computación en la nube.
Las empresas satélite de la industria de semiconductores, que desempeñan un papel en el procesamiento de productos terminados, también poseen empresas famosas como TSMC, Samsung, SMIC... con ingresos de hasta decenas de miles de millones de dólares por trimestre.
Los analistas estiman que Nvidia puede producir alrededor de 1,2 millones de chips al año, pero satisfacer la demanda es cada vez más difícil. Nvidia diseña los chips y contrata la fabricación con TSMC, la mayor empresa de semiconductores del mundo .
Sin embargo, la empresa está experimentando cuellos de botella en las últimas etapas del proceso de fabricación, donde las obleas de silicio se ensamblan para obtener los productos finales. TSMC aspira a duplicar su capacidad en las próximas etapas de este año.
Crecimiento rápido
Nvidia tardó 24 años en cotizar en bolsa en alcanzar una valoración de 1 billón de dólares. Pero tan solo ocho meses después, sumó otro billón gracias a su papel como impulsor de la revolución de la IA. La capitalización bursátil de Nvidia superó recientemente los 2 billones de dólares.
El viaje para convertirse en una de las empresas más valiosas de Estados Unidos comenzó en un Denny's en 1993. La empresa ha crecido rápidamente en los últimos años gracias al dominio de Nvidia en el espacio de las GPU.
Estos chips se han convertido en un bien escaso y preciado, y Nvidia ahora representa alrededor del 80 % del mercado. La demanda ha superado la producción, lo que ha impulsado a la competencia a desarrollar sus propias versiones.
La capacidad de asegurar el suministro de GPU puede determinar la rapidez con la que las empresas desarrollan nuevos sistemas de IA. Muchas empresas están utilizando su suministro constante de GPU para contratar a más especialistas en IA. Estos chips incluso se utilizan como garantía para obtener préstamos de miles de millones de dólares.
Los ingresos de Nvidia crecieron fuertemente (Foto: Nvidia).
Fletcher Previn, director de información de la empresa de tecnología de redes Cisco, dijo que los chips eran tan valiosos que fueron entregados en vehículos blindados.
Cuando Nvidia informó recientemente su tercer trimestre consecutivo de ganancias mejores de lo esperado, los ejecutivos de la compañía dijeron que los suministros seguían siendo limitados y que una nueva generación de chips de IA que se espera que se lance este año tendría un suministro limitado.
Los chips los convierten en una pieza clave para el entrenamiento de los modelos lingüísticos masivos que sustentan la IA generativa, como ChatGPT de OpenAI. La mayor parte del gasto en IA de empresas tecnológicas como Microsoft, Alphabet y Amazon.com se destina a GPU.
La IA generativa está provocando una ola de inversiones de un billón de dólares que, según cree, duplicará el número de centros de datos en el mundo en los próximos cinco años y creará una oportunidad de mercado para Nvidia, afirmó el CEO y cofundador de Nvidia, Jensen Huang.
“Se está creando una industria completamente nueva y eso está impulsando nuestro crecimiento”, dijo durante la reunión de la empresa.
Nvidia registró ingresos de 22.100 millones de dólares en el trimestre fiscal finalizado a finales de enero, un 265 % más que en el mismo período del año anterior, y sus beneficios netos casi se multiplicaron por ocho, hasta alcanzar los 12.300 millones de dólares. Las acciones de Nvidia han subido un 59 % este año, tras triplicarse con creces en 2023.
Lucha por comprar chips
En respuesta a la competencia en inteligencia artificial, cuatro importantes empresas tecnológicas chinas compiten por adquirir chips del gigante Nvidia. Baidu, ByteDance, Tencent y Alibaba han comprado a Nvidia cerca de 100.000 chips A800 valorados en miles de millones de dólares.
Hoy en día, las GPU de Nvidia, que proporcionan la potencia informática para desarrollar modelos grandes, se han convertido en un producto indispensable para las principales empresas tecnológicas del mundo.
