Nvidia se fundó hace más de 30 años como una empresa que fabricaba chips para el desarrollo equipos para los videojuegos.
Las grandes historias de los gigantes tecnológicos en Estados Unidos tienen un común denominador: comienzan en lugares modestos, pero con mentes que están dispuestas a cambiar las reglas de los grandes mercados.
Nvidia no fue la excepción. La idea de fabricar componentes electrónicos comenzó en un restaurante de la cadena Denny’s en San José, California, Estados Unidos. Los cofundadores de la compañía, Jensen Huang, Chris Malachowsky y Curtis Priem, explicaron en una entrevista con el medio estadounidense The Wall Street Journal cómo comenzaron a trabajar con la idea de negocio que cambiaría el rumbo de la Inteligencia Artificial (IA).
“No éramos buenos clientes (...) Nos plantábamos allí durante cuatro horas y nos bebíamos diez tazas de café”, relató Malachowsky.
Este tipo de historias recuerdan a las ya conocidas como Facebook, que se creó en la habitación de Harvard de Mark Zuckerberg, mientras que Steve Jobs y Steve Wozniak construyeron la primera computadora Apple en el garaje de la familia Jobs.
Nvidia alcanza hasta este 28 de febrero un valor de mercado cercano a los $2.000 millones (los llegó a superar la semana pasada), un hito que solo los gigantes tecnológicos como Microsoft y Apple habían alcanzado en EE.UU. El fabricante de chips superó incluso a Alphabet en términos de capitalización de mercado.
Nvidia desarrolla potentes unidades de procesamiento de gráficos (GPU, por sus siglas en inglés), que son los más comunes en la industria de la Inteligencia Artificial y que tienen un valor estimado en decenas de miles de dólares por unidad, ya que pueden realizar cálculos matemáticos a alta velocidad.
La compañía presentó sus resultados del 2023 la semana pasada. En ellos, se evidenció que sus ventas aumentaron un 126% en solo un año, a $60.900 millones. Solo su sector de centros de datos creció un 409%, mientras que su negocio de tarjetas gráficas para computadoras aumentó otro 56%.
A continuación le presentamos las cinco claves que explican el éxito histórico de esta compañía.
1. Investigación y desarrollo en áreas con potencial
El 5 de abril de 1993 nació Nvidia. Sus creadores eran conscientes de que la computadora personal se convertiría en una herramienta trascendental para la reproducción de imágenes, juegos y música.
A la hora de financiar estrategias de Investigación y Desarrollo (I+D), Nvidia se concentró principalmente en los videojuegos, cada vez más complejos desde el punto de vista computacional. Mientras otras empresas se concentraron en la creación de CPUs (Unidades de Procesamiento Central) para grandes fabricantes, Nvidia se centró en las GPU que demostraron ser también los chips más válidos para los grandes modelos de IA.
Sus unidades de procesamiento de gráficos comenzaron a ser muy demandadas para el desarrollo de funciones de visualización como renderizar videos, imágenes y animaciones que son las requeridas para los videojuegos de alta exigencia.
Este fue durante mucho tiempo el principal negocio de Nvidia, hasta que llegaron al mercado de la IA.
2. Ver oportunidades de negocio antes que los demás
Huang tomó una decisión importante para la empresa en 2006: hacer que los chips de Nvidia fueran programables. Esto les permitió adaptarse a una variedad de usos, como la minería de criptomonedas, y aprovechar el auge inicial de la IA.
Las empresas dedicadas a la criptominería y gigantes como Google, Microsoft y Amazon mostraron interés en los procesadores de esta empresa porque vieron la oportunidad para mejorar sus potentes centros de datos.
El hecho de comenzar la carrera en la IA antes que el resto les dio una ventaja significativa sobre sus competidores.
En la actualidad, se emplean las GPU más avanzadas de Nvidia, como las H100, para crear los sistemas de Inteligencia Artificial más complejos.
La empresa ingresó al mercado de la IA con sus procesadores antes que sus principales rivales, como AMD o Intel.
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3. Aprovechar el momento y la alta demanda
Nvidia, que solía ser una firma tecnológica menos conocida que el resto de los gigantes, pasó rápidamente al protagonismo con el lanzamiento de ChatGPT, un sistema de IA generativa desarrollado por la empresa OpenAI, que utiliza sus procesadores.
