La transformación de Nvidia, que pasó de ser clave en minería digital a liderar el mercado de IA y chips de alto rendimiento
En 2017, las tarjetas gráficas de Nvidia, la reconocida firma especializada en la fabricación de chips, se convirtieron en el “objeto de deseo” para los mineros digitales. Lo que inicialmente fue hardware creado para videojuegos terminó siendo fundamental en granjas de minería de bitcoin y Ethereum en todo el mundo. Sin embargo, con el crecimiento de la inteligencia artificial (IA), esta tecnología experimentó una transformación que supera a cualquier revolución industrial anterior.
Javier Modoro, un experto en inversiones, afirmó que las placas diseñadas originalmente para renderizado 3D en videojuegos demostraron ser igualmente eficientes para realizar los cálculos necesarios en las redes blockchain. Esto provocó un aumento en el precio de estas tarjetas, debido a su demanda en el mercado de criptomonedas. La sobreoferta de placas usadas surgió cuando Ethereum modificó su algoritmo y muchas de estas tarjetas volvieron a estar disponibles en el mercado.
“Cuando eso sucedió, el mercado se saturó de placas usadas y Nvidia tuvo que ajustar su producción, pero eso no afectó su visión a largo plazo”, comentó Modoro. Él explicó que muchas de esas tarjetas fueron reconvertidas en centros de entrenamiento para inteligencia artificial, marcando un cambio en su uso principal.
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El especialista añadió que muchos de los lugares donde antes se minaban criptomonedas ahora están siendo utilizados para modelos de IA generativa. “Las granjas de criptominería fueron la antesala de los centros de entrenamiento de IA”, afirmó.
Hasta hace unos años, Nvidia era prácticamente desconocida para quienes no estaban inmersos en el mundo de los videojuegos. Sin embargo, actualmente se ha consolidado como la empresa más valiosa del planeta, con una capitalización bursátil que supera los 3.8 billones de dólares.
El crecimiento que ha experimentado en los últimos cinco años es impresionante, con un aumento anual compuesto del 67 por ciento, y sus acciones se han incrementado en un 1,500 por ciento en ese período, según Andrés Olea, jefe de ventas de productos financieros en GBM.
Olea explicó que Nvidia ha logrado este crecimiento dominando cerca del 90 por ciento del mercado de microchips. “De los 350 mil millones de dólares que gastan las siete grandes compañías —Apple, Microsoft, Amazon, Alphabet, Meta, Tesla y Nvidia— la mayor parte se destina a infraestructura para impulsar la inteligencia artificial con estos chips”, indicó.
La compañía ha sido la estrella en la bolsa en los últimos años. Olea destacó que, desde hace cinco años, Nvidia es la acción con mejor rendimiento en el S&P 500, con un crecimiento acelerado. No obstante, algunos analistas advierten sobre la posible formación de una burbuja en torno a sus acciones.
A pesar de ello, las proyecciones permanecen optimistas. Se espera que Nvidia genere ingresos por 130 mil millones de dólares en este año, frente a los 27 mil millones que reportó hace tres años. Además, sus márgenes de ganancia, que alcanzan el 76 por ciento, son considerados sorprendentes incluso en el sector tecnológico.
Estas cifras no solo se deben a la venta de chips, sino también a la capacidad de procesamiento en sus propios centros de datos, bajo la modalidad de AI as a Service. La empresa ha logrado mantenerse en la cima dominando el 90 por ciento del mercado de microchips.
En el ámbito digital, Nvidia ha transitado de ser una firma centrada en los videojuegos a convertirse en un actor clave en la inteligencia artificial. Esto se debe a que las unidades de procesamiento gráfico, conocidas como GPUs, que fueron creadas inicialmente para videojuegos, son ahora esenciales para entrenar modelos como ChatGPT, Claude o los sistemas de IA generativa de Google y Meta.
Estos procesadores están diseñados para ejecutar múltiples tareas en paralelo, lo cual resulta fundamental en el entrenamiento de modelos de IA. Jensen Huang, CEO y cofundador de Nvidia, compara los GPUs con una cocina en la que un CPU sería un chef cocinando paso a paso, mientras que los GPUs serían 500 chefs trabajando simultáneamente, logrando una capacidad de procesamiento masiva.
Además, la empresa desarrolló su propio software de arquitectura de dispositivo unificado de computación, conocido como CUDA, que se convirtió en el estándar para programar en sus chips. Esta estrategia le otorgó una ventaja competitiva frente a rivales como AMD e Intel.
Jensen Huang, que emigró desde Taiwán, fundó Nvidia en 1993 en una cafetería Denny’s. Su visión siempre fue clara: apostar por el poder del cómputo paralelo. La capacidad de procesamiento masivo de sus GPUs, inicialmente pensado para videojuegos, resultó ser perfecta para la inteligencia artificial. No solo invirtió en hardware, sino también en software, creando una base sólida para el crecimiento en IA.
Cuando la IA empezó a despegar, Nvidia ya contaba con chips potentes, software optimizado y una comunidad de desarrolladores leales. Olea concluye que “mientras otros fabrican ideas, Nvidia fabrica el futuro”.
En sus recientes apariciones públicas, Jensen Huang ha promovido la inteligencia artificial tanto en Washington DC como en Beijing. En la capital estadounidense, se reunió con el expresidente Donald Trump y otros responsables políticos para reafirmar el apoyo de Nvidia a los esfuerzos del gobierno por crear empleos, fortalecer la infraestructura de IA y promover la fabricación local, asegurando que Estados Unidos mantenga liderazgo en el sector.
En Pekín, Huang dialogó con funcionarios del gobierno y la industria, discutiendo cómo la IA puede aumentar la productividad y ampliar las oportunidades económicas. Los debates también resaltaron la importancia de impulsar una IA segura y protegida, que beneficie a toda la comunidad global.
Asimismo, informó a sus clientes sobre la presentación de solicitudes para la venta de la GPU Nvidia H20, asegurándose de que las licencias sean otorgadas por el gobierno estadounidense. Nvidia espera comenzar con las entregas próximamente y anunció una nueva GPU Nvidia RTX PRO, compatible al 100 por ciento, diseñada para aplicaciones de IA en gemelos digitales, fábricas inteligentes y logística avanzada.
Durante sus visitas, Huang subrayó que la IA ha llegado a un punto de inflexión, convirtiéndose en un recurso tan fundamental como la energía, el agua o Internet. La compañía reafirmó su compromiso de apoyar la investigación, los modelos básicos y las aplicaciones de código abierto para democratizar el acceso a la IA y fortalecer las economías emergentes en regiones como Latinoamérica, Europa y Asia.