Por temor a que Estados Unidos endurezca su control sobre los chips y que se interrumpan los suministros de chips, muchas empresas no tienen más opción que abastecerse de chips A800 porque nadie quiere quedarse atrás en la competencia de la IA.
"Sin los chips, no podríamos entrenar ningún modelo de lenguaje", dijo un empleado de Baidu.
ByteDance, la empresa matriz de TikTok, actualmente tiene varios equipos de investigación pequeños que trabajan en varios productos de inteligencia artificial general que se están probando internamente.
Ventas de chips H100 e ingresos esperados del mercado de servidores para 2027 (Foto: Omdia).
El pasado mayo, ByteDance probó en TikTok un chatbot con IA llamado Tako, capaz de generar vídeos según las peticiones de los usuarios. TikTok también registró recientemente la marca registrada de Tako, y es posible que la compañía esté preparándose para promocionarlo.
Los empleados de ByteDance afirmaron que la compañía ha almacenado al menos 10 000 GPU Nvidia para apoyar el desarrollo de productos relacionados con la inteligencia artificial. Añadieron que la compañía también ha realizado pedidos de casi 70 000 chips A800 por un valor aproximado de 700 millones de dólares.
Las empresas chinas sólo tienen unos pocos miles de chips que pueden utilizarse para entrenar a la IA, y esta fuerte demanda también ha provocado una "escasez" de chips Nvidia.
No sólo los proveedores de servicios en la nube y las empresas tecnológicas buscan chips, sino que muchos laboratorios de inteligencia artificial también están pidiendo chips, y Nvidia es la empresa de chips que más los pide.
A medida que aumenta la demanda, también lo hacen los precios de los chips. Un distribuidor de Nvidia reveló: «Actualmente, el precio de los chips A800 que llegan a los distribuidores ha aumentado más del 50 %».
Brian Venturo, cofundador y director de tecnología de CoreWeave, atribuye esto a la doble fortaleza de Nvidia en hardware y software de chips. Cree que ninguna otra empresa puede fabricar mejores chips que Nvidia.
Centrarse en el desarrollo de chips propios
El aumento de la demanda de chips también ha impulsado a los rivales de Nvidia a acelerar el desarrollo de sus propios chips de IA.
Advanced Micro Devices ha comenzado a vender chips para competir con los productos de Nvidia y espera que las ventas de esos chips alcancen más de 3.500 millones de dólares este año.
El diseñador británico de chips Arm Holdings también se suma a la iniciativa. Intel ha comenzado a vender procesadores centrales capaces de gestionar cálculos de IA.
También existen varias startups que fabrican chips de IA. Y grandes empresas de la nube como Google y Amazon también trabajan en chips de IA. El pasado noviembre, Microsoft presentó su primer chip de IA, llamado Maia 100.
Jensen Huang, CEO y cofundador de Nvidia (Foto: Investing).
Muchos analistas de la industria dicen que la ventaja de Nvidia no puede ser erosionada fácilmente por la competencia, gracias a la profundidad y complejidad del software que la empresa ha pasado años desarrollando en sus chips.
Mientras tanto, tanto las empresas emergentes como las grandes compañías tecnológicas están promocionando la cantidad de chips Nvidia que han acumulado.
El mes pasado, Mark Zuckerberg, CEO de Meta Platforms, dijo en Instagram que su compañía planea gastar varios miles de millones de dólares para comprar 350.000 chips H100 de Nvidia para finales de este año.
Google ha creado un comité ejecutivo para decidir cómo se distribuyen los recursos informáticos entre usuarios internos y externos. Microsoft también ha implementado un programa de asignación similar, denominado Consejo de GPU, donde los ejecutivos determinan cómo se asignan los recursos informáticos a proyectos internos.
Pero Andrew Ng, quien dirige un fondo de IA, dijo que AMD e Intel han hecho avances significativos en el desarrollo de sistemas de software competitivos para acompañar a los chips habilitados para IA.
"Creo que en aproximadamente un año, la escasez de semiconductores mejorará", dijo al Wall Street Journal .
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