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Adam, de 44 años, solo había comprado acciones en una sola empresa cuando decidió invertir en una acción llamada Nvidia el mes pasado después de recibir un “consejo” de un amigo.
“Es inteligencia artificial y claramente hay dinero en eso”, dice Adam, que trabaja en la industria de la hostelería en Londres y pide no ser nombrado porque su familia no está al tanto de su comercio de acciones.
Aunque le cuesta recordar el nombre de la empresa, cómo pronunciarlo (es en-vid-iya) o incluso qué hace exactamente en inteligencia artificial, “esto es el futuro, es lo que Cyberdyne Systems”, dice Adam, haciendo referencia a la empresa de inteligencia artificial del final del mundo de las películas de Terminator. “La gente está un poco deslumbrada”.
Si Nvidia está captando la imaginación popular solo ahora, desde hace mucho tiempo ha mantenido la atención de Wall Street. La empresa de chips de 31 años superó esta semana a Apple y Microsoft para convertirse brevemente en la empresa más valiosa del mundo, valorada en hasta $3.3 billones.
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La demanda explosiva de sus unidades de procesamiento gráfico, que generalmente se consideran la mejor manera de construir grandes sistemas de inteligencia artificial por parte de empresas como Meta y Microsoft, ha impulsado su precio de las acciones en alrededor del 700 por ciento desde el lanzamiento del exitoso chatbot ChatGPT de OpenAI en noviembre de 2022.
El ascenso sin precedentes de una empresa que hasta hace poco era desconocida para la mayoría de la gente fuera de la industria tecnológica refleja la fiebre por la inteligencia artificial que ha invadido tanto Silicon Valley como Wall Street. Pero su regreso al tercer lugar después de solo un par de días subraya la feroz competencia en esta nueva arena tecnológica.
El auge de Nvidia es la historia de la economía de la inteligencia artificial: su crecimiento explosivo, su atracción para los inversores y su futuro impredecible. Hacia dónde va a continuación está destinado a reflejar —y tal vez determinar— el camino de esa economía.
La última vez que una empresa con una marca tan relativamente desconocida como la de Nvidia ocupó esta posición fue en marzo de 2000, cuando Cisco, que fabrica equipamiento de red, superó a Microsoft en el apogeo de la burbuja punto com.
Ahora, al igual que en aquel entonces, las empresas están invirtiendo miles de millones de dólares en la construcción de infraestructura para una revolución prometida no solo en informática, sino también en la economía mundial. Al igual que Nvidia, Cisco encontró éxito vendiendo las herramientas digitales a los buscadores de oro de Internet. Pero el precio de sus acciones nunca ha vuelto a su pico de 2000, después de que la burbuja estallara más tarde ese año.
El hecho de que el auge del gasto de capital de Big Tech en inteligencia artificial se base más en proyecciones de ingresos que en retornos reales ha avivado los temores de que la historia se repita.
El crecimiento de los ingresos de Nvidia, año tras año, en su trimestre más reciente, fue del 262%
“Entiendo la preocupación”, dice la analista de Bernstein, Stacy Rasgon, pero existen diferencias clave. “La preocupación con Cisco era que estaban construyendo una capacidad para una demanda que esperaban, y aún hoy hay fibra enterrada en el suelo que nunca usaron”.
Rasgon agrega que, en comparación con el precio de Cisco en el apogeo de la burbuja punto com, las acciones de Nvidia están cotizando a un múltiplo mucho más bajo de las ganancias proyectadas.
Empresas como Microsoft ya están viendo algunos retornos de su inversión en chips de inteligencia artificial, incluso si otras como Meta han advertido que llevará más tiempo. Si se está formando una burbuja de inteligencia artificial, agrega Rasgon, una explosión no parece inminente.
El ascenso y caída de la era punto com de Cisco contrasta con Apple y Microsoft. Las dos empresas tecnológicas han competido por el puesto más alto de Wall Street durante años, no solo por fabricar productos muy exitosos, sino también por construir plataformas que respalden enormes ecosistemas comerciales. Apple ha dicho que hay alrededor de 2 millones de aplicaciones en la App Store, generando cientos de miles de millones de dólares en ingresos para los desarrolladores cada año.
Cisco se desplomó después de la burbuja punto com, a diferencia de Apple y Microsoft © San Francisco Chronicle/AP
La economía de Nvidia se ve muy diferente a la de Apple. En muchos sentidos, la popularidad de una sola aplicación —ChatGPT— es responsable de gran parte de la inversión que ha impulsado el precio de las acciones de Nvidia en los últimos meses. La empresa de chips dice que tiene 40,000 empresas en su ecosistema de software y 3,700 aplicaciones “aceleradas por GPU”.
