¿Por qué los chips de Nvidia dominan el mercado de la IA?
En The Economist del 27 de Febrero de 2024
Ninguna otra empresa se ha beneficiado tanto del auge de la inteligencia artificial (ia) como Nvidia.
Desde enero de 2023, el precio de las acciones del fabricante de chips ha aumentado casi un 450%. Con el valor total de sus acciones acercándose a los 2 billones de dólares, Nvidia es ahora la tercera empresa más valiosa de Estados Unidos, detrás de Microsoft y Apple.
Sus ingresos durante el trimestre más reciente fueron de 22.000 millones de dólares, frente a los 6.000 millones de dólares del mismo período del año pasado. La mayoría de los analistas esperan que Nvidia, que controla más del 95% del mercado de chips especializados en IA, siga creciendo a un ritmo vertiginoso en el futuro previsible.
¿Qué hace que sus chips sean tan especiales?
Los chips de inteligencia artificial de Nvidia, también conocidos como unidades de procesamiento gráfico (gpus) o “aceleradores”, se diseñaron inicialmente para videojuegos.
Utilizan procesamiento paralelo, dividiendo cada cálculo en partes más pequeñas y luego distribuyéndolas entre múltiples “núcleos” (los cerebros del procesador) en el chip.
Esto significa que una GPU puede ejecutar cálculos mucho más rápido que si completara las tareas de forma secuencial.
Este enfoque es ideal para juegos: los gráficos realistas requieren que se representen innumerables píxeles simultáneamente en la pantalla. Los chips de alto rendimiento de Nvidia ahora representan cuatro quintas partes de las GPU para juegos.
Afortunadamente para Nvidia, sus chips han encontrado usos mucho más amplios: minería de criptomonedas, vehículos autónomos y, lo más importante, entrenamiento de modelos de inteligencia artificial.
Los algoritmos de aprendizaje automático, que sustentan la IA, utilizan una rama del aprendizaje profundo llamada redes neuronales artificiales.
En estas redes, las computadoras extraen reglas y patrones de conjuntos de datos masivos. Entrenar una red implica cálculos a gran escala, pero como las tareas se pueden dividir en partes más pequeñas, el procesamiento paralelo es una forma ideal de acelerar las cosas. Una GPU de alto rendimiento puede tener más de mil núcleos, por lo que puede manejar miles de cálculos al mismo tiempo.
Una vez que Nvidia se dio cuenta de que sus aceleradores eran muy eficientes para entrenar modelos de IA, se centró en optimizarlos para ese mercado.
Sus chips han seguido el ritmo de modelos de IA cada vez más complejos: en la década hasta 2023, Nvidia aumentó 1.000 veces la velocidad de sus cálculos. Pero la creciente valoración de Nvidia no se debe sólo a sus chips más rápidos.
Su ventaja competitiva se extiende a otras dos áreas.
Uno es el networking. A medida que los modelos de IA siguen creciendo, los centros de datos que los ejecutan necesitan miles de GPU conectadas entre sí para aumentar la potencia de procesamiento (la mayoría de las computadoras usan solo un puñado). Nvidia conecta sus GPU a través de una red de alto rendimiento basada en productos de Mellanox https://www.nvidia.com/es-es/networking/ethernet/switch-software/ , un proveedor de tecnología de redes que adquirió en 2019 por 7 mil millones de dólares. Esto le permite optimizar el rendimiento de su red de chips de una manera que los competidores no pueden igualar.
La otra fortaleza de Nvidia es CUDA https://www.nvidia.com/es-la/technologies/cuda-x/ , una plataforma de software que permite a los clientes ajustar el rendimiento de sus procesadores.
Nvidia ha estado invirtiendo en este software desde mediados de la década de 2000 y durante mucho tiempo ha alentado a los desarrolladores a utilizarlo para crear y probar aplicaciones de inteligencia artificial. Esto ha convertido a cuda en el estándar industrial de facto.
Los jugosos márgenes de beneficio de Nvidia y el rápido crecimiento del mercado de aceleradores de IA (que se prevé alcanzará los 400.000 millones de dólares al año en 2027) han atraído a competidores.
Amazon y Alphabet están fabricando chips de inteligencia artificial para sus centros de datos.
Otros grandes fabricantes de chips y nuevas empresas también quieren una parte del negocio de Nvidia.
En diciembre de 2023, Advanced Micro Devices, otro fabricante de chips, presentó un chip que, según algunas medidas, es aproximadamente el doble de potente que el chip más avanzado de Nvidia.(1) Pero incluso construir un mejor hardware puede no ser suficiente. Nvidia domina la fabricación de chips de IA porque ofrece los mejores chips, el mejor kit de red y el mejor software. Cualquier competidor que desee desplazar al gigante de los semiconductores tendrá que vencerlo en las tres áreas. Será una tarea difícil
(1) Sobre este tema ver https://novotecnologia.net/podria-amd-romper-el-control-de-nvidia-sobre-los-chips/
VER nota completa en https://www.economist.com/the-economist-explains/2024/02/27/why-do-nvidias-chips-dominate-the-ai-market