Si la IA es una fiebre del oro, Nvidia está vendiendo palas

En la conciencia pública, OpenAI es el claro ganador del meteórico auge de la IA. Para quedar en segundo lugar, podría considerar Midjourney o Claude de Anthropic, un competidor de alto rendimiento de ChatGPT.

Se debate ampliamente si alguno de esos actores descubrirá cómo monetizar efectivamente ese rumor. Pero mientras tanto, alguien tiene que suministrar el hardware para ejecutar toda esa IA generativa viral y, por ahora, ahí es donde está el dinero.

Ingrese a Nvidia Corporation, una nueva compañía de un billón de dólares que está ganando tanto dinero con sus exitosos chips de IA que sus ingresos se han más que duplicado con respecto al año pasado, convirtiéndose rápidamente en la columna vertebral indiscutible de la industria de la IA.

Según su último informe de ganancias trimestrales, los ingresos de Nvidia ahora ascienden a la considerable cifra de 13.500 millones de dólares, y el aumento de sus ganancias es aún más increíble: un aumento de nueve veces en los ingresos netos año tras año, disparándose hasta 6.200 millones de dólares.

En otras palabras, no hay duda de que la IA es una fiebre del oro, e independientemente de si alguno de los buscadores tiene éxito, actualmente es Nvidia la que está vendiendo palas.

Ese es un giro sorprendente. Si ha oído hablar de Nvidia en años anteriores, lo más probable es que haya sido por su hardware para juegos. Ahora, la venta de piezas a jugadores de PC representa sólo una modesta parte de sus colosales ingresos.

Esa realidad ha estado cambiando silenciosamente durante un tiempo. Antes de que la IA tomara por asalto el sector tecnológico durante el año pasado, el primer indicio de la nueva y extraña trayectoria de Nvidia fue posiblemente la criptomoneda. A medida que Bitcoin y sus similares aumentaron de valor durante la última década, los aficionados descubrieron rápidamente que las unidades de procesamiento de gráficos (GPU) de la compañía, expertas durante mucho tiempo en convocar mundos virtuales en una computadora doméstica, eran potentes motores para extraer criptomonedas.

Como era de esperar, comenzaron a abrir enormes granjas de servidores que devoraban electricidad, la filtraban a través de GPU y producían activos digitales, a veces destrozando comunidades y dejando destrucción ambiental a su paso. El liderazgo de Nvidia parecía desconcertado por el fenómeno, y el director de tecnología de la compañía, Michael Kagan, dijo a principios de este año que la tecnología "no aporta nada útil a la sociedad".

Pero "la IA sí", dijo a The Guardian. "Con ChatGPT, ahora todos pueden crear su propia máquina, su propio programa: simplemente le dices qué hacer y lo hará".

Hasta ahora, el tiempo va confirmando esa tesis, al menos financieramente. Este trimestre, la división de hardware de IA de Nvidia obtuvo un récord de 10.300 millones de dólares en ingresos, más de tres cuartas partes de sus ventas totales, superando ampliamente a las criptomonedas o los juegos.

Podría decirse que el éxito de la empresa ha tardado en llegar. Ya sea por buena suerte o por una buena planificación, Nvidia obtuvo una buena ventaja en hardware de IA sobre su competencia.

"Tuvimos la sensatez de respaldar a toda la empresa", dijo el director ejecutivo de Nvidia, Jen-Hsun Huang, en una entrevista con CNBC en marzo. "Vimos desde el principio, hace aproximadamente una década, que esta forma de hacer software podía cambiarlo todo", añadió. "Cada chip que fabricamos se centró en la inteligencia artificial".

En 2006, todavía un gigante del hardware para juegos, lanzó CUDA, una plataforma informática paralela que permitía que modelos de IA que consumían mucha energía se ejecutaran en GPU de Nvidia mucho más rápido que los de su competencia. De repente, el desarrollo de la IA se volvió mucho más barato y mucho más rápido.

Fueron necesarios más de 15 años para que los resultados generados por la IA se pusieran al día, pero cuando lo hicieron, no había forma de discutir los resultados.

Hoy en día, el producto estrella de IA de Nvidia es la GPU H100, y casi todos los que están en el pastel de la IA generativa quieren tener en sus manos tantos como sea posible. Y si no el H100, actualmente escaso, entonces su predecesor, el A100.

Los clientes notables incluyen a Microsoft, que supuestamente gastó más de varios cientos de millones de dólares comprando miles de chips A100 para OpenAI, como parte de su asociación de mil millones de dólares con la entonces startup en 2019. Fue debido a esa inversión, y al hardware de Nvidia, que OpenAI pudo construir ChatGPT. De hecho, el revuelo se ha vuelto tan profundo que países enteros están acaparando los chips: el Financial Times informó a principios de este mes que Arabia Saudita había comprado 3.000 H100, vendiéndolos por hasta 40.000 dólares cada uno, y los Emiratos Árabes Unidos absorbieron miles más.

Y todos los demás también. Según una estimación, Nvidia ha acaparado hasta el 95 por ciento del mercado de GPU con IA.

No hace falta decir que muchos compiten por el trono de Nvidia. Otros pesos pesados ​​del hardware informático, como AMD e Intel, están invirtiendo actualmente miles de millones de dólares en el desarrollo de sus propios procesadores de aprendizaje automático. También lo son Google y Amazon. Incluso Microsoft, con la esperanza de deshacerse del costoso hardware del gigante de las GPU, está creando un chip de IA interno.

Quizás sus competidores vean una oportunidad en la rezagada producción de Nvidia. Todavía se espera que el H100, que se envió en septiembre pasado, se agote hasta 2024 y, para saciar el apetito voraz de la industria de la inteligencia artificial, Nvidia supuestamente planea triplicar su producción en el futuro.

En cualquier caso, la bonanza absoluta de un año de Nvidia muestra pocas señales de detenerse en el futuro cercano. Según sus propias proyecciones, se prevé que avance rápidamente en el próximo trimestre con un fuerte aumento en los ingresos a 16 mil millones de dólares. Y eso es sorprendente: a pesar de toda la exageración en torno a las capacidades de la IA, la fuente del músculo detrás de la tecnología se ha mantenido sin cambios.

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