3 claves para entender el éxito de Nvidia, la compañía que con US$3,34 billones se ha convertido en la más valiosa del mundo

Primero superó a Google, después a Apple y ahora a Microsoft para convertirse en la empresa más valiosa del mundo en bolsa.

El precio de sus acciones en Wall Street aumentó un 3,5% este martes hasta un máximo histórico de casi US$136.

Nvidia fabrica chips de computadora necesarios para software de inteligencia artificial (IA), cuya creciente demanda ha impulsado sus ventas y ganancias en los últimos años.

Muchos inversores creen que sus beneficios pueden crecer aún más, lo que ha disparado el precio de sus acciones, mientras otros creen que están sobrevaloradas.

El repunte de este martes en el valor de las acciones sitúa a Nvidia en una valoración de mercado de US$3,34 billones, casi el doble de su capitalización bursátil a principios de este año.

Hace ocho años, cada acción valía menos del 1% de su precio actual.

La feroz competencia entre los desarrolladores de IA como Microsoft, Alphabet (propietario de Google), Meta o Apple beneficia a Nvidia, que acapara gran parte del mercado de semiconductores.

Estas son tres claves que explican el éxito del gigante tecnológico con sede en California.

1. El salto desde los videojuegos a la inteligencia artificial

Hace más de 30 años Nvidia comenzó como una empresa que fabricaba chips para el desarrollo de videojuegos.

Sus unidades de procesamiento de gráficos comenzaron a ser muy demandadas para el desarrollo de funciones de visualización como renderizar videos, imágenes y animaciones, ideales para videojuegos de alta exigencia.

Este fue durante mucho tiempo el principal negocio de Nvidia.

Pronto la firma descubrió que sus GPU también eran útiles para otras tareas exigentes, como acelerar el rendimiento informático de los cerebros de las computadoras, es decir, las unidades centrales de procesamiento.

Gigantes como Google, Microsoft y Amazon se interesaron en los procesadores de Nvidia para potenciar sus enormes centros de datos, como también lo hicieron las compañías dedicadas a la criptominería.

Al mismo tiempo, los ingenieros empezaron a utilizar sus chips para hacer cálculos de inteligencia artificial, dado que el tipo de matemática necesaria para construir sistemas complejos encajaba con la forma en que funcionan los chips gráficos.

Hoy, las GPU más avanzadas de Nvidia, como las llamadas H100, se utilizan en la creación de los sistemas de inteligencia artificial más sofisticados.

2. Adelantarse a los competidores

La empresa se dio cuenta pronto de que los semiconductores diseñados para el procesamiento de gráficos, también eran útiles para entrenar sistemas de inteligencia artificial.

Iniciar la carrera antes que el resto le dio una valiosa ventaja frente a sus competidores.

A partir de 2006, Nvidia dejó clara su apuesta por la inteligencia artificial. En esa época, la empresa anunció la creación de CUDA, un lenguaje de programación que hizo posible que los chips de la firma pudieran resolver complejos problemas matemáticos.

Así fue como la firma entró con sus procesadores en el mundo de la inteligencia artificial antes que sus grandes competidores, como Intel o AMD.

Esa ventaja inicial podría verse acortada si las otras firmas aceleran su paso, dado están haciendo grandes inversiones para conseguir una mayor cuota de mercado.

Y, por otro lado, los gigantes dedicados a la computación en la nube, como Amazon, Microsoft o Google, también están dedicando esfuerzos a fabricar sus propios chips especializados para el entrenamiento de inteligencia artificial.

3. Una voraz demanda por sus productos

La gran demanda de los procesadores de Nvidia para juegos, centros de datos y aplicaciones de inteligencia artificial sigue aumentando.

Particularmente en el último año ha subido aceleradamente el interés por los costosos procesadores gráficos para los servidores que alimentan los grandes modelos de inteligencia artificial.

Nvidia, que solía ser una firma tecnológica menos conocida que el resto de los gigantes, pasó rápidamente a primer plano con el lanzamiento de ChatGPT, un sistema de inteligencia artificial desarrollado por la empresa OpenAI, que utiliza sus procesadores.

Los chips de Nvidia parecen ser, dicen los expertos, los más adecuados para entrenar a los modelos de inteligencia artificial.

Lo que no se sabe es cuánto tiempo estos procesadores seguirán liderando el mercado de las GPU o si los rivales de Nvidia conseguirán una buena tajada del pastel.

Por ahora, la balanza está a su favor. La demanda de uno de sus productos estrella, el chip H100, es tan grande, que algunos clientes han tenido que esperar hasta seis meses para recibirlo.

Analistas del mercado plantean que en 2025 podría mejorar la oferta de chips para inteligencia artificial, en la medida que AMD e Intel sigan avanzando con sus desarrollos.

Mientras, la oferta continuará restringida y la demanda insaciable.

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