En lugar de vender cientos de millones de dispositivos electrónicos asequibles a las masas cada año, Nvidia se ha convertido en la empresa más valiosa del mundo al vender un número relativamente pequeño de chips de inteligencia artificial caros para centros de datos, principalmente a solo unas pocas empresas.
Los grandes proveedores de servicios de computación en la nube como Microsoft, Amazon y Google representaron casi la mitad de los ingresos de centros de datos de Nvidia, dijo la empresa el mes pasado. Según el grupo de análisis de chips TechInsights, Nvidia vendió 3.76 millones de sus chips de unidad de procesamiento gráfico para centros de datos el año pasado. Aun así, es suficiente para darle una participación del 72 por ciento en ese mercado especializado, dejando a rivales como Intel y AMD muy atrás.
Sin embargo, esas ventas están creciendo rápidamente. Los ingresos de Nvidia crecieron un 262 por ciento año tras año a $26 mil millones en su trimestre más reciente, que finalizó en abril, un ritmo más rápido incluso que Apple en los primeros años del iPhone.
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La demanda de los productos de Nvidia ha sido alimentada por empresas tecnológicas que buscan superar las preguntas sobre las capacidades de la inteligencia artificial lanzando chips al problema.
En busca del próximo salto adelante en la inteligencia artificial, empresas como OpenAI, Microsoft, Meta y la nueva startup de Elon Musk, xAI, están compitiendo para construir centros de datos que conecten hasta 100,000 chips de inteligencia artificial juntos en supercomputadoras —tres veces más grandes que los mayores clusters actuales. Cada una de estas granjas de servidores cuesta $4 mil millones solo en hardware, según la consultora de chips SemiAnalysis.
El hambre de una mayor capacidad informática para la inteligencia artificial no desaparecerá. El director ejecutivo de Nvidia, Jensen Huang, predice que se gastarán más de $1 billón en reacondicionar los centros de datos existentes y construir lo que llama “fábricas de inteligencia artificial” en los próximos años, ya que desde gigantes tecnológicos hasta estados nacionales construyen sus propios modelos de IA.
Ese nivel de inversión solo continuará si los clientes de Nvidia descubren cómo ganar dinero ellos mismos con la inteligencia artificial. Y justo en el momento en que la empresa llegó a la cima del mercado de valores, más personas en Silicon Valley están comenzando a cuestionarse si la inteligencia artificial puede cumplir con las expectativas.
David Cahn, socio de Sequoia, uno de los mayores inversores en startups de Silicon Valley, advirtió en una publicación de blog esta semana sobre un “frenesí especulativo” en torno a la inteligencia artificial y la “ilusión” de que “todos nos vamos a enriquecer rápidamente” con la inteligencia artificial avanzada y almacenando chips de Nvidia.
A pesar de predecir un enorme valor económico de la inteligencia artificial, Cahn estima que las empresas de Big Tech necesitarán generar colectivamente cientos de miles de millones de dólares más al año en nuevos ingresos para recuperar su inversión en la infraestructura de inteligencia artificial a su ritmo actual de aceleración. Para empresas como Microsoft, Amazon Web Services y OpenAI, se proyecta generalmente que las ventas incrementales de la inteligencia artificial generativa se sitúen en los miles de millones de dólares para este año.
El director ejecutivo de Nvidia, Jensen Huang, predice que se gastarán más de $1 billón en reacondicionar los centros de datos existentes y construir lo que llama ‘fábricas de inteligencia artificial’ en los próximos años © AFP via Getty Images
El período en el que los ejecutivos tecnológicos podían hacer grandes promesas sobre las capacidades de la inteligencia artificial “está llegando a su fin”, dice Euro Beinat, jefe global de inteligencia artificial y ciencia de datos en Prosus Group, uno de los mayores inversores tecnológicos del mundo. “Va a haber mucha más realismo en los próximos 16 a 18 meses sobre lo que podemos y no podemos hacer”.
Es poco probable que Nvidia sea una empresa de consumo masivo como Apple. Pero los analistas dicen que si quiere seguir prosperando, debe emular al fabricante de iPhone y desarrollar una plataforma de software que vincule a sus clientes corporativos con su hardware.
