¿Cómo ha atravesado NVIDIA tres ciclos tecnológicos, transformándose de una potencia en tarjetas gráficas para juegos a un líder en potencia computacional de IA?

Autor: Shenchao TechFlow

Título original: La historia de Nvidia: de gigante de los videojuegos, rey de la minería criptográfica a comerciante de armas de IA

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 los 12 dólares de su salida a bolsa en 1999, Nvidia ha creado más de 8000 veces el retorno en 26 años, considerando el ajuste por divisiones.

NVIDIA, lo más envidiable es su capacidad de “no estar limitado por ciclos”; siempre como infraestructura subyacente, sigue “cobrando impuestos”; no importa lo que hagas, no puedes escapar de ello.

Como creador de GPUs, NVIDIA aprovechó la oportunidad de la “ola de PC” y, junto con la explosión del mercado de juegos, entró en los hogares de millones.

A continuación, mientras el negocio de los videojuegos se debilitaba, llegó el mercado alcista de criptomonedas, y las tarjetas gráficas de Nvidia se utilizaron ampliamente para el “minado” de criptomonedas como Ethereum, acumulando riqueza en silencio;

Luego, la industria de los automóviles inteligentes se levantó, y su negocio de chips integrados se desarrolló rápidamente;

Finalmente, ChatGPT apareció de la nada, y Nvidia se transformó en un comerciante de armas de IA…

Al revisar la historia de crecimiento de NVIDIA, también ha estado al borde de la quiebra en varias ocasiones. Jensen Huang (黄仁勋) una vez gritó: mi deseo de seguir vivo supera casi el deseo de todos los que quieren matarme.

NVIDIA, el creador de GPU

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 que manejaran funciones como tarjetas de sonido y tarjetas de red. De la misma manera, fabricar un chip dedicado a la salida de imágenes de la computadora, es decir, una tarjeta gráfica (Graphic Card), también era algo lógico. Por ejemplo, la consola PlayStation, lanzada por Sony a finales de 1994, utilizó una tarjeta gráfica para procesar imágenes.

Sin embargo, en ese momento había muchas opciones en el camino tecnológico de las tarjetas gráficas. El punto de ruptura que encontró NVIDIA fue lograr la aceleración de gráficos 3D a través de la computación paralela, especialmente aplicada en el ámbito de los videojuegos. La computación paralela se refiere a descomponer una tarea compleja en múltiples tareas más pequeñas y luego procesarlas simultáneamente, mejorando así la eficiencia computacional.

En 1999, Nvidia lanzó una tarjeta gráfica llamada GeForce. Esta tarjeta gráfica fue diseñada específicamente para juegos, enfocándose en el “cálculo paralelo”, lo que permite mejorar significativamente la capacidad de procesamiento de gráficos 3D, brindando así una experiencia de juego más fluida y realista.

El éxito de GeForce ha permitido a Nvidia surgir rápidamente como 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 la GPU”.

El entonces responsable de marketing de Nvidia, Dan Vivoli, utilizó el concepto de “unidad de procesamiento gráfico” (GPU) para promover sus propios chips. Creía que si Nvidia enfatizaba repetidamente que era el inventor de la GPU, podría convertirse en el líder de la industria.

De hecho, así fue, Nvidia se convirtió en sinónimo de GPU, y Nvidia abrió un nuevo camino para sí misma aprovechando el marketing de las GPU.

NVIDIA, gran ganador del mercado alcista de criptomonedas

El valor de mercado de Nvidia pasó de 14 mil millones de dólares en 2016 a un máximo de 175 mil millones de dólares en 2018, y quizás el auge de la minería de criptomonedas esté detrás de un aumento de más de 10 veces en dos años.

En 2017, las criptomonedas experimentaron un gran mercado alcista, atrayendo a numerosos mineros a competir por las GPU, convirtiéndose en máquinas de imprimir dinero, con un aumento drástico en las ventas de tarjetas gráficas a nivel mundial y 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 mercado alcista de criptomonedas, una riqueza inesperada.

