Esta semana, NVidia ha hecho historia, no sólo en el mundo de la inteligencia artificial: la compañía ha presentado unos resultados económicos (earnings) tan extraordinarios para el cuarto trimestre de 2023 que aumentó su marketcap (capitalización bursátil) en $277 mil millones (el equivalente a la capitalización de mercado total de Netflix o Coca Cola) en un solo día. Esto supone el mayor aumento en un solo día en la capitalización de mercado de una empresa en la historia de la bolsa.

Tiempo que necesitaron Apple, Microsoft y NVidia en alcanzar los 2000 millones de marketcap tras lograr una capitalización de mil millones.
Tiempo que necesitaron Apple, Microsoft y NVidia en alcanzar los 2 billones de marketcap tras lograr una capitalización de 1 billón.

El fabricante de chips ha experimentado un aumento de la demanda de sus semiconductores, que se utilizan para aplicaciones de inteligencia artificial. Los ingresos de la empresa se triplicaron con creces en el último trimestre en comparación con el mismo periodo del año anterior.

(Relacionado: El «todo o nada» de Microsoft y la IA con Windows Copilot, Bing, Office 365, Azure & Edge)

  • Sólo 26 de las 500 empresas del S&P 500 tienen una capitalización bursátil superior a 273.000 millones de dólares, incluida Nvidia.
  • NVidia acaba de superar a Amazon y Alphabet (Google) para convertirse en la tercera empresa pública más valiosa, por detrás de Microsoft (3,051 billones de dólares) y Apple (2,845 billones de dólares).
  • NVidia, que estaba valorada en unos 580.000 millones de dólares hace un año, ya tiene más riqueza que todo el PIB de Australia.

¿Por qué NVidia ha ganado tanto dinero con la inteligencia artificial?

Para que la IA funcione se necesita una gran potencia de cálculo, capaz de procesar enormes cantidades de datos y ejecutar complejos algoritmos de aprendizaje automático o profundo. Y aquí es donde entra en juego Nvidia, la empresa líder mundial en computación de IA.

Su rápido ascenso en el último año ha llevado a los analistas a establecer paralelismos con los proveedores de picos y palas durante la fiebre del oro de 1800, ya que los chips de Nvidia son utilizados por casi todos los actores de la IA generativa, desde el fabricante de chatGPT OpenAI hasta Google.
Esto ha ayudado a la empresa a pasar de un valor de mercado de 1 billón de dólares a 2 billones en unos ocho meses.

Nvidia es una compañía estadounidense fundada en 1993, que se dedica al diseño y fabricación de unidades de procesamiento gráfico (GPU) y otros componentes informáticos. Las GPU son chips especializados en el procesamiento paralelo de datos, lo que las hace muy eficientes para generar gráficos 3D y para acelerar la computación científica y de IA.

El éxito actual de Nvidia se atribuye a su posicionamiento estratégico en el panorama en rápida evolución de la inteligencia artificial y la computación intensiva de datos. Con una amplia gama de aplicaciones que abarcan desde la IA hasta los juegos, las unidades de procesamiento gráfico (GPU) de Nvidia se han convertido en componentes indispensables de la arquitectura informática moderna.

Nvidia es una de las empresas más rentables y valoradas del sector tecnológico, gracias al crecimiento constante de sus ingresos y beneficios, impulsados por la demanda de sus productos de IA. Según su último informe financiero, correspondiente al cuarto trimestre del año fiscal 2023, el gigante tecnológico registró unos ingresos de 22.100 millones de dólares (33.600 millones de dólares) en el trimestre de diciembre de 2023, un 265% más que el año anterior. Esta historia de éxito da un giro intrigante con el nuevo dominio de la compañía en el ámbito de la IA, en concreto los grandes modelos de lenguaje y la IA generativa.

Nvidia ha sido pionera en el desarrollo de la GPU como un cerebro computacional, capaz de realizar operaciones matemáticas a gran velocidad y con bajo consumo energético. Gracias a ello, ha logrado posicionarse como la plataforma preferida por los investigadores, desarrolladores y usuarios de IA, ofreciendo soluciones innovadoras en todos los niveles: hardware, software y servicios.

¿Qué productos ofrece la empresa Nvidia relacionados con el mundo de la inteligencia artificial?

Nvidia ofrece una amplia gama de productos relacionados con el mundo de la IA, tanto para el mercado doméstico como para el profesional. Algunos ejemplos son:

  • GeForce: La familia de GPU para gaming más popular del mundo, que también permite disfrutar de experiencias inmersivas de realidad virtual y aumentada, así como mejorar el rendimiento de aplicaciones de IA como el reconocimiento facial o el asistente virtual Google Assistant.
  • Quadro: La familia de GPU para profesionales del diseño, la simulación, la animación y los medios de comunicación, que facilita la creación y visualización de contenidos 3D realistas e interactivos, así como el uso de herramientas avanzadas de IA como el trazado de rayos o el deep learning.
  • Tesla: La familia de GPU para centros de datos y supercomputación, que proporciona una plataforma escalable y eficiente para ejecutar las cargas de trabajo más exigentes de HPC e IA, como la genómica, la química, la biología o la dinámica molecular.
  • Jetson: La familia de módulos y kits para dispositivos inteligentes en el borde (edge) de la red, que permite integrar capacidades de IA en robots, drones, cámaras o vehículos autónomos, con un alto rendimiento y un bajo consumo energético.
  • Drive: La familia de plataformas para vehículos autónomos, que combina hardware y software para dotar a los coches de visión artificial, percepción sensorial, planificación y control, mediante algoritmos de IA entrenados con millones de kilómetros recorridos.
  • DGX: La familia de sistemas integrados para IA empresarial, que ofrece una solución llave en mano para implementar proyectos de IA a gran escala, con un hardware optimizado y un software preinstalado que incluye las principales bibliotecas y frameworks de IA.
  • CloudXR: La plataforma para streaming inalámbrico de realidad extendida (XR), que permite acceder a aplicaciones 3D desde cualquier dispositivo conectado a Internet, sin necesidad de cables ni PC locales, aprovechando la potencia de las GPU Nvidia en la nube.
  • Omniverse: La plataforma para crear y experimentar aplicaciones 3D colaborativas e interactivas en tiempo real, que utiliza el lenguaje universal OpenUSD para conectar diferentes herramientas y fuentes de datos en un mismo entorno virtual compartido.
  • AI Enterprise: El conjunto completo de software que habilita la IA en VMware vSphere, ofreciendo un rendimiento casi nativo en entornos virtualizados.
  • AI Workbench: El entorno integrado para desarrollar proyectos de IA personalizados y generativos, que simplifica el acceso a los datos, el entrenamiento de los modelos y la implementación de las soluciones.

