{"id":30188,"date":"2024-03-04T17:15:00","date_gmt":"2024-03-04T23:15:00","guid":{"rendered":"https:\/\/goldenti.com\/site\/?p=30188"},"modified":"2024-03-01T16:21:36","modified_gmt":"2024-03-01T22:21:36","slug":"3-claves-para-entender-el-exito-de-nvidia-la-compania-cuyo-valor-sobrepaso-al-de-google-y-marco-un-record-en-la-bolsa","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/goldenti.com\/site\/3-claves-para-entender-el-exito-de-nvidia-la-compania-cuyo-valor-sobrepaso-al-de-google-y-marco-un-record-en-la-bolsa\/","title":{"rendered":"3 claves para entender el \u00e9xito de Nvidia, la compa\u00f1\u00eda cuyo valor sobrepas\u00f3 al de Google y marc\u00f3 un r\u00e9cord en la bolsa"},"content":{"rendered":"\n

Si ya ten\u00eda a sus pies a Wall Street por sus buenos resultados y el gran aumento del valor de sus acciones, ahora el frenes\u00ed lleg\u00f3 a\u00fan m\u00e1s lejos.<\/strong><\/p>\n\n\n\n

El fabricante estadounidense de procesadores Nvidia alcanz\u00f3 este viernes los US$2 billones de valor de mercado, una frontera que solo hab\u00edan conquistado en EE.UU. los gigantes tecnol\u00f3gicos Microsoft y Apple.<\/p>\n\n\n\n

Alphabet, cuya principal filial es Google, fue desplazada por Nvidia en capitalizaci\u00f3n de mercado.<\/p>\n\n\n\n

\u201cLas condiciones son excelentes para seguir creciendo\u201d, dijo el director ejecutivo de la empresa, Jensen Huang, en una llamada con inversionistas.<\/p>\n\n\n\n

En lo que va del a\u00f1o, las acciones de la firma han subido m\u00e1s de 60%, despu\u00e9s de triplicarse en 2023.<\/p>\n\n\n\n

Nvidia se ha coronado como el rey mundial de los chips al desarrollar potentes unidades de procesamiento de gr\u00e1ficos (GPU, por sus siglas en ingl\u00e9s).<\/p>\n\n\n\n

Estos procesadores, los m\u00e1s utilizados en la industria de la inteligencia artificial, son circuitos electr\u00f3nicos que pueden realizar c\u00e1lculos matem\u00e1ticos a alta velocidad y su valor se calcula en decenas de miles de d\u00f3lares por unidad.<\/p>\n\n\n\n

Son tan apetecidos que, como si se tratara de diamantes, son transportados en camiones blindados.<\/strong><\/p>\n\n\n\n

La firma le lleva una gran ventaja a Intel y AMD, sus mayores competidores, dominando cerca de un 80% del mercado de las GPU.<\/p>\n\n\n\n

Estas son tres claves que explican el \u00e9xito del gigante tecnol\u00f3gico con sede en California.<\/p>\n\n\n\n

1. El salto desde los videojuegos a la inteligencia artificial<\/h2>\n\n\n\n
\"Chip
Pie de foto,Los procesadores m\u00e1s avanzados de Nvidia se utilizan en los sistemas de inteligencia artificial.<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n

Hace m\u00e1s de 30 a\u00f1os Nvidia comenz\u00f3 como una empresa que fabricaba chips para el desarrollo de videojuegos.<\/p>\n\n\n\n

Sus unidades de procesamiento de gr\u00e1ficos comenzaron a ser muy demandadas para el desarrollo de funciones de visualizaci\u00f3n como renderizar videos, im\u00e1genes y animaciones, ideales para videojuegos de alta exigencia.<\/p>\n\n\n\n

Este fue durante mucho tiempo el principal negocio de Nvidia.<\/p>\n\n\n\n

Pronto la firma descubri\u00f3 que sus GPU tambi\u00e9n eran \u00fatiles para otras tareas exigentes, como acelerar el rendimiento inform\u00e1tico de los cerebros de las computadoras, es decir, las unidades centrales de procesamiento.<\/p>\n\n\n\n

