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Nvidia se convierte en una potencia gracias a la IA

Nvidia se convierte en una potencia gracias a la IA

Conocida por fabricar chips especializados en el procesamiento de gráficos para juegos de computadora, Nvidia ha dado un salto impresionante al convertirse en la base fundamental de la mayoría de las aplicaciones de IA en la actualidad.

Fecha de Publicación: 2023-05-30 14:00:00
Categoría(s):  Tecnología .

Desde que ChatGPT se hizo público en noviembre pasado, la inteligencia artificial (IA) ha tenido un impacto significativo que trasciende la industria tecnológica. La IA se ha perfilado como una herramienta real y útil, pero esto no sería posible sin un hardware informático poderoso.

Principalmente conocida por fabricar chips de computadora especializados en procesar gráficos, enfocados en videojuegos, el hardware de Nvidia se ha convertido en la base de la mayoría de las aplicaciones de IA en la actualidad.

Según datos de la propia compañía, ChatGPT fue entrenado utilizando 10,000 unidades de procesamiento de gráficos (GPU) de Nvidia, agrupadas en una supercomputadora propiedad de Microsoft. 

"Es una de las muchas supercomputadoras que se han construido con GPU de Nvidia para una amplia variedad de usos científicos y de inteligencia artificial", indica Ian Buck, gerente general y vicepresidente de computación acelerada de Nvidia.

Según un informe reciente de CB Insights, Nvidia tiene alrededor del 95% del mercado de GPU para el aprendizaje automático. Sus ingresos provenientes de la inteligencia artificial alcanzaron aproximadamente los 15,000 mdd el año pasado, lo que representa un aumento del 40% en comparación con el año anterior y supera los ingresos provenientes de los juegos, que solían ser su principal fuente de ingresos.

Las acciones de Nvidia aumentaron casi un 30% después de que la compañía publicara los resultados del primer trimestre. La empresa anunció que está aumentando la producción de sus chips para satisfacer la creciente demanda. Si bien los chips de IA tienen un costo aproximado de 10,000 de dólares cada uno, su última y más potente versión se vende a un precio aún mayor.

La respuesta radica en una apuesta audaz en el momento indicado. Jensen Huang, actual CEO de Nvidia y uno de sus fundadores en 1993, centró inicialmente la compañía en mejorar los gráficos para juegos y otras aplicaciones. 

En 1999, Nvidia desarrolló GPU para mejorar la visualización de imágenes en computadoras.

En teoría, las GPU trabajan en resaltar el procesamiento simultáneo de múltiples tareas, lo que se conoce como procesamiento paralelo. En 2006, los investigadores de la Universidad de Stanford descubrieron que las GPU podían acelerar las operaciones matemáticas de manera más eficiente que los chips de procesamiento convencionales. 

En ese momento, Huang tomó una decisión crucial para el desarrollo de la IA tal como la conocemos hoy: invirtió los recursos de Nvidia en la creación de una herramienta para hacer que las GPU fueran programables, expandiendo así sus capacidades de procesamiento paralelo más allá de los gráficos.

Esta capacidad se incorporó a los chips de computadora de Nvidia. Para los usuarios de juegos de PC, era una función que no necesitaban y, probablemente, ni siquiera sabían que existía. Sin embargo, para los investigadores, se convirtió en una nueva forma de realizar computación de alto rendimiento. Este descubrimiento fue crucial para los primeros avances en la IA moderna.

En 2012, se presentó AlexNet, una IA capaz de clasificar imágenes y que fue entrenada utilizando solo dos de las GPU programables de Nvidia. 

El proceso de entrenamiento duró solo unos pocos días, en contraste con los meses que habría requerido con una cantidad mucho mayor de chips de procesamiento convencionales. 

La noticia se propagó rápidamente entre los científicos informáticos, quienes comenzaron a adquirir GPUs de Nvidia para ejecutar este nuevo tipo de trabajo.

Según un reciente informe de TheVentureCity, los proyectos enfocados en IA seguirán en auge durante los próximos años, así que la apuesta de Nvidia por esta tecnología seguirá vigente, invirtiendo en el desarrollo de nuevos tipos de GPU más adecuados para la IA, así como en el desarrollo de software que facilitará su uso. 

Después de una década y miles de millones de dólares invertidos, surgieron modelos como ChatGPT, una IA capaz de proporcionar respuestas sorprendentemente humanas a preguntas.

En la actualidad, empresas como Metaphysic, dedicadas a la inteligencia artificial, utilizan cientos de GPU Nvidia para entrenar y ejecutar sus modelos. Aunque Nvidia parece tener asegurado su dominio en el corto plazo, el panorama a largo plazo es más incierto. Grandes empresas de semiconductores como AMD e Intel también ofrecen competencia en el mercado de las GPU dedicadas a la IA, y empresas como Google, Amazon, Microsoft y Meta están desarrollando sus propios chips de IA.

A pesar de los desafíos, Nvidia ha logrado convertirse en el principal jugador de la revolución de la inteligencia artificial gracias a su visión pionera, inversiones estratégicas y su capacidad para proporcionar el hardware necesario para impulsar la IA hacia adelante.

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