La empresa estadounidense líder en procesadores informáticos y tarjetas gráficas ha alcanzado un hito significativo al superar la valoración de $1 billón en el mercado bursátil. Con este logro, se une al exclusivo grupo de compañías que incluye a Apple, Microsoft, Alphabet y Amazon.
Crecimiento exponencial en el mercado
Las acciones de Nvidia han experimentado un impresionante aumento del 166% desde principios de año. El salto más destacado de la empresa en Wall Street se produjo tras la presentación de resultados trimestrales que superaron todas las expectativas del mercado, consolidando su posición como la principal empresa de chips a nivel mundial.
Nvidia se dedica a la fabricación de potentes microprocesadores que funcionan como el “cerebro” de la inteligencia artificial. Durante una charla con graduados de la Universidad Nacional de Taiwán en Taipéi, Jensen Huang, CEO de la compañía, destacó: “Las empresas más ágiles serán capaces de aprovechar la inteligencia artificial y mejorar su posición, mientras que las empresas menos ágiles estarán en riesgo”.
Cuando ChatGPT salió a la luz en noviembre pasado, su impacto trascendió la industria tecnológica. De repente, la inteligencia artificial (IA) se presentó como una herramienta real y útil, desde asistir en la redacción de discursos hasta la codificación de programas. Sin embargo, este avance no hubiera sido posible sin un hardware informático sumamente potente.
Una empresa en particular se ha convertido en el epicentro del auge de la IA: Nvidia, con sede en California. Originalmente reconocida por fabricar chips de computadora para procesar gráficos, especialmente para juegos, el hardware de Nvidia se ha convertido en la base de la mayoría de las aplicaciones de IA en la actualidad.
Entrenamiento de ChatGPT
ChatGPT fue entrenado utilizando 10,000 unidades de procesamiento de gráficos (GPU) de Nvidia, las cuales están alojadas en una supercomputadora propiedad de Microsoft.
“Es una de las muchas supercomputadoras que se han construido utilizando las GPU de Nvidia, para una amplia variedad de usos científicos y de inteligencia artificial”, indica Ian Buck, Gerente General y vicepresidente de Computación Acelerada de Nvidia. Un reciente informe de CB Insights señaló que Nvidia posee alrededor del 95% del mercado de unidades de procesamiento gráfico (GPU) para el aprendizaje automático.
Las cifras revelan que su negocio de inteligencia artificial generó aproximadamente $15.000 millones en ingresos el año pasado, un aumento del 40% en comparación con el año anterior, superando a los juegos como su principal fuente de ingresos.
Después de publicar los resultados del primer trimestre el miércoles, las acciones de Nvidia se dispararon casi un 30%. La compañía anunció que está aumentando la producción de sus chips para satisfacer la creciente demanda.
Los chips de inteligencia artificial tienen un costo aproximado de $10,000 cada uno, aunque su versión más reciente y potente se vende a un precio mucho más elevado.
Nvidia involucrada en el desarrollo de IA
Las unidades de procesamiento gráfico (GPU) se destacan por su capacidad para procesar múltiples tareas pequeñas de manera simultánea, como el manejo de millones de píxeles en una pantalla. Este enfoque de procesamiento paralelo ha sido clave en su funcionamiento.
En 2006, investigadores de la Universidad de Stanford hicieron un descubrimiento revolucionario: las GPU también podían acelerar operaciones matemáticas de una manera que los chips de procesamiento convencionales no podían lograr. En ese momento, el CEO de Nvidia, Jensen Huang, tomó una decisión crucial para el futuro de la inteligencia artificial tal como la conocemos hoy.
Invirtió los recursos de Nvidia en la creación de una herramienta que permitiría programar las GPU, ampliando así sus capacidades de procesamiento paralelo más allá de los gráficos.
Esta herramienta fue integrada en los chips de computadora de Nvidia. Para los usuarios de videojuegos, esta capacidad no era necesaria y posiblemente ni siquiera la conocían, pero para los investigadores se convirtió en una nueva forma de realizar cómputo de alto rendimiento.
Primeras Inteligencias Artificiales
En 2012, se presentó Alexnet, una inteligencia artificial capaz de clasificar imágenes, la cual fue entrenada utilizando solo dos de las GPU programables de Nvidia. El proceso de entrenamiento se completó en tan solo unos pocos días, en contraste con los meses que habría llevado con una cantidad mayor de chips de procesamiento convencionales.
Este descubrimiento sobre la capacidad de las GPU para acelerar enormemente el procesamiento de redes neuronales comenzó a difundirse entre los científicos de la informática, quienes comenzaron a adquirirlas para llevar a cabo este nuevo tipo de trabajo.
La compañía aprovechó esta ventaja invirtiendo en el desarrollo de nuevos tipos de GPU más adecuadas para la inteligencia artificial, así como en el desarrollo de software adicional para facilitar el uso de esta tecnología. Una década y miles de millones de dólares más tarde, surgió ChatGPT, una IA capaz de brindar respuestas sorprendentemente humanas a preguntas.
La empresa de inteligencia artificial Metaphysic se dedica a crear videos de celebridades y otras personas utilizando técnicas de inteligencia artificial. Sus recreaciones de Tom Cruise causaron sensación en 2021.
Metaphysic utiliza cientos de GPU Nvidia, adquiridas tanto directamente de la compañía como a través de servicios de computación en la nube, para entrenar y ejecutar sus modelos. “No hay alternativas a Nvidia para realizar lo que hacemos”, asegura Tom Graham, cofundador y CEO de Metaphysic. “Están muy por delante de la competencia”.
Aunque Nvidia parece tener asegurado su dominio en el corto plazo, el panorama a largo plazo resulta más incierto. “Nvidia ha logrado el objetivo que todos están tratando de alcanzar”, señala Kevin Krewell, analista de la industria en TIRIAS Research.
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