Gracias a la ola de minería de criptomonedas, los ingresos anuales de Nvidia para el año fiscal 2018 alcanzaron un nuevo récord de 9,700 millones de dólares. Jensen Huang declaró: “Nuestras GPU respaldan el mayor supercomputador distribuido del mundo, y esa es la razón por la que son tan populares en el campo de las criptomonedas”. Además, Nvidia lanzó la GTX 1060 de 3GB y las tarjetas mineras profesionales P106 y P104, diseñadas específicamente para la minería.

En 2020, tras 2 años de mercado bajista, el mercado de criptomonedas volvió a despegar, Bitcoin subió más de 2 veces, Ethereum subió 4 veces, y Nvidia se convirtió nuevamente en un beneficiario de la “prosperidad de las criptomonedas”.

NVIDIA ha reaccionado rápidamente, participando activamente en el mercado de la minería, lanzando la serie CMP de tarjetas de minería profesionales, que han eliminado las funciones de procesamiento gráfico, poseen un voltaje y frecuencia pico del núcleo más bajos, para mejorar el rendimiento y la eficiencia de la minería.

A finales de 2020, NVIDIA lanzó la serie de tarjetas gráficas RTX30, donde el precio de la tarjeta gráfica de nivel de entrada RTX3060 era de 2499 yuanes, y el RTX3090 estaba tasado en 11999 yuanes. Sin embargo, con el aumento de las criptomonedas, el precio del RTX3060 alcanzó los 5499 yuanes, mientras que el RTX3090 se disparó hasta los 20000 yuanes.

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 de criptomonedas de Nvidia alcanzaron los 155 millones de dólares, y las tarjetas gráficas destinadas a “minería” representaron una cuarta parte del volumen total de ventas del primer trimestre.

En 2021, Nvidia alcanzó un récord de ingresos de 26.91 mil millones de dólares, un aumento del 61% con respecto al año fiscal anterior, y su capitalización de mercado superó los 800 mil millones de dólares en algún momento. Sin embargo, la buena racha no duró mucho; en septiembre de 2022, la capa de ejecución de Ethereum y la capa de consenso de prueba de participación completaron la fusión, lo que llevó a un cambio en el mecanismo de la red blockchain de Ethereum de PoW (prueba de trabajo) a PoS (prueba de participación), marcando el fin gradual de la era de la minería con tarjetas gráficas.

Esto ha afectado en cierta medida el desarrollo de Nvidia. En el tercer trimestre de 2022, los ingresos y las ganancias netas de Nvidia cayeron, con ingresos trimestrales de solo 5,931 millones de dólares, lo que representa una disminución del 17% en comparación con el año anterior, y una ganancia neta de solo 680 millones de dólares, una caída de hasta el 72% en comparación con el año anterior. El 23 de noviembre de 2022, el precio de las acciones de Nvidia se reportó en 165 dólares/acción, casi la mitad de su punto máximo del año pasado.

En ese momento, tanto los medios extranjeros como “Financial Failure” como los medios de tecnología nacionales eran pesimistas sobre Nvidia.

En una situación extremadamente difícil, inesperadamente las cosas dieron un giro, el viento de la IA y los grandes modelos comenzó a soplar, y Nvidia volvió a estar en el centro de atención.

NVIDIA, comerciante de armas de IA

En marzo de 2016, AlphaGO derrotó a Lee Sedol, lo que sorprendió al mundo y desató una ola de discusión sobre la IA.

Un mes después, Jensen Huang anunció oficialmente en la conferencia GTC China que Nvidia ya no es una empresa de semiconductores, sino una empresa de computación de inteligencia artificial.

En agosto de 2016, nació un momento histórico cuando NVIDIA donó su primera supercomputadora de IA, la DGX-1, a la recién formada OpenAI. Jensen Huang entregó personalmente esta computadora a la oficina de OpenAI, donde el entonces presidente Elon Musk abrió el paquete con un cuchillo de caja.

