Durante aproximadamente un cuarto de siglo, nvidia ha estado liderando la revolución en gráficos por computadora, convirtiéndose en una marca querida por los jugadores en el camino.
Nvidia domina el mercado de las unidades de procesamiento de gráficos (GPU), en el que ingresó en 1999 con la GeForce 256. Los juegos generaron más de $ 9 mil millones en ingresos para Nvidia el año pasado a pesar de una reciente recesión.
Pero las últimas ganancias de Nvidia apuntan a un nuevo fenómeno en el negocio de las GPU. La tecnología está ahora en el centro del auge de la inteligencia artificial.
«Tuvimos la buena sabiduría de poner a toda la compañía detrás», dijo el director ejecutivo Jensen Huang a CNBC en una entrevista el mes pasado. «Vimos desde el principio, hace aproximadamente una década, que esta forma de hacer software podía cambiarlo todo. Y cambiamos la empresa desde abajo hacia arriba y hacia los lados. Cada chip que fabricamos se centró en la inteligencia artificial. .»
Como motor detrás de los modelos de lenguaje grande (LLM) como ChatGPT, Nvidia finalmente está cosechando recompensas por su inversión inicial en IA. Eso ayudó a amortiguar el golpe de las luchas más amplias de la industria de semiconductores vinculadas a las tensiones comerciales entre Estados Unidos y China y la escasez mundial de chips.
No es que Nvidia sea inmune a las preocupaciones geopolíticas. En octubre, EE. UU. introdujo nuevas reglas radicales que prohibían las exportaciones de chips de IA de última generación a China. Nvidia cuenta con China para aproximadamente una cuarta parte de sus ingresos, incluidas las ventas de su popular chip AI, el A100.
«Fue un mes turbulento más o menos, ya que la compañía se puso patas arriba para rediseñar todos nuestros productos para que cumplieran con la regulación y aún así poder atender a los clientes comerciales que tenemos en China», dijo Huang. «Podemos atender a nuestros clientes en China con las piezas reguladas y brindarles un excelente soporte».
La IA será un foco principal de la conferencia anual de desarrolladores GTC de Nvidia que tendrá lugar del 20 al 23 de marzo. Antes de la conferencia, CNBC se reunió con Huang en la sede de Nvidia en Santa Clara, California, para hablar sobre el papel de la empresa en el centro de la explosión de la IA generativa.
«Simplemente creíamos que algún día sucedería algo nuevo, y el resto requiere algo de casualidad», dijo Huang, cuando se le preguntó si la fortuna de Nvidia es el resultado de la suerte o la presciencia. «No fue previsión. La previsión fue computación acelerada».
Las GPU son el negocio principal de Nvidia y representan más del 80 % de los ingresos. Por lo general, se venden como tarjetas que se conectan a la placa base de una PC y agregan potencia de cómputo a las unidades centrales de procesamiento (CPU) construidas por compañías como AMD y Intel.
Ahora, las empresas tecnológicas que se esfuerzan por competir con ChatGPT están jactándose públicamente aproximadamente cuántos de los A100 de aproximadamente $ 10,000 de Nvidia tienen. microsoft dijo que la supercomputadora desarrollada para OpenAI usó 10,000 de ellos.
El fundador y director ejecutivo de Nvidia, Jensen Huang, muestra a Katie Tarasov de CNBC un módulo Hopper H100 SXM en Santa Clara, CA, el 9 de febrero de 2023.
Andrés Evers
«Es muy fácil usar sus productos y agregar más capacidad informática», dijo Vivek Arya, analista de semiconductores de Bank of America Securities. «La capacidad de cómputo es básicamente la moneda del valle en este momento».
Huang nos mostró el sistema de próxima generación de la compañía llamado H100, que ya comenzó a distribuirse. La H significa Hopper.
«Lo que hace que Hopper sea realmente sorprendente es este nuevo tipo de procesamiento llamado motor de transformador», dijo Huang, mientras sostenía una placa de servidor de 50 libras. «El motor del transformador es la T de GPT, transformador preentrenado generativo. Esta es la primera computadora del mundo diseñada para procesar transformadores a gran escala. Por lo tanto, los modelos de lenguaje grandes serán mucho, mucho más rápidos y mucho más rentables».
