¡La capitalización de mercado de Nvidia supera los 5 billones! De tarjetas gráficas para juegos a proveedor de armamento de IA, tres transformaciones.

El 30 de octubre, la capitalización de mercado de Nvidia superó los 5 billones de dólares, superando el PIB total anual de países desarrollados como Japón y Alemania. Desde su salida a bolsa en 1999 a 12 dólares, considerando los ajustes por divisiones de acciones, Nvidia ha generado un retorno de 8000 veces en 26 años. Nvidia, con su potencia de cálculo general basada en GPU y CUDA, ha logrado atravesar múltiples ciclos tecnológicos en juegos, minería de criptomonedas y AI.

GPU Creador comenzando desde tarjetas gráficas de juegos

El nacimiento de las tarjetas gráficas (GPU) se remonta a la década de 1990. En ese momento, algunas personas en Silicon Valley propusieron una idea: se podría aliviar la carga de trabajo del procesador central (CPU) mediante chips específicos para funciones como las tarjetas de sonido que procesan audio y las tarjetas de red que manejan redes. De la misma manera, era lógico fabricar un chip dedicado a la salida de imágenes de la computadora, es decir, la tarjeta gráfica (Graphic Card).

Sin embargo, en ese momento había muchas opciones en la trayectoria técnica de las tarjetas gráficas. El punto de ruptura que encontró Nvidia fue lograr la aceleración gráfica 3D a través de la computación paralela, especialmente en el ámbito de los juegos. La computación paralela se refiere a descomponer una tarea compleja en múltiples tareas más pequeñas y luego procesarlas simultáneamente, mejorando así la eficiencia de cálculo. En 1999, Nvidia lanzó una tarjeta gráfica llamada GeForce. Esta tarjeta gráfica fue diseñada específicamente para juegos, destacando la “computación paralela”, lo que permite mejorar significativamente la capacidad de procesamiento gráfico 3D, proporcionando así una experiencia de juego más fluida y realista.

El éxito de GeForce permitió a NVIDIA surgir rápidamente y convertirse en el líder en el campo de las tarjetas gráficas. En ese momento, no solo NVIDIA estaba investigando unidades de procesamiento gráfico, pero NVIDIA logró vincularse profundamente con la etiqueta de “inventor de GPU”. Dan Vivoli, el responsable de marketing de NVIDIA en ese momento, utilizó el concepto de “unidad de procesamiento gráfico” (GPU) para promocionar sus chips, creyendo que si NVIDIA enfatizaba repetidamente que eran los inventores de la GPU, podrían convertirse en líderes de la industria. Y así fue, NVIDIA se convirtió en sinónimo de GPU.

Ganadores silenciosos del gran mercado alcista de criptomonedas

La capitalización de mercado de Nvidia pasó de 14 mil millones de dólares en 2016 a un máximo de 175 mil millones de dólares en 2018, un aumento de más de 10 veces en dos años gracias al auge de la minería de criptomonedas. En 2017, las criptomonedas experimentaron un gran mercado alcista, atrayendo a una gran cantidad de mineros que competían por las GPU, convirtiendo las GPU en máquinas de imprimir dinero, lo que llevó a un aumento drástico en las ventas de tarjetas gráficas en todo el mundo y a un aumento en los precios. Tomando como ejemplo la tarjeta gráfica Nvidia GTX 1060 utilizada por los mineros, el precio de adquisición antes de mayo de 2017 era de aproximadamente 1650 yuanes por unidad, y después de junio de 2017, subió a alrededor de 2900 yuanes.

NVIDIA se ha convertido en el gran ganador detrás del gran mercado alcista de las criptomonedas, una fortuna inesperada. Beneficiándose de la ola de minería de criptomonedas, los ingresos anuales de NVIDIA para el año fiscal 2018 alcanzaron un nuevo récord de 9.7 mil millones de dólares. Jen-Hsun Huang declaró: “Nuestras GPU respaldan la mayor supercomputación distribuida del mundo, y esa es la razón de su gran popularidad en el ámbito de las criptomonedas.” Además, NVIDIA también lanzó la GTX 1060 3GB, así como las tarjetas de minería profesionales P106 y P104, diseñadas específicamente para la minería.