NVidia y su apuesta millonaria por la IA y las GPUs

El monopolio virtual de Nvidia sobre las GPU ha hecho que el fabricante de chips se vea desbordado por pedidos que tiene dificultades para cumplir.

Moody’s Investors Service, en sus perspectivas de IA para 2024 que acaba de publicar, afirma que «el aumento del gasto en IA, la mejora de los modelos y la computación en los bordes» acelerarán la adopción de la IA y que la inversión en IA aumentará a medida que las empresas pasen «de la exploración al despliegue«. «La escasez de unidades de procesamiento gráfico (GPU) de alto rendimiento, esenciales para la mayor parte de la computación de IA, persistirá en 2024, pero la oferta mejorará gradualmente», señala Moody’s.

Tradicionalmente, la CPU, o unidad central de procesamiento, ha sido el componente más importante de un ordenador o servidor, e Intel y AMD dominan el mercado. Las GPU son relativamente nuevas en el mercado del hardware informático y al principio se vendían como tarjetas que se conectaban a la placa base de un ordenador personal para añadir potencia de cálculo a una CPU AMD o Intel.

El principal argumento de Nvidia a lo largo de los años ha sido que los chips gráficos pueden gestionar mucho mejor que los procesadores estándar el aumento de la carga de trabajo computacional que necesitan los gráficos de gama alta para aplicaciones de juegos o animación. Las aplicaciones de IA también requieren una enorme potencia de cálculo y su hardware de backend se ha ido haciendo cada vez más dependiente de la GPU.

¿Cuál es la competencia de NVidia?

Casi todos los analistas coinciden en que este tipo de crecimiento no es sostenible en el tiempo: ninguna empresa puede crecer tanto y tan rápido. Además, dado que la demanda de GPUs es mayor que la oferta, muchas compañías están buscando alternativas a NVidia.

OpenAI lleva mucho tiempo tratando de desarrollar sus propios chips (su CEO, Sam Altman, fue noticia recientemente después de decir que tan sólo le hacen falta siete billones (con be) para poner en marcha la idea; Microsoft recientemente ha anunciado un acuerdo con Intel (competencia de NVidia) y no podemos olvidarnos del nuevo contendiente que acaba de entrar en escena: Groq y su tecnología de LPUs.

Aunque ninguna empresa puede desafiar el dominio de Nvidia en este momento (Nvidia disfruta de más del 80% del mercado de chips de gama alta) existen otras startups de chips de IA como SambaNova, Cerebras y, sobre todo, Groq. El CEO y fundador de Groq, Jonathan Ross, declaró en una entrevista a Venture Beat que «los desorbitados costes de la inferencia hacen que la oferta de su startup sea una opción super rápida y más barata específicamente para el uso de LLM».

Las LPU de Groq frente a las GPU de Nvidia

que es groq como funciona

El sitio web de Groq describe sus LPU, o «unidades de procesamiento de lenguaje», como «un nuevo tipo de sistema de unidades de procesamiento de extremo a extremo que proporciona la inferencia más rápida para aplicaciones de cálculo intensivo con un componente secuencial, como las aplicaciones de lenguaje de IA (LLM)».

En cambio, las GPU de Nvidia están optimizadas para el procesamiento paralelo de gráficos, no para los LLM. Dado que las LPU de Groq están diseñadas específicamente para tratar secuencias de datos, como código y lenguaje natural, pueden servir resultados LLM más rápido que las GPU obviando dos áreas en las que las GPU o las CPU tienen problemas: la densidad de cálculo y el ancho de banda de la memoria.

Además, en lo que respecta a su interfaz de chat, Ross afirma que Groq también se diferencia de empresas como OpenAI porque Groq no entrena modelos y, por tanto, no necesita registrar ningún dato y puede mantener la privacidad de las consultas de chat.

Dado que se calcula que ChatGPT funcionaría más de 13 veces más rápido si utilizara los chips de Groq, ¿podría ser OpenAI un posible socio de Groq en el futuro? Sea como sea, visto el incesante avance de novedades, lanzamientos y actualizaciones (tanto de software como de hardware) se presentan tiempos emocionantes en el mundo de la inteligencia artificial.

Según datos de Bloomberg, la capitalización bursátil de Nvidia ha aumentado en más de 600.000 millones de dólares este año. Antes del anuncio de los resultados, los analistas de Goldman Sachs habían calificado a Nvidia como «el valor más importante del planeta Tierra», un reflejo del hecho de que el fabricante de chips controla actualmente más del 80% del mercado de chips de IA y es probable que mantenga una posición dominante en el futuro.