Gigantes como Google, Microsoft y Amazon se interesaron en los procesadores de Nvidia para potenciar sus enormes centros de datos, como tambi\u00e9n lo hicieron las compa\u00f1\u00edas dedicadas a la criptominer\u00eda.<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Al mismo tiempo, los ingenieros empezaron a utilizar sus chips para hacer c\u00e1lculos de inteligencia artificial, dado que el tipo de matem\u00e1tica necesaria para construir sistemas complejos encajaba con la forma en que funcionan los chips gr\u00e1ficos.<\/p>\n\n\n\n

Hoy, las GPU m\u00e1s avanzadas de Nvidia, como las llamadas H100, se utilizan en la creaci\u00f3n de los sistemas de inteligencia artificial m\u00e1s sofisticados.<\/strong><\/p>\n\n\n\n

2. Adelantarse a los competidores<\/h2>\n\n\n\n
\"Logo
Pie de foto,Competidores como Intel y AMD intentan acortar distancia.<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n

La empresa se dio cuenta pronto de que los semiconductores dise\u00f1ados para el procesamiento de gr\u00e1ficos, tambi\u00e9n eran \u00fatiles para entrenar sistemas de inteligencia artificial.<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Iniciar la carrera antes que el resto le dio una valiosa ventaja frente a sus competidores.<\/p>\n\n\n\n

A partir del 2006, Nvidia dej\u00f3 clara su apuesta por la inteligencia artificial. En esa \u00e9poca, la empresa anunci\u00f3 la creaci\u00f3n de CUDA, un lenguaje de programaci\u00f3n que hizo posible que los chips de la firma pudieran resolver complejos problemas matem\u00e1ticos.<\/p>\n\n\n\n

As\u00ed fue como la firma entr\u00f3 con sus procesadores en el mundo de la inteligencia artificial antes que sus grandes competidores, como Intel o AMD.<\/p>\n\n\n\n

Esa ventaja inicial podr\u00eda verse acortada si las otras firmas aceleran su paso, dado est\u00e1n haciendo grandes inversiones para conseguir una mayor cuota de mercado.<\/p>\n\n\n\n

Y, por otro lado, los gigantes dedicados a la computaci\u00f3n en la nube, como Amazon, Microsoft o Google, tambi\u00e9n est\u00e1n dedicando esfuerzos a fabricar sus propios chips especializados para el entrenamiento de inteligencia artificial.<\/p>\n\n\n\n

3. Una voraz demanda por sus productos<\/h2>\n\n\n\n
\"Jensen
Pie de foto,Algunos clientes tienen que esperar meses antes de conseguir un procesador de Nvidia.<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n

La gran demanda de los procesadores de Nvidia para juegos, centros de datos y aplicaciones de inteligencia artificial sigue aumentando.<\/p>\n\n\n\n

Particularmente en el \u00faltimo a\u00f1o ha subido aceleradamente el inter\u00e9s por los costosos procesadores gr\u00e1ficos para los servidores que alimentan los grandes modelos de inteligencia artificial.<\/p>\n\n\n\n

Nvidia, que sol\u00eda ser una firma tecnol\u00f3gica menos conocida que el resto de los gigantes, pas\u00f3 r\u00e1pidamente a primer plano con el lanzamiento de ChatGPT,<\/strong> un sistema de inteligencia artificial desarrollado por la empresa OpenAI, que utiliza sus procesadores.<\/p>\n\n\n\n

Los chips de Nvidia parecen ser, dicen los expertos, los m\u00e1s adecuados para entrenar a los modelos de inteligencia artificial.<\/p>\n\n\n\n

Lo que no se sabe es cu\u00e1nto tiempo estos procesadores seguir\u00e1n liderando el mercado de las GPU o si los rivales de Nvidia conseguir\u00e1n una buena tajada del pastel.<\/p>\n\n\n\n

Por ahora, la balanza est\u00e1 a su favor. La demanda de uno de sus productos estrella, el chip H100, es tan grande, que algunos clientes han tenido que esperar hasta seis meses para recibirlo.<\/p>\n\n\n\n

Analistas del mercado plantean que probablemente en alrededor de un a\u00f1o podr\u00eda mejorar la oferta de chips para inteligencia artificial, en la medida que AMD e Intel sigan avanzando con sus desarrollos.<\/p>\n\n\n\n

Mientras, la oferta continuar\u00e1 restringida y la demanda insaciable.<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Fuente: bbc.com<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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