En 2020, tras 2 años de mercado bajista, el mercado de criptomonedas despegó nuevamente, el Bitcoin subió más de 2 veces, Ethereum subió 4 veces, y Jen-Hsun Huang se convirtió una vez más en un beneficiario de la “prosperidad de las criptomonedas”. Jen-Hsun Huang actuó rápidamente, participando activamente en el mercado minero, lanzando la serie CMP de tarjetas de minería profesionales, las cuales eliminan la funcionalidad de procesamiento gráfico y cuentan con un voltaje y frecuencia pico de núcleo más bajos para mejorar el rendimiento y la eficiencia de la minería.

El rendimiento de Nvidia en dos ciclos de mercado alcista de criptomonedas

2017-2018 Bull Market: La capitalización de mercado subió de 14 mil millones a 175 mil millones de dólares, el precio del GTX 1060 aumentó de 1650 yuanes a 2900 yuanes.

2020-2021 Mercado Alcista: Lanzamiento de la tarjeta gráfica CMP profesional, RTX3060 de 2499 yuanes se disparó a 5499 yuanes, RTX3090 de 11999 yuanes subió a 20000 yuanes.

Ingresos por chips criptográficos: En el primer trimestre de 2021 alcanzó 155 millones de dólares, representando una cuarta parte de las ventas totales.

Después de la publicación del informe financiero del primer trimestre de 2021, la directora financiera de NVIDIA, Colette Kress, reveló que las ventas de chips criptográficos de NVIDIA alcanzaron los 155 millones de dólares, y las tarjetas gráficas utilizadas para “minar” representaron una cuarta parte de las ventas totales del primer trimestre. En 2021, NVIDIA estableció un récord con ingresos anuales de 26.91 mil millones de dólares, un aumento del 61% en comparación con el año fiscal anterior, y su capitalización de mercado superó los 800 mil millones de dólares en un momento.

Sin embargo, la buena racha no duró mucho. En septiembre de 2022, Ethereum pasó de PoW (mecanismo de prueba de trabajo) a PoS (mecanismo de prueba de participación), marcando el final de la era de la minería con tarjetas gráficas. En el tercer trimestre de 2022, NVIDIA experimentó una caída en ingresos y beneficios netos; los ingresos trimestrales fueron de solo 5.931 millones de dólares, una disminución del 17% en comparación interanual, y el beneficio neto fue de solo 680 millones de dólares, una caída de hasta el 72% en comparación interanual. En ese momento, tanto medios extranjeros como el Financial Times, como medios tecnológicos nacionales, eran pesimistas sobre NVIDIA. En un momento de gran dificultad, inesperadamente, la marea cambió y el viento a favor de la IA y los grandes modelos comenzó a soplar.

CUDA diez años de afilar la espada logran el dominio de la IA

La posición dominante de Nvidia en la industria de la IA comenzó con una acumulación en períodos anteriores. David Kirk, el ex científico jefe de Nvidia, soñaba con generalizar la potencia de cálculo de renderizado 3D de la GPU, no solo limitada al ámbito de los videojuegos. Bajo el liderazgo de David Kirk y Jen-Hsun Huang, Nvidia lanzó en 2007 la revolucionaria plataforma de computación unificada CUDA, liberando enormes recursos de potencia de cálculo.

Pero en ese momento, CUDA no impresionó en absoluto a los inversores; en cambio, la enorme inversión en la creación de un sistema de “supercomputación” adelantado a su tiempo redujo drásticamente las ganancias de NVIDIA, lo que provocó abucheos en Wall Street. Ben Gilbert, el anfitrión del popular pódcast de Silicon Valley “Acquired”, comentó sobre esto: “No estaban apuntando a un gran mercado, sino a un rincón oscuro de la computación académica y científica, pero gastaron miles de millones de dólares en ello.”

Los sonidos del exterior no han afectado a Jen-Hsun Huang, quien ha persistido durante más de una década en invertir en CUDA, lo que ha llevado a NVIDIA a la posición que tiene hoy. Para resolver el problema de “¿qué fue primero, el huevo o la gallina?”, NVIDIA utilizó sus tarjetas gráficas GForce, que ya contaban con una gran cantidad de jugadores de videojuegos, para establecer su base de usuarios. Sin embargo, el costo adicional de CUDA es muy alto, lo que ha llevado a una disminución significativa de las ganancias de NVIDIA durante varios años, y su capitalización de mercado ha fluctuado alrededor de los 1,000 millones de dólares.

