Si hay una empresa que se ha beneficiado del boom de la inteligencia artificial esa es NVIDIA. Sus chips se han convertido en una parte fundamental del entrenamiento y ejecución de muchos modelos que respaldan el actual auge de la IA generativa. En la conferencia del GTC en San JoséEl director general de la empresa, Jensen Huang, llegó incluso a predecir una acumulación de pedidos de sus chips de al menos 1 billón de dólares. Mientras tanto, comienza a formarse un nuevo mapa competitivo en torno a la empresa.
el mensaje. Huang proporcionó cifras sobre lo que está pasando la empresa. El ejecutivo explicó que la demanda esperada de chips Blackwell como el B300 y la arquitectura Rubin podría alcanzar al menos 1 billón de dólares en pedidos acumulados para 2027. Hace apenas un año, esta estimación rondaba los 500.000 millones, como recordó en su intervención.
la transformacion. Durante décadas fue más conocido por sus GPU para juegos, pero su arquitectura finalmente se adaptaba perfectamente a las necesidades del aprendizaje automático. Este cambio cambió la empresa: según la prensa asociadaLos ingresos anuales aumentaron de 27 mil millones de dólares en 2022 a 216 mil millones de dólares el año pasado, impulsados en gran medida por la demanda de infraestructura de inteligencia artificial.
Se avecinan cambios. Gran parte del crecimiento de la inteligencia artificial en los últimos años se ha basado en el entrenamiento de modelos, un proceso que requiere cantidades masivas de computación y en el que las GPU de NVIDIA han dominado claramente. Sin embargo, la industria depende cada vez más de la inferencia, la fase en la que los sistemas ya capacitados brindan respuestas a los usuarios. Según analistas citados por ReutersEste cambio podría aumentar el número de competidores capaces de realizar estas cargas.
Las grandes empresas tecnológicas se están moviendo. Las empresas que llevan años comprando grandes cantidades de GPU NVIDIA también están invirtiendo en sus propios aceleradores de inteligencia artificial. Amazon ha desarrollado su familia de chips Trainium para entrenar y ejecutar modelos en su nube, Google continúa ampliando su oferta de TPU y Meta está trabajando en varias generaciones de su acelerador MTIA para soportar sus cargas de IA.
El frente chino. La presión sobre NVIDIA no se limita sólo a Estados Unidos o Europa. Las restricciones comerciales impuestas por Washington han limitado el acceso de las empresas chinas a algunos de sus chips más avanzados y han acelerado la búsqueda de alternativas locales. Huawei, por ejemplo, se prepara para enviar masivamente su chip 910C a clientes de inteligencia artificial, mientras varias empresas del país promueven alianzas para fortalecer un ecosistema doméstico que incluye chips, modelos e infraestructura.
Fotografía general. No hay duda de que NVIDIA sigue siendo una parte fundamental de la infraestructura que impulsa el auge de la inteligencia artificial, y sus previsiones de demanda reflejan esta posición dominante. Pero al mismo tiempo, el mercado empieza a moverse en múltiples direcciones: grandes empresas tecnológicas, nuevas empresas y ecosistemas nacionales están trabajando para crear alternativas que reduzcan su dependencia.
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