NVIDIA es una privilegiada. La compañía de Santa Clara se puede permitir el lujo de ver desde la grada cómo las compañías más grandes del sector batallan para lograr que su chatbot o aplicación de inteligencia artificial sea el más cercano al usuario común. ¿Por qué? Fácil: el hardware de NVIDIA está detrás de todas esas herramientas, por lo que, independientemente de quién gane, NVIDIA saldrá siempre beneficiada.
Se estima que, en la actualidad, alrededor del 80% de las GPUs utilizadas por Google, OpenAI y compañía para entrenar y poner a funcionar sus modelos de lenguaje tienen el sello de NVIDIA. Un dominio del que pocas empresas pueden presumir en sus respectivos sectores.
Esta situación tan favorable ha hecho que la empresa entrase a comienzos de junio en el selecto club de compañías cotizadas con una valoración superior al billón de dólares (billón hispano, que equivale a 1 millón de millones o un trillón norteamericano). Apple, Alphabet, Amazon y Microsoft también forman parte de tan selecto club.
Pero, ¿cómo hemos llegado hasta aquí?
1993, el nacimiento de NVIDIA
La historia de NVIDIA comienza el 5 de abril de 1993. Fue fundada por Jensen Huang, Chris Malachowsky y Curtis Priem, quienes entendieron que el PC se convertiría en un dispositivo esencial para ejecutar juegos, música e imágenes.
Los videojuegos, cada vez más complejos desde el punto de vista computacional, fueron el principal objetivo de NVIDIA a la hora de financiar estrategias de I+D. Eso sí: mientras otras compañías de calado se centraron en el desarrollo de CPUs (Unidades de Procesamiento Central) para los grandes fabricantes, NVIDIA se centró en las GPUs (Unidades de Procesamiento Gráfico), que han demostrado ser también los chips más válidos para los grandes modelos de inteligencia artificial.
Su primer producto fue el NV1. Esta GPU se lanzó en 1995 y destacó por su capacidad para manejar video 2D y 3D, así como por tener hardware para procesar el audio integrado. Fue tan innovadora que Sega decidió usarla en su consola Saturn.
Más tarde, en 1997, llegaría la NVIDIA RIVA 128, también conocida como NV3, una tarjeta gráfica que obtuvo mucho éxito porque supuso un cambio de paradigma, cambiando la forma de mapeo y consiguiendo que se procesaran los frames más rápido.
El gran cambio de NVIDIA: la visión de Jensen Huang, su CEO
Pero NVIDIA se hubiera quedado atrás de no ser por la decisión del que hoy sigue siendo su CEO, Jensen Huang.
En 2006, Huang tomó una decisión crucial: hacer que los chips de NVIDIA fueran programables. Esto permitió adaptarlos a diferentes usos —como la minería de criptomonedas— y aprovechar el auge primigenio de la IA en el campo de la investigación.
Si has estado siguiendo la burbuja de noticias entorno a la IA, seguramente te suene el nombre de Geoffrey Hinton, Premio Princesa de Asturias de Investigación, bautizado como ‘Padrino de la IA’ y quien abandonó Alphabet recientemente por diferencias de visión sobre esta tecnología.
Bien, Hinton, trabajando primero para Microsoft y luego para la empresa del buscador, solicitó a estas compañías que dejaran de adquirir CPUs para comprar, en su lugar, GPUs con las que entrenar los grandes modelos del lenguaje que desarrollaba. Una decisión que claramente acabó beneficiando a NVIDIA.
Eso sí: no han sido todo rosas en el camino de esta empresa. Hace poco más de una década, intentó entrar en el mundo de los smartphones y las tablets con una gama de chips llamada Tegra, pero tuvo que volver por donde había venido. Sin embargo, la apertura de sus chips a más opciones lo había hecho ya una empresa ganadora, a pesar de tal fracaso.
¿Una empresa sin competencia?
Desde entonces, NVIDIA ha crecido de forma espectacular, superando a sus competidores y entrando en el citado club de las empresas con un valor de mercado superior al billón de dólares.
En 2023, su negocio de IA generó unos 15 mil millones de dólares en ingresos, un 40% más que el año anterior. De hecho, superó a la división de juegos como su mayor fuente de ingresos. En consecuencia, sus acciones se han disparado más de un 180% este año.
Solo su vecina AMD parece un competidor directo a día de hoy. Eso sí, el futuro también es cambiante para ellos. Tanto Google como Microsoft están trabajando en lo que podrían ser sus propios TPUs (Unidad de Procesamiento de Tensores, del inglés Tensor Processing Unit), un procesador diseñado específicamente para el procesamiento de tareas de inteligencia artificial que requieren grandes cantidades de operaciones de multiplicación de matrices.
A diferencia de las CPUs o GPUs, diseñadas para realizar una amplia gama de tareas, las TPU están altamente optimizadas para realizar operaciones matemáticas en grandes conjuntos de datos en paralelo. Por lo tanto, aunque sean ahora mismo una compañía exitosa, NVIDIA va a tener que seguir innovando si desea seguir alimentando a un sector que necesita crecer sin parar para que se siga hablando de él.