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Este martes por la tarde, el gigante estadounidense de semiconductores y líder mundial en la fabricación de unidades de procesamiento gráfico (GPU), Nvidia se posicionó como la mayor empresa por capitalización bursátil del mundo, superando a Apple y Microsoft.
El auge de la Inteligencia Artificial (IA) y sus derivados, como la IA generativa, impulsó la demanda de GPU y soluciones de hardware y software de IA desarrolladas por la empresa. Así, Nvidia comparte Subieron ayer hasta el 3,4%, situando su valor en torno a los 3,3 billones de dólares (millones de millones), y convirtiéndose en los más valiosos del indicador S&P 500.
Según Bloomberg, la empresa, con sede en California, Estados Unidos, controla alrededor del 80% del mercado de chips aceleradores en centros de datos de IA operados por AWS (Amazon), Google Cloud (Alphabet Inc) y Azure (Microsoft).
De la tecnología de los videojuegos a las fichas
La empresa fue fundada en 1993 por un estadounidense de origen taiwanés, ingeniero eléctrico de la Universidad Estatal de Oregón y con una maestría en ingeniería eléctrica de Stanford. Jensen Huang (CEO), junto con Chris Malachowsky y Curtis Priem.
En 1994, Nvidia firmó su primera asociación estratégica con SGS-Thomson Microelectronics para fabricar el acelerador de interfaz gráfica de usuario 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 controladores y procesadores 3D, pero en su esfuerzo por mejorar la calidad de los gráficos en los videojuegos, En 1999 la compañía creó la primera GPU de la historia (GeForce 256), rediseñando por completo la industria informática y anunciando su oferta pública inicial en bolsa a 12 dólares por acción.
Según Bloomberg, desde su debut hasta el momento en que entró en el S&P 500, Las acciones de Nvidia aumentaron más de un 1.600%, alcanzando un valor de mercado aproximado de 8.000 millones de dólares. Este crecimiento se produjo mientras otras acciones tecnológicas se desplomaban tras el estallido de la burbuja de las puntocom -un período de crecimiento de los valores económicos de las empresas relacionadas con Internet- que alcanzó 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 porque ofrecían una experiencia más realista.
En 2006, investigadores de la Universidad de Stanford en California descubrieron que las GPU podían usarse para acelerar las operaciones matemáticas de una manera que los chips de procesamiento normales no podían.
Ese mismo año, Nvidia lanzó CUDA (Compute Unified Device Architecture), una plataforma de computación paralela y un modelo de programación que se ha utilizado en numerosas GPU de escritorio, portátiles, profesionales y supercomputadoras, entre otras. Este desarrollo abrió el camino para que científicos e investigadores aprovecharan las capacidades de procesamiento paralelo de las GPU para resolver desafíos informáticos más complejos.
Según Bloomberg, en 2008, las acciones de la compañía se desplomaron debido a la crisis financiera y su competidor, Advanced Micro Devices Inc., que llevaba mucho tiempo luchando, comenzó a recuperarse. Al mismo tiempo, un acuerdo entre Nvidia e Intel, que permitía a ambas empresas utilizar las tecnologías de la otra, fracasó, lo que obligó a Nvidia a abandonar uno de sus mercados más grandes. Finalmente, en 2011, Intel acordó pagar a Nvidia 1.500 millones de dólares.
En 2012, Nvidia introdujo chips gráficos para servidores en centros de datos. Estos chips fueron diseñados para realizar trabajos computacionales complejos, como exploración de petróleo y gas y pronóstico del tiempo, lo que permitió a la empresa 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 aprendizaje profundo
2012 fue un año clave para el inicio de la era de la IA moderna tras el desarrollo de la red neuronal alexnet, creado por Alex Krizhevsky de la Universidad de Toronto para el reconocimiento de imágenes. Según el modelo de aprendizaje profundo, la red se entrenó con más de un millón de imágenes de ejemplo que requirieron miles de millones de operaciones matemáticas, aceleradas por las GPU de Nvidia.
Internet marcó el comienzo de la era del reconocimiento de imágenes sobrehumanas. Desde entonces, la empresa ha El aprendizaje profundo se utiliza en su hardware y software para enseñar a la IA a identificar imágenes y sonidos, contribuir a la comprensión y procesamiento del lenguaje natural y para que las computadoras puedan establecer diálogos naturales, leer y hacer resúmenes.
Los microchips de inteligencia artificial y las GPU de Nvidia se han utilizado en dispositivos móviles, supercomputadoras e incluso centros de datos. Además, para los servicios en la nube, Sus GPU con tecnología de aprendizaje profundo están disponibles en servicios de Amazon, Google, IBM, Microsoft y otros.
La demanda de IA
La pandemia de Covid-19 impulsó el negocio de los centros de datos, ya que las empresas necesitaron comprar más potencia informática para respaldar el trabajo remoto. Según Bloomberg, yoLos ingresos del centro 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 se enfrentaba a un aumento de los tipos de interés y una caída de la demanda a raíz de la pandemia.
Aunque el lanzamiento de ChatGPT de OpenAI a finales de 2022 causó un gran revuelo, los inversores tardaron en darse cuenta de cómo podría beneficiarse Nvidia. Con el tiempo, el interés en ChatGPT y otros productos de IA generativa aumentó, al igual que la demanda de chips Nvidia.
Sus incursiones más recientes tienen como objetivo facilitar el desarrollo de la computación cuántica. A principios de año lanzó Quantum Cloud, un servicio en la nube para que los investigadores puedan probar su software de computación cuántica.
Según Bloomberg, en el primer trimestre de 2023, la empresa proyectó ventas trimestrales superiores en más de un 50% a la proyección promedio. Las ventas a centros de datos superaron los ingresos de los videojuegos por primera vez en el año fiscal 2023. La agencia proyecta que para el actual año fiscal de Nvidia, se espera que esas ventas superen los 100 mil millones de dólares.