Además, la firma ganó una reputación respetable cuando diferentes expertos tecnológicos reconocieron que los chips de Nvidia son los mejores para entrenar los modelos de IA.
En el momento en que ChatGPT robó la atención mediática global, Nvidia hacía lo mismo. Más inversores se interesaron en la tecnología que soportaba a la poderosa herramienta de Inteligencia Artificial.
4. Convertirse en indispensable
A pesar de que el crecimiento de la firma ha experimentado un aumento desde hace tiempo —sobre todo por la industria de videojuegos en constante crecimiento—, el último año y medio marcó un importante cambio en su desarrollo. Sin que existan muchas más opciones disponibles en el mercado, la demanda de sus componentes especializados en procesos de IA continúa en aumento.
Su valoración aumentó casi un 50% en lo que va de este 2024, un crecimiento tan imponente que es difícil de observar en otras empresas que cotizan en los mercado de valores.
En el último año, Nvidia se ha posicionado como el actor de más crecimiento entre el selecto grupo denominado The Magnificent Seven, un apodo que se le da a las siete empresas tecnológicas con mayor valor de mercado en EE. UU.
Hasta enero de 2024, estas siete empresas —Alphabet, Amazon, Apple, Meta, Microsoft, Tesla y Nvidia— representaban el 29% de toda la capitalizacion de mercado del S&P 500, el índice de mercado que se basa en la capitalización bursátil de 500 grandes empresas que cotizan en las bolsas de Nueva York (NYSE) o Nasdaq.
5. Más inversión y explorar nuevos productos
Jensen Huang, cofundador y director ejecutivo de Nvidia, sostiene que un cambio trascendental para actualizar los centros de datos con chips necesarios para entrenar potentes modelos de IA aún se encuentra en sus primeras fases.
“La computación acelerada y la IA generativa han llegado al punto de inflexión”, dijo Huang en un comunicado de prensa. “La demanda está aumentando en todo el mundo en empresas, industrias y países”.
“Creo que estamos literalmente en el primer año de un ciclo de diez años de difusión de esta tecnología en todas las industrias”, agregó.
Un factor que impulsa el último crecimiento de los ingresos de Nvidia es la capacidad que tienen sus socios de producción, liderados por Taiwan Semiconductor Manufacturing Company, para aumentar los suministros del chip insignia de IA de Nvidia, que tiene un precio que oscila entre los $15.000 y los $40.000.
Huang dijo en una conferencia telefónica con analistas que la disponibilidad de esos chips había mejorado significativamente, pero señaló que la empresa pronto introduciría nuevos productos que volverían a ser escasos.
Retos para la compañía
Aunque actualmente Nvidia es el rey absoluto en la fabricación de los chips necesarios para la IA, en alrededor de un año podría mejorar la oferta de chips para IA, en la medida que AMD e Intel sigan avanzando con sus desarrollos.
Según información publicada por The Wall Street Journal, la directora financiera Colette Kress dijo la semana pasada que más del 40% del negocio de centros de datos de Nvidia en el último año (cuando los ingresos superaron los $47.000 millones) se destinó a la implementación de sistemas de Inteligencia Artificial y no a la capacitación. Ese porcentaje fue el primer indicio significativo de que el cambio está en marcha.
“Los comentarios de Kress disiparon algunas preocupaciones de que el cambio hacia chips para implementar sistemas de IA (aquellos que hacen lo que se llama trabajo de “inferencia”) amenaza la posición de Nvidia porque ese trabajo se puede realizar con chips menos potentes y menos costosos que los que han fabricado Nvidia”, publicó el medio estadounidense.
Intel, que fabrica unidades centrales de procesamiento para centros de datos, cree que a medida que los clientes se concentren en reducir los costos de funcionamiento de los modelos de IA, sus chips serán cada vez más atractivos.
Ya se utilizan ampliamente los tipos de chips en los que Intel se especializa en la inferencia, por lo que no es tan importante tener los chips H100 AI de última generación y más caros de Nvidia para realizar esa tarea.
Nvidia pretende mantenerse en la cima a medida que avanza la transición de chips menos costosos.
La carrera por la IA apenas comienza y los gigantes de la industria no perderán oportunidad para continuar con sus desarrollos y evolucionar en este mercado que aún es incipiente.