'Descodificando' a Nvidia: la empresa de chips más grande del mundo por capitalización de mercado en la actualidad

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Nvidia alguna vez fue conocida como fabricante de chips utilizados en la industria de los videojuegos, pero en los últimos años ha cambiado su enfoque al mercado de centros de datos.

La empresa estadounidense de chips prosperó rápidamente durante la pandemia gracias al aumento de la demanda de juegos y aplicaciones en la nube, junto con el auge mundial de la minería de criptomonedas. Al cierre del ejercicio fiscal, que concluyó el 29 de enero, el negocio de chips para centros de datos representaba más del 50 % de los ingresos de la compañía.

Mientras tanto, el popular chatbot ChatGPT ha llevado la inteligencia artificial (IA) a un nuevo nivel este año. Esta tecnología utiliza grandes cantidades de datos disponibles para crear contenido nuevo sobre diversos temas, desde poesía hasta programación informática.

Las acciones de Nvidia subieron en medio del auge de la IA.

Microsoft y Alphabet, dos gigantes tecnológicos y actores clave en el sector de la IA, creen que la tecnología generativa puede transformar la forma de trabajar de las personas. Ambos han emprendido una carrera para integrar la IA en motores de búsqueda y software ofimático con la ambición de dominar el sector.

Goldman Sachs estima que la inversión estadounidense en IA podría representar aproximadamente el 1% de la producción económica del país en 2030.

Las supercomputadoras utilizadas para el procesamiento de datos y la generación de IA dependen de unidades de procesamiento gráfico (GPU). Las GPU están diseñadas para gestionar las tareas computacionales específicas de la IA y son significativamente más eficientes que las unidades centrales de procesamiento de otros fabricantes de chips como Intel. Por ejemplo, ChatGPT de OpenAI funciona con miles de GPU de Nvidia.

Mientras tanto, Nvidia posee aproximadamente el 80% del mercado de GPU. Sus principales competidores incluyen Advanced Micro Devices y chips de IA de empresas tecnológicas como Amazon, Google y Meta Platforms.

Secretos para alcanzar la trascendencia

El gran avance de esta compañía se debió al H100, un chip basado en la nueva arquitectura "Hopper" de Nvidia, llamada así por la icónica programadora estadounidense Grace Hopper. El auge de la IA transformó al H100 en el producto estrella de Silicon Valley.

Estos chips masivos, utilizados en centros de datos, cuentan con 80 mil millones de transistores, cinco veces la cantidad de chips de silicio que utilizan los iPhones más recientes. Aunque es el doble de caro que su predecesor, el A100 (lanzado en 2020), los usuarios del H100 afirman que el chip ofrece el triple de rendimiento.

Nvidia ha superado a otras empresas de la industria.

El H100 está demostrando ser particularmente popular entre las grandes empresas tecnológicas como Microsoft y Amazon, que están construyendo centros de datos completos centrados en cargas de trabajo de IA, y las nuevas empresas de IA de próxima generación como OpenAI, Anthropic, Stability AI e Inflection AI, ya que promete un mayor rendimiento, lo que puede acelerar el lanzamiento de productos o reducir los costos de capacitación a lo largo del tiempo.

“Este es uno de los recursos técnicos más escasos en este momento”, dijo Brannin McBee, director de estrategia y fundador de CoreWeave, una startup en la nube impulsada por IA y una de las primeras empresas en recibir un envío de H100 a principios de este año.

Otros clientes no tuvieron la misma suerte que CoreWeave y tuvieron que esperar hasta seis meses para recibir el producto y entrenar sus enormes conjuntos de datos. Muchas startups de IA temen que Nvidia no pueda satisfacer la demanda del mercado.

Elon Musk también ordenó miles de chips Nvidia para su startup de inteligencia artificial, diciendo que "las GPU son más difíciles de conseguir que los medicamentos en este momento".

“Los costos de las computadoras se han disparado. El monto mínimo requerido para el hardware de servidor utilizado en el desarrollo de IA innovadora ha alcanzado los 250 millones de dólares”, compartió el CEO de Tesla.

Si bien el H100 llegó en el momento oportuno, el avance de Nvidia en IA se remonta a dos décadas atrás, impulsado por la innovación de software más que por la de hardware. En 2006, la compañía lanzó el software CUDA, que aprovechaba las GPU para acelerar tareas más allá de las gráficas.

«Nvidia vio el futuro antes que los demás y se dedicó al desarrollo de GPU programables. La empresa detectó la oportunidad, apostó fuerte y superó constantemente a sus competidores», afirmó Nathan Benaich, socio de Air Street Capital e inversor en startups de IA.

(Según Reuters, FT)

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