Jensen 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 a través de la supercomputadora de Nvidia, y el producto de hardware DGX H100 que Nvidia actualizó posteriormente fue objeto de una locura en el mercado, con una demanda que superó la oferta.

Roma no se construyó en un día, la posición dominante de Nvidia en la industria de la IA comenzó con acumulaciones de períodos anteriores.

David Kirk, el ex científico jefe de Nvidia, ha soñado durante mucho tiempo con la universalización de la potencia de renderizado 3D de las GPU, no solo limitada al ámbito de los videojuegos.

Bajo el liderazgo de David Kirk y Jensen Huang, NVIDIA lanzó en 2007 la revolucionaria plataforma de computación unificada CUDA, que libera enormes recursos de potencia de cálculo.

Pero en ese momento, CUDA no impresionó en absoluto a los inversores; por el contrario, debido a la enorme inversión en la creación de un sistema de “supercomputación” adelantado a su tiempo, las ganancias de NVIDIA se vieron drásticamente reducidas, y Wall Street abucheó en respuesta.

El presentador del popular pódcast “Acquired” que ha arrasado en Silicon Valley, Ben Gilbert, comentó al respecto: “No estaban apuntando a un gran mercado, sino a un rincón oscuro de la academia y el cálculo científico, pero gastaron decenas de miles de millones de dólares en ello.”

Los sonidos del exterior no han afectado a Jensen Huang, quien durante más de diez años ha invertido en CUDA, lo que ha llevado a Nvidia a su posición actual.

Jensen Huang considera la potencia de cálculo como fundamental. Ya sea en IA, conducción autónoma, metaverso, robótica o criptomonedas, Nvidia está utilizando su gran potencia de cálculo para buscar nuevas oportunidades.

La potencia de cálculo, el arma eterna de Nvidia.

Tres fracasos

En 2023, Jensen Huang pronunció un discurso en la ceremonia de graduación de la Universidad Nacional de Taiwán, donde compartió tres historias de fracasos y enseñó a los estudiantes universitarios los secretos del éxito de NVIDIA.

Sobreviví a la primera falla, al borde de la quiebra.

En 1994, el primer cliente de Nvidia fue la compañía de videojuegos japonesa SEGA, que diseñó tarjetas gráficas para su consola de videojuegos.

Sin embargo, en el segundo año, Microsoft lanzó la interfaz gráfica Direct3D para la plataforma Windows, lo que dejó a Nvidia muy preocupada, ya que había un conflicto con su diseño.

Finalmente, Nvidia decidió cancelar su contrato con SEGA y centrarse en el desarrollo de GPU para la plataforma Windows. Esta es una decisión arriesgada, ya que SEGA era su único cliente, al que han abandonado. Los fondos de Nvidia solo pueden sostenerse durante 6 meses, y si no lanzan un nuevo producto en ese tiempo, enfrentarán el riesgo de quiebra.

Afortunadamente, cuando los fondos estaban a punto de agotarse, a solo un mes de la quiebra, Nvidia diseñó el chip Riva 128 y tuvo éxito. Para finales de 1997, se habían enviado más de un millón de unidades de Riva 128, lo que permitió a Nvidia sobrevivir.

El segundo fracaso, renunciar a las ganancias a corto plazo, logró la grandeza futura.

En 2007, NVIDIA lanzó el programa de computación acelerada por GPU CUDA, con la visión de que CUDA se convirtiera en un modelo de programación que pudiera mejorar diversas aplicaciones, desde cálculos científicos y simulaciones físicas hasta el procesamiento de imágenes.

Crear un nuevo modelo de computación es muy difícil, desde que se lanzó el IBM System 360, el modelo de computación de la CPU ha existido como estándar de la industria durante 60 años.