Huang dijo que «entregó en mano» al fabricante de ChatGPT, OpenAI, «la primera supercomputadora de IA del mundo».
Sin miedo a apostarlo todo
En la actualidad, Nvidia se encuentra entre las 10 empresas tecnológicas más valiosas del mundo, con una capitalización de mercado cercana a los 600.000 millones de dólares. Tiene 26.000 empleados y una sede de nueva construcción con temática de polígono. También es uno de los pocos gigantes de Silicon Valley con un fundador de 30 años todavía al mando.
Huang, de 60 años, emigró a los EE. UU. desde Taiwán cuando era niño y estudió ingeniería en la Universidad Estatal de Oregón y en Stanford. A principios de la década de 1990, Huang y sus colegas ingenieros Chris Malachowsky y Curtis Priem solían reunirse en Denny’s y hablar sobre los sueños de habilitar PC con gráficos 3D.
El trío lanzó Nvidia desde un condominio en Fremont, California, en 1993. El nombre se inspiró en NV para «próxima versión» e Invidia, la palabra latina para envidia. Esperaban acelerar la informática tanto que todo el mundo se pusiera verde de envidia, por lo que eligieron el ojo verde envidioso como logotipo de la empresa.
Los fundadores de Nvidia, Curtis Priem, Jensen Huang y Chris Malachowsky, posan en la sede de la empresa en Santa Clara, California, en 2020.
nvidia
«Eran uno entre decenas de fabricantes de GPU en ese momento», dijo Arya. «Son los únicos, ellos y AMD en realidad, que realmente sobrevivieron porque Nvidia trabajó muy bien con la comunidad de software, con los desarrolladores».
Las ambiciones y la preferencia de Huang por empresas aparentemente imposibles han llevado a la compañía al borde de la bancarrota varias veces.
“Todas las empresas cometen errores y yo cometo muchos”, dijo Huang, quien fue una de las personas más influyentes de la revista Time en 2021. “Algunos de ellos pusieron en peligro a la empresa, especialmente al principio, porque éramos pequeños y nos enfrentamos a compañías muy, muy grandes y estamos tratando de inventar esta nueva tecnología».
A principios de la década de 2010, por ejemplo, Nvidia hizo un intento fallido pasar a los teléfonos inteligentes con su línea de procesadores Tegra. La compañía luego salió del espacio.
En 1999, después de despedir a la mayoría de su fuerza laboral, Nvidia lanzó lo que afirma fue la primera GPU oficial del mundo, la GeForce 256. Fue la primera tarjeta gráfica programable que permitía efectos de iluminación y sombreado personalizados. Para el año 2000, Nvidia era el proveedor de gráficos exclusivo para la primera Xbox de Microsoft. En 2006, la empresa hizo otra gran apuesta y lanzó un conjunto de herramientas de software llamado CUDA.
“Durante 10 años, Wall Street le preguntó a Nvidia: ‘¿Por qué estás haciendo esta inversión? Nadie la está usando’. Y lo valoraron en $0 en nuestra capitalización de mercado», dijo Bryan Catanzaro, vicepresidente de investigación de aprendizaje profundo aplicado en Nvidia. Era uno de los únicos empleados que trabajaban en IA cuando se unió a Nvidia en 2008. Ahora, la empresa tiene miles de empleados trabajando en el espacio.
«No fue hasta alrededor de 2016, 10 años después de que salió CUDA, que de repente la gente entendió que esta era una forma radicalmente diferente de escribir programas de computadora», dijo Catanzaro. «Tiene aceleraciones transformacionales que luego producen resultados revolucionarios en inteligencia artificial».
Aunque la IA está creciendo rápidamente, los juegos siguen siendo el principal negocio de Nvidia. En 2018, la empresa utilizó su experiencia en IA para dar su próximo gran salto en gráficos. La empresa presentó GeForce RTX basándose en lo que había aprendido en IA.
