La tarde de este martes, el gigante estadounidense de semiconductores y líder global en la manufactura de unidades de procesamiento gráfico (GPU), Nvidia, se posicionó como la mayor compañía de capitalización bursátil en el mundo, superando a Apple y Microsoft.
El auge de la Inteligencia Artificial (IA) y sus derivados, como la IA generativa, impulsaron la demanda por las GPU y las soluciones de hardware y software con IA desarrolladas por la compañía. Así, las acciones de Nvidia subieron ayer hasta 3,4%, situando su valor en torno a US$ 3,3 billones (millones de millones), y llegando a ser la más valiosa en el indicador S&P 500.
De acuerdo con Bloomberg, la compañía, con sede en California, Estados Unidos, controla alrededor de 80% del mercado de chips aceleradores en los centros de datos de IA operados por AWS (Amazon), Google Cloud (Alphabet Inc) y Azure (Microsoft).
De tecnología para videojuegos a chips
La empresa fue fundada en 1993 por el estadounidense de origen taiwanés -ingeniero eléctrico de la Universidad Estatal de Oregon con maestría en ingeniería eléctrica de Stanford- Jensen Huang (CEO), en conjunto con Chris Malachowsky y Curtis Priem.
En 1994, Nvidia firmó su primera sociedad estratégica con SGS-Thomson Microelectronics para fabricar el acelerador de interfaz de usuario gráfico de un solo chip de la empresa. Así, al año siguiente lanzaron su primer procesador, el Nvidia NV1.
Sus primeros años estuvieron marcados por el desarrollo de drivers y procesadores 3D, pero en sus esfuerzos para mejorar la calidad de los gráficos en los videojuegos, en 1999 la empresa creó la primera GPU de la historia (GeForce 256), rediseñando por completo la industria de la computación, y anunciando su oferta pública inicial en la bolsa a US$ 12 por acción.
Según consignó Bloomberg, desde su debut hasta el momento en que ingresó al S&P 500, la acción de Nvidia se incrementó en más del 1.600%, alcanzando un valor de mercado aproximado de US$ 8 mil millones. Este crecimiento se produjo mientras otras acciones tecnológicas colapsaban tras el estallido de la burbuja de las puntocom -período de crecimiento de los valores económicos de las empresas relacionadas con internet-, que llegó a su punto más alto en marzo de 2000.
El éxito inicial de la compañía se debió a su capacidad para llevar su tecnología a consolas de videojuegos como Xbox (Microsoft) y PlayStation (Sony). Sus GPU GeForce, se volvieron codiciadas entre los jugadores, ya que ofrecían una experiencia más realista.
En 2006, investigadores de la Universidad de Stanford (California) descubrieron que las GPU podían utilizarse para acelerar operaciones matemáticas de una forma que los chips de procesamiento normales no podían.
Ese mismo año, Nvidia lanza CUDA (Compute Unified Device Architecture) una plataforma de computación paralela y un modelo de programación que se ha empleado en numerosas GPU de escritorio, portátiles, profesionales, para superordenadores, entre otras. Este desarrollo abrió el campo para que científicos e investigadores pudieran aprovechar las capacidades de procesamiento en paralelo de las GPU para resolver desafíos de computación más complejos.
De acuerdo con Bloomberg, en 2008, las acciones de la empresa se desplomaron debido a la crisis financiera, y su competidor Advanced Micro Devices Inc., que había estado luchando durante mucho tiempo, empezó a recuperarse. Al mismo tiempo, un acuerdo entre Nvidia e Intel, que permitía a ambas compañías utilizar sus respectivas tecnologías, fracasó, obligando a Nvidia a abandonar uno de sus mercados más grandes. Finalmente, en 2011, Intel aceptó pagar a Nvidia US$ 1.500 millones.
En 2012, Nvidia introdujo chips gráficos para servidores en data centers. Estos chips estaban diseñados para realizar trabajos computacionales complejos, como la exploración de petróleo y gas y la predicción meteorológica, lo que permitió a la firma establecerse en un mercado que eventualmente se volvería muy lucrativo.
Sin embargo, estos chips no se vendieron rápidamente y pasaron casi nueve años antes de que las acciones de Nvidia superaran su máximo de 2007, señaló Bloomberg.
IA y deep learning
El 2012 fue un año clave para el inicio de la era de la IA moderna tras el desarrollo de la red neuronal AlexNet, creada por Alex Krizhevsky de la Universidad de Toronto para reconocimiento de imágenes. Bajo el modelo de aprendizaje profundo (deep learning) la red fue entrenada con más de un millón de imágenes de ejemplo que requirieron billones de operaciones matemáticas, aceleradas por las GPU de Nvidia.
La red introdujo la era del reconocimiento sobrehumano de imágenes. Desde entonces, la compañía ha empleado el deep learning en sus hardware y software para enseñar a la IA a identificar imágenes y sonidos, contribuir a la comprensión y procesamiento del lenguaje natural, y que las computadoras puedan establecer diálogos naturales, leer y realizar resúmenes.
Los microchips y GPU con IA de Nvidia han sido empleados desde dispositivos móviles, supercomputadores, incluso, hasta data centers. Además, para los servicios en la nube, sus GPU potenciadas con deep learning están disponibles en los servicios de Amazon, Google, IBM, Microsoft y otros.
La demanda por la IA
La pandemia de Covid-19 impulsó el negocio de los centros de datos, debido a que las empresas necesitaron adquirir mayor potencia informática para respaldar el trabajo remoto. De acuerdo con Bloomberg, los ingresos de los centros de datos de Nvidia se multiplicaron por ocho desde el año fiscal 2017 hasta el año fiscal 2021.
Sin embargo, en 2022 las acciones de la empresa cayeron junto con el resto del sector tecnológico, que estaba lidiando con el aumento de las tasas de interés y la disminución de la demanda tras la pandemia.
Si bien el lanzamiento de ChatGPT por parte de OpenAI a finales de 2022 causó un gran revuelo, los inversionistas tardaron en darse cuenta de cómo podría beneficiarse Nvidia. Con el tiempo, el interés por ChatGPT y otros productos de IA generativa fue aumentando, al igual que la demanda por los chips de Nvidia.
Sus incursiones más recientes, apuntan a facilitar el desarrollo de la computación cuántica. A comienzos de año lanzó Quantum Cloud, un servicio en la nube para que los investigadores puedan probar su software de computación cuántica.
Según Bloomberg, el primer trimestre de 2023, la compañía proyectó ventas trimestrales que superaban en más de un 50% la proyección promedio. Las ventas a centros de datos superaron por primera vez a sus ingresos por videojuegos en el año fiscal 2023. La agencia proyecta que para el año fiscal actual de Nvidia, se espera que esas ventas superen los US$ 100 mil millones.
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