Jen-Hsun Huang fundó una conferencia llamada GTC, promoviendo incansablemente CUDA en todo el mundo. Con el tiempo, comenzaron a surgir aplicaciones, incluyendo reconstrucción CT, dinámica molecular, física de partículas, dinámica de fluidos y procesamiento de imágenes. Hasta 2012, los investigadores de IA descubrieron el potencial de CUDA. El famoso experto en IA Alex Krizhevsky entrenó AlexNet en la GForce GTX 580, lo que desencadenó una explosión en la inteligencia artificial.

En marzo de 2016, AlphaGO derrotó a Lee Sedol, lo que conmocionó al mundo. Un mes después, Jen-Hsun Huang anunció oficialmente en la conferencia GTC China que NVIDIA ya no era una empresa de semiconductores, sino una empresa de computación en inteligencia artificial. En agosto de 2016, Jen-Hsun Huang entregó personalmente la primera supercomputadora de IA de NVIDIA, DGX-1, a la oficina de OpenAI, donde el entonces presidente Elon Musk abrió el paquete con un cuchillo de apertura. Jen-Hsun Huang dejó una frase: “Para la computación y el futuro de la humanidad, dono la primera DGX-1 del mundo.”

Luego, OpenAI entrenó el popular ChatGPT utilizando los superordenadores de Nvidia, y el producto de hardware actualizado DGX H100 de Nvidia fue objeto de una locura en el mercado, con una demanda que superó la oferta. Jen-Hsun Huang considera la potencia de cálculo como el núcleo. Ya sea IA, conducción autónoma, metaverso, robótica o criptomonedas, Nvidia está utilizando su inmensa potencia de cálculo para buscar nuevas oportunidades. La potencia de cálculo, el arma eterna de Nvidia.

Tres experiencias cercanas a la muerte forjan resiliencia

En 2023, Jen-Hsun Huang pronunció un discurso en la ceremonia de graduación de la Universidad Nacional de Taiwán, donde compartió tres historias de fracasos. La primera falla fue sobrevivir al borde de la quiebra. En 1994, el primer cliente de Nvidia fue la compañía de videojuegos japonesa SEGA, pero al año siguiente, Microsoft lanzó Direct3D, lo que generó una gran inquietud en Nvidia. Al final, Nvidia decidió cancelar el contrato con SEGA y en su lugar desarrollar GPU para la plataforma Windows. Los fondos de Nvidia solo podían sostenerse durante 6 meses, y a un mes de la quiebra, Nvidia diseñó el chip Riva 128. Para finales de 1997, el volumen de envíos del Riva 128 superó el millón de unidades.

El segundo fracaso, renunciar a las ganancias a corto plazo, logró la grandeza futura. Después del lanzamiento de CUDA en 2007, fue muy difícil crear un nuevo modelo de computación, ya que el modelo de computación de CPU ha existido como estándar de la industria durante 60 años desde el lanzamiento del IBM System 360. El desempeño mediocre de NVIDIA durante años hizo que los accionistas tuvieran dudas sobre CUDA, pero NVIDIA se mantuvo firme.

La tercera falla, NVIDIA se retira del mercado de chips para teléfonos móviles. En 2013, el modelo insignia Xiaomi 3 contaba con el procesador móvil Tegra4 lanzado por NVIDIA, que también fue el canto del cisne de esta serie. A pesar de que el mercado de teléfonos móviles es muy grande, NVIDIA podría haber luchado por cuota de mercado, pero tomaron una difícil decisión: abandonar este mercado. Jen-Hsun Huang declaró que la misión de NVIDIA es construir computadoras que no pueden ser construidas por computadoras comunes.

En 2024, Jen-Hsun Huang regresó a su alma mater, la Universidad de Stanford, para dar una charla. Cuando el presentador le preguntó sobre consejos para el éxito, respondió: “Espero que todos tengan la oportunidad de experimentar una gran cantidad de dolor y dificultades.” Mencionó que una de sus mayores virtudes es que “mis expectativas son muy bajas”. Jen-Hsun Huang expresó: “Las personas que tienen expectativas muy altas para sí mismas a menudo tienen baja resiliencia; desafortunadamente, la resiliencia es crucial para lograr el éxito. El éxito no proviene de la inteligencia, sino del carácter, y el carácter se forma a través de las dificultades.”

Lo que más se puede envidiar de Nvidia es su “no estar limitado por ciclos”; siempre ha sido una infraestructura básica, continuando “cobrando impuestos”. No importa lo que hagas, no puedes escapar de ella. Esta resiliencia estratégica proviene de su insistencia en el valor central de la potencia de cálculo general y de su inversión a largo plazo en tecnologías clave.