«Para que podamos llevar los gráficos por computadora y los videojuegos al siguiente nivel, tuvimos que reinventarnos e interrumpirnos, cambiar literalmente lo que inventamos por completo», dijo Huang. «Inventamos esta nueva forma de hacer gráficos por computadora, trazado de rayos, básicamente simulando los caminos de la luz y simulando todo con IA generativa. Entonces calculamos un píxel e imaginamos con IA los otros siete».
‘Ciclo de auge o caída’
Desde el principio, Huang se comprometió a hacer de Nvidia una empresa de chips sin fábrica, o una que diseñe el producto pero subcontrate la producción a otras que tengan plantas de fabricación de chips, o fábricas. Nvidia mantiene bajos los gastos de capital al subcontratar el gasto extraordinario de fabricar los chips para Compañía de fabricación de semiconductores de Taiwán.
Espacio de oficina estadounidense de Taiwan Semiconductor Manufacturing Company en San José, CA, en 2021.
Katie Tarasov
Los inversores tienen razón al preocuparse por ese nivel de dependencia de una empresa taiwanesa. EE. UU. aprobó la Ley CHIPS el verano pasado, que reserva $ 52 mil millones para incentivar a las empresas de chips a fabricar en suelo estadounidense.
«El mayor riesgo son realmente las relaciones entre Estados Unidos y China y el impacto potencial de TSMC. Si soy accionista de Nvidia, eso es realmente lo único que me quita el sueño», dijo CJ Muse, analista de Evercore. «Este no es solo un riesgo de Nvidia, es un riesgo para AMD, para Qualcomm, incluso para Intel».
TSMC ha dicho que está gastando $ 40 mil millones para construir dos nuevas plantas de fabricación de chips en Arizona. Huang le dijo a CNBC que Nvidia «absolutamente» usará las fábricas de Arizona de TSMC para fabricar sus chips.
Luego están las preguntas sobre la demanda y cuántos de los nuevos casos de uso de GPU seguirán mostrando un crecimiento. Nvidia vio un aumento en la demanda cuando despegó la criptominería porque las GPU se convirtieron en el núcleo para competir efectivamente en ese mercado. La compañía incluso creó una GPU simplificada solo para criptografía. Pero con el cráter de las criptomonedas, Nvidia experimentó un desequilibrio entre la oferta y la demanda.
«Eso ha creado problemas porque la criptominería ha sido un ciclo de auge o caída», dijo Arya. «Las tarjetas de juego se agotan, los precios suben y luego, cuando el auge de la criptominería colapsa, hay una gran caída en el lado de los juegos».
Nvidia causó una gran conmoción entre algunos jugadores el año pasado al fijar el precio de sus nuevas GPU de la serie 40 mucho más alto que la generación anterior. Ahora hay demasiada oferta y, en el trimestre más reciente, los ingresos por juegos cayeron un 46 % con respecto al año anterior.
La competencia también está aumentando a medida que más gigantes tecnológicos diseñan sus propios chips personalizados. tesla y Manzana lo están haciendo Así son Amazonas y Google.
«La pregunta más importante para ellos es cómo se mantienen al frente». dijo Aria. «Sus clientes también pueden ser sus competidores. Microsoft puede intentar diseñar estas cosas internamente. Amazon y Google ya están diseñando estas cosas internamente».
Por su parte, Huang dice que esa competencia es buena.
«La cantidad de energía que el mundo necesita en el centro de datos crecerá», dijo Huang. «Ese es un problema real para el mundo. Lo primero que debemos hacer es: todos los centros de datos del mundo, sin importar cómo decidan hacerlo, por el bien de la informática sostenible, aceleren todo lo que puedan».
En el mercado de automóviles, Nvidia está fabricando tecnología de conducción autónoma para Mercedes-Benz y otros. Sus sistemas también se utilizan para impulsar robots en los almacenes de Amazon y para ejecutar simulaciones para optimizar el flujo de millones de paquetes cada día.
Huang lo describe como el «omniverso».
«Tenemos más de 700 clientes que lo están probando ahora, desde [the] desde la industria automotriz hasta los almacenes de logística y las plantas de turbinas eólicas”, dijo Huang. “Representa probablemente el contenedor más grande de toda la tecnología de Nvidia: gráficos por computadora, inteligencia artificial, robótica y simulación física, todo en uno. Y tengo grandes esperanzas puestas en ello».