Hay una empresa que va camino de valer más que Apple y esconde un problema inevitable

Si un país de la talla de España quisiera comprar a tocateja la empresa tecnológica de moda, como en su día hizo Elon Musk con Twitter, tendría que apoquinar todo el producto interior bruto de un año y gran parte del siguiente. La compañía en cuestión no es ni Microsoft ni OpenAI ni Google ni Apple. Es más, si la cotización de sus acciones sigue la senda ascendente casi vertical de los últimos meses no tardará en superar, incluso, la capitalización del fabricante del iPhone, la segunda multinacional más valiosa del mundo.

Por el momento, mira por el retrovisor a Aramco, el mayor productor petrolífero del mundo, a la que desbancó hace unos días. La protagonista de este rally bursátil es Nvidia, compañía que ya vale 2,32 billones de dólares, tras encadenar una subida de casi el 40% en poco más de 14 días. Lo vertiginoso no es tanto el valor de mercado, una cifra astronómica, sino el ritmo al que lo ha alcanzado.

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Para hacerse una idea basta con saber que cada euro invertido en enero de 2023 vale seis veces más a día de hoy. Representa perfectamente la locura que se ha desatado en torno a la inteligencia artificial, una carrera en la que Nvidia es, sin lugar a dudas, la mayor beneficiada.

El motivo para esto es ser la única que puede proporcionar los componentes necesarios para entrenar los grandes modelos que luego sirven para dar vida a las inteligencias artificiales e inventos como ChatGPT, Dall-E, Sora o Gemini, por citar algunos de los más conocidos. Es un actor inevitable para aquellos que quieran meterse en este negocio, y muestra de ello es que controla la práctica totalidad del mercado de chips especializados (las estadísticas hablan de más del 95%). Pero todo este ascenso meteórico tiene una cara B: la de un nuevo gigante tecnológico que acabe convertido en un monopolio, si es que no lo es ya. Otra inquietud es la de si todo esto, en realidad, es una burbuja que en algún momento próximo estallará.

A Nvidia se le ha conocido toda la vida por sus tarjetas gráficas, popularmente conocidas como GPU. Su trabajo durante años en estas lides es el que le ha valido su privilegiada posición. ¿Por qué son tan especiales? Sin entrar en demasiados vericuetos técnicos, la clave de estos componentes es la forma que tienen de despachar tareas. En vez de coger una y, cuando la terminan, cogen otra, dividen el trabajo en varias partes y cada núcleo se ocupa de finiquitar cada parte. Es lo que se conoce como procesamiento paralelo. Esto le permite ejecutar un mayor número de operaciones y cálculos matemáticos en el mismo lapso de tiempo.

Hay que diferenciar las dos grandes etapas de Nvidia. La primera, que dura hasta 2010 aproximadamente, el producto que diseñaba la compañía estaba más vinculado a la industria del videