Jensen Huang, consejero delegado de Nvidia, está al frente de una empresa que está siendo testigo de notables triunfos. Como sexta empresa más valiosa del mundo, los chips y el software de Nvidia impulsan la actual revolución de la inteligencia artificial. En el ejercicio en curso, las previsiones indican que los ingresos de Nvidia podrían superar los de toda la industria estadounidense de los videojuegos junta.
Este logro, sin embargo, marca algo más que una mera nota a pie de página en la trayectoria de la empresa. Nvidia, que inicialmente se dedicaba al hardware de videojuegos y fabricaba chips gráficos para ordenadores personales y la consola Xbox de Microsoft, experimentó una profunda transformación hace una década. A pesar de este cambio, los juegos siguieron siendo su principal fuente de ingresos hasta el año pasado.
La evolución de Nvidia es uno de los giros empresariales más significativos, comparable a cambios históricos como el de Nintendo, que pasó de las cartas a las consolas, o el de Toyota, que pasó de los telares a los coches. Jensen Huang, reflexionando sobre este viaje, expresó: «Me gusta vivir en ese estado en el que estamos a punto de perecer… Disfruto de esa condición», durante la cumbre DealBook del New York Times.
Contrariamente a las impresiones iniciales, el giro no es tan peculiar como parece. Los videojuegos y la inteligencia artificial comparten un terreno común, ya que históricamente han estado a la vanguardia de la tecnología de los ordenadores personales. Cuando se fundó Nvidia en 1993, los videojuegos representaban la cúspide de la computación gráfica, lo que los convertía en un mercado natural para las unidades de procesamiento gráfico (GPU) de Nvidia.
Existen dos categorías de pivotes: la evolución natural y el giro del destino. La progresión de Netflix desde el alquiler de DVD al streaming ejemplifica una evolución intuitiva, mientras que los fundadores de Nokia, dedicados originalmente a una fábrica de papel en 1865, no podían prever su eventual incursión en los equipos de telecomunicaciones. El paso de Nvidia de las GPU para juegos a los superordenadores de inteligencia artificial se sitúa en algún punto intermedio.
Contrariamente a las impresiones iniciales, el giro no es tan peculiar como parece. Los videojuegos y la inteligencia artificial comparten un terreno común, ya que históricamente han estado a la vanguardia de la tecnología de los ordenadores personales. Cuando se fundó Nvidia en 1993, los videojuegos representaban la cúspide de la computación gráfica, lo que los convertía en un mercado natural para las unidades de procesamiento gráfico (GPU) de Nvidia.
Existen dos categorías de pivotes: la evolución natural y el giro del destino. La progresión de Netflix desde el alquiler de DVD al streaming ejemplifica una evolución intuitiva, mientras que los fundadores de Nokia, dedicados originalmente a una fábrica de papel en 1865, no podían prever su eventual incursión en los equipos de telecomunicaciones. El paso de Nvidia de las GPU para juegos a los superordenadores de inteligencia artificial se sitúa en algún punto intermedio.
La previsión de Nvidia se hizo patente poco después del lanzamiento de su primera GPU en 1999. Al aprovechar el cálculo paralelo para realizar tareas, se hizo evidente que las GPU de Nvidia tenían aplicaciones más amplias que los juegos. A pesar de la incertidumbre, Huang reconoció el potencial de la IA en 2012, cuando un grupo, entre los que se encontraba Ilya Sutskever, utilizó la tecnología de Nvidia para entrenar la red neuronal AlexNet. Este momento crucial sentó las bases para la entrada de Nvidia en el ámbito de los superordenadores de IA.
La sinergia entre los juegos y la IA radica en el énfasis en la potencia de cálculo. La capacidad de las GPU para manejar información con rapidez permitió que los gráficos avanzaran de forma constante. La «amarga lección» de la IA subraya la importancia de la velocidad computacional para procesar información y generar imágenes, una lección aprendida cuando las redes neuronales emergieron del invierno de la IA de principios de la década de 2000, entrenadas en GPU diseñadas para juegos.
Bryan Catanzaro, vicepresidente de investigación aplicada de aprendizaje profundo de Nvidia, señala: «Los gráficos y la IA comparten una propiedad importante. Cuanta más computación [potencia de cálculo], mejores son los resultados». La última tecnología de Nvidia, ahora miles (y según algunas medidas, millones) de veces más potente que sus GPU originales, ha hecho que la IA sea notablemente eficiente.
Aunque existe una diferencia útil entre los juegos y la IA en términos de precios, con empresas dispuestas a invertir grandes cantidades en superordenadores, Nvidia ocupa una lucrativa posición negociadora, aunque puede que no dure indefinidamente.
De cara al futuro, la convergencia de las tecnologías detrás de los juegos y la IA es una posibilidad. A medida que los humanos interactúen cada vez más con agentes de IA, podría surgir la necesidad de interfaces más fluidas e interactivas, parecidas a juegos y mundos virtuales.
En el panorama en rápida evolución de la IA generativa, están surgiendo nuevos métodos para ejecutar grandes modelos de lenguaje (LLM) sin depender de las costosas GPU. Empresas como Microsoft y AMD están desarrollando sus chips para reducir la dependencia de Nvidia. Simultáneamente, la atención se está desplazando hacia el lado de la inferencia del desarrollo de la IA, con empresas como AMD adquiriendo firmas de software para optimizar los LLM para sus chips.
Aunque Nvidia ostenta actualmente el liderazgo en hardware de IA generativa, los indicios apuntan a un futuro en el que la dependencia de la compra de grandes cantidades de sus GPU podría disminuir.