El argumento de que Nvidia no va a simplemente explotar y ser como Cisco… tiene que estar ligado a la plataforma de software
“El argumento de que Nvidia no va a simplemente explotar y ser como Cisco —una vez que el ciclo de hype del hardware se desvanezca— tiene que estar ligado a la plataforma de software”, dice Ben Bajarin de la consultora con sede en Silicon Valley Creative Strategies.
Huang ha sostenido durante mucho tiempo que Nvidia es más que una empresa de chips. En cambio, proporciona todos los ingredientes para construir “una supercomputadora entera”, ha dicho. Eso incluye chips, equipamiento de red y su software Cuda, que permite que las aplicaciones de inteligencia artificial “hablen” con sus chips y es visto por muchos como el arma secreta de Nvidia.
En marzo, Huang presentó Nvidia Inference Microservices, o NIM: un conjunto de herramientas de software listas para que las empresas puedan aplicar más fácilmente la inteligencia artificial a industrias o dominios específicos.
Huang dijo que estas herramientas podrían entenderse como el “sistema operativo” para ejecutar grandes modelos de lenguaje como los que sustentan ChatGPT. “Vamos a producir NIM en una escala muy grande, es mi suposición”, dijo, prediciendo que su plataforma de software —llamada Nvidia AI Enterprise— “va a ser un negocio muy grande”.
Nvidia’s Cambridge-1 supercomputer está diseñado para ayudar a la industria de ciencias de la vida del Reino Unido con modelado e investigación © Nvidia
Nvidia ha regalado anteriormente su software de forma gratuita, pero ahora planea cobrar a las empresas por implementar Nvidia AI Enterprise, a un costo de $4,500 por GPU por año. El esfuerzo es crucial para atraer a más clientes corporativos o gubernamentales que carecen de la experiencia interna en inteligencia artificial de una empresa de Big Tech.
El problema para Nvidia es que muchos de sus clientes más grandes también quieren “poseer” esa relación con los desarrolladores y construir su propia plataforma de inteligencia artificial. Microsoft quiere que los desarrolladores construyan en su plataforma de nube Azure. OpenAI ha lanzado GPT Store, modelado en la App Store, ofreciendo versiones personalizadas de ChatGPT. Amazon y Google tienen sus propias herramientas para desarrolladores, al igual que las startups de inteligencia artificial Anthropic, Mistral y muchas más.
Esa no es la única forma en que Nvidia entra en competencia con sus clientes más grandes. Google ha desarrollado un chip acelerador de inteligencia artificial personalizado, la Unidad de Procesamiento Tensorial, y Amazon y Microsoft han seguido con los suyos. Aunque son pequeños en escala, la TPU en especial muestra que es posible que los clientes reduzcan la dependencia de Nvidia.
A su vez, Nvidia está cultivando posibles futuros competidores de sus clientes de Big Tech, en un intento por diversificar su ecosistema. Ha canalizado sus chips a empresas como Lambda Labs y CoreWeave, startups de computación en la nube que se centran en servicios de inteligencia artificial y alquilan acceso a GPUs Nvidia, así como también dirige sus chips a jugadores locales como Scaleway, con sede en Francia, en lugar de los gigantes multinacionales.
Estos movimientos forman parte de una aceleración más amplia de las actividades de inversión de Nvidia en todo el próspero ecosistema tecnológico de inteligencia artificial. Solo en los últimos dos meses ha participado en rondas de financiación para Scale AI, una empresa de etiquetado de datos que recaudó $1 mil millones, y Mistral, un rival de OpenAI con sede en París que recaudó €600 millones.
Los datos de PitchBook muestran que Nvidia ha concretado 116 de esas negociaciones en los últimos cinco años. Además de posibles retornos financieros, la toma de participaciones en startups le da a Nvidia una vista anticipada de cómo podría ser la próxima generación de inteligencia artificial, ayudando a informar su propio plan de productos.
“[Huang] está hasta el cuello en detalles sobre las tendencias de la inteligencia artificial y lo que podrían significar”, dice Kanjun Qiu, director ejecutivo del laboratorio de investigación en inteligencia artificial Imbue, respaldado por Nvidia el año pasado. “Ha construido un equipo enorme para trabajar directamente con los laboratorios de inteligencia artificial para que pueda entender lo que están tratando de construir, aunque no sean sus clientes”.
Es este tipo de pensamiento a largo plazo lo que colocó a Nvidia en el centro del actual boom de la inteligencia artificial. Pero el viaje de Nvidia para convertirse en la empresa más valiosa del mundo vino con varias experiencias cercanas a la muerte en el camino, ha dicho Huang, y en el mercado implacable de Silicon Valley, ninguna empresa tiene asegurada su supervivencia.
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