Por qué NVIDIA se ha convertido en una empresa esencial para la IA
Explicamos cómo la compañía ha evolucionado de dedicarse a las tarjetas gráficas para gaming a ofrecer los chips clave que precisan los modelos de Inteligencia Artificial actuales.
Los últimos resultados que presentó recientemente Jen-Hsun Huang, CEO de NVIDIA, arrojaban unos ingresos anuales de 60.000 millones de dólares. Además, su valor en el mercado actualmente se sitúa por encima de gigantes tecnológicos de referencia como Alphabet (Google) Amazon o Meta, en lo que supone un hito realmente impresionante.
Esto ha despertado el apetito de muchos inversores, que se preguntan cómo invertir en NVIDIA, una compañía que ha pasado del ecosistema del Gaming a producir la tecnología necesaria para que la Inteligencia Artificial pueda correr por los servidores de los data center.
El camino recorrido por NVIDIA
Con todo, que los sistemas y modelos de IA generativa requieran precisamente los chips de NVIDIA no es hecho casual, ni que obedezca a un golpe de suerte.
La compañía lleva años trabajando en este ámbito, y ha desarrollado arquitecturas como CUDA, que aprovecha la potencia de la GPU (unidad de procesamiento gráfico) para proporcionar un incremento del rendimiento del sistema. Es decir, que ha optimizado sus tarjetas gráficas para dotarlas del poder de cómputo que demanda la Inteligencia Artificial que se está implantado en la actualidad.
Así, NVIDIA comenzó a investigar e invertir recursos en tecnologías IA y de Machine Learning mucho antes de que se anticipase su eclosión, y ha creado hardware y software a medida de las necesidades computacionales de los algoritmos de la Inteligencia Artificial.
Hablamos de tarjetas gráficas como sus GPU, que han evolucionado de su uso originario para el procesamiento de gráficos en los videojuegos a aportar computación de alto rendimiento (HPC), que se requiere para entrenar y ejecutar los modelos de Inteligencia Artificial actuales, e incluso probablemente los venideros, ya que las innovaciones de NVIDIA emergen a día de hoy como el State of the Art tecnológico, que no parece superable por sus rivales en el corto plazo.
GPUs y mucho más
Además, NVIDIA no solo ofrece el hardware avanzado de sus tarjetas gráficas, sino que ha desarrollado todo un entorno de trabajo para los desarrolladores, un ecosistema que gravita alrededor de la arquitectura CUDA que mencionábamos.
Este software posibilita utilizar las GPU para el procesamiento en paralelo de aplicaciones IA, y poder emplear las grandes capacidades de estos chips para operar con algoritmos complejos de Machine Learnig y cantidades colosales de datos.
De este modo, los desarrolladores que quieran erigir sus aplicaciones basadas en Inteligencia Artificial, lo pueden hacer sobre la base de una infraestructura que les aporta el alto rendimiento que precisan.
Más allá de la Inteligencia Artificial
Aunque el auge actual de NVIDIA se deba a la preponderancia lograda en el mercado de las tecnologías de soporte a la IA, hay que tener en cuenta que la compañía está presente en muchos más ámbitos.
De hecho, actualmente tiene hasta cuatro divisiones de negocio. La primera de ellas la de centro de datos, que al margen de aportar hardware y software para aplicaciones de Inteligencia Artificial, también proporciona servidores HPC para almacenamiento en entornos físicos y cloud.
Además, tiene otra línea enfocada al ecosistema del automóvil, con soluciones hardware y software para hacer factible la conducción autónoma y optimizar los sistemas de navegación de los vehículos.
A estas dos ramas de negocio, se añade la histórica de NVIDIA de los videojuegos, a los que aporta las tarjetas GPU de referencia para el procesamiento de gráficos, por mucho que estos chips se dediquen también a otros cometidos como hemos visto.
De manera que dominan todavía el vector clave para el funcionamiento de los videojuegos, a los que también aportan otros recursos tecnológicos esenciales, que contribuyen a enriquecer la experiencia de juego en todo el ecosistema del gaming, ya se juegue en ordenadores, consolas, móviles, etc.
Por último, NVIDIA brinda asimismo tecnologías gráficas para uso profesional, que van desde workstations hasta entornos simulados para testear el funcionamiento de diseños.
Tradicionalmente la división de Gaming era la que más ventas generaba, pero ha sido desbancada por la de centros datos, que es responsable en buena medida de las boyantes cifras que referíamos.
Para entender lo que supone el modelo de negocio de NVIDIA con respecto a las GPU, hay que valorar que al margen de vender los chips hace lo propio con el software que lo gestiona y la licencias para su uso, creando así un circulo virtuoso que escala el importe de la venta.
Esto explica que sus competidores estén tratando de ponerse las pilas, ya se trate de AMD, cuyas tarjetas gráficas Radeon están presentes en infinidad de ordenadores, INTEL el gran rival histórico que ha perdido comba, o nuevos actores como las grandes tecnológicas que no quieren depender de chips de otros para desarrollar sus sistemas de Inteligencia Artificial, como es el caso de Google y sus TPU, o la propia OpenAI que tampoco desea quedarse fuera de la carrera por los microprocesadores.
Aunque lo cierto que esa competición a día de hoy la lidera NVIDIA, y por eso ha despertado el apetito de inversores de todos los perfiles.