CUDA requiere que los desarrolladores reescriban aplicaciones para mostrar los beneficios de la GPU; pero para desarrollar tales programas, primero se necesita una gran base de usuarios y una gran demanda que impulse a los desarrolladores a crear.

Para resolver el problema de “¿qué fue primero, el huevo o la gallina?”, Nvidia utilizó su amplia base de jugadores de tarjetas gráficas GForce para construir una comunidad de usuarios. Sin embargo, el alto costo adicional de CUDA provocó una caída significativa en las ganancias de Nvidia durante varios años, y su capitalización de mercado ha estado fluctuando alrededor de los 1000 millones de dólares.

El rendimiento mediocre de NVIDIA durante años también ha llevado a los accionistas a tener dudas sobre CUDA. Los accionistas prefieren que la empresa se concentre en aumentar su rentabilidad, pero NVIDIA se ha mantenido firme, creyendo que llegará el momento de la computación acelerada.

Jensen Huang fundó una conferencia llamada GTC, promoviendo incansablemente CUDA en todo el mundo. Al final, el esfuerzo dio sus frutos y realmente comenzaron a surgir aplicaciones, incluyendo reconstrucción CT, dinámica molecular, física de partículas, dinámica de fluidos y procesamiento de imágenes.

Hasta 2012, los investigadores en IA descubrieron el potencial de CUDA. El famoso experto en IA Alex Krizhevsky entrenó AlexNet en la GForce GTX 580, lo que provocó una explosión en la inteligencia artificial.

Tercer fracaso, Nvidia sale del mercado de chips para teléfonos móviles.

¿Recuerdas la aparición conjunta de Lei Jun y Jensen Huang?

En 2013, a invitación de Lei Jun, Jensen Huang asistió a la conferencia de lanzamiento del Xiaomi Mi 3.

Cuando era joven, Jensen Huang llegó a Estados Unidos y fue requerido por Lei Jun para hablar en chino. No lo hizo con fluidez, pero también gritó con confianza en chino: “Las GPU de Nvidia son las mejores del mundo.”

En ese momento, el modelo insignia Xiaomi 3 estaba equipado con la versión móvil del procesador Tegra4 lanzado por Nvidia, que también es el último de esta serie.

En ese momento, el mercado de teléfonos móviles estaba en auge, y Nvidia también ingresó al mercado de chips móviles. A pesar de que todo el mercado de teléfonos era muy grande, Nvidia podría haber luchado por una participación de mercado, pero tomaron una difícil decisión: abandonaron este mercado.

Jensen Huang declaró que la misión de NVIDIA es construir computadoras que no puedan ser realizadas por computadoras comunes, y que deberían dedicarse a lograr esta visión, haciendo una contribución única. La retirada estratégica de NVIDIA ha dado sus frutos.

Consejos para la vida: experimentar sufrimiento, reducir expectativas

En 2024, Jensen Huang regresa a su alma mater, la Universidad de Stanford, y da una charla en la escuela de negocios, compartiendo algunas experiencias de vida.

Cuando el presentador le preguntó a Jensen Huang sobre el éxito, si tenía algún consejo para los estudiantes de Stanford, él respondió: “Espero que todos ustedes tengan la oportunidad de experimentar mucho dolor y sufrimiento.”

Él mencionó que una de sus mayores virtudes es que “mis expectativas son muy bajas”.

Jensen Huang afirmó que la mayoría de los graduados de Stanford tienen expectativas muy altas para sí mismos, pero definitivamente merecen tener altas expectativas, ya que provienen de una de las mejores universidades del mundo, rodeados de compañeros igualmente increíbles; tener altas expectativas es algo muy natural.

“Las personas que tienen expectativas muy altas sobre sí mismas a menudo tienen baja resiliencia”, dijo Jensen Huang. “Desafortunadamente, la resiliencia es crucial para alcanzar el éxito.”

Jensen Huang enfatizó: “El éxito no proviene de la inteligencia, sino del carácter, y el carácter se forma a través de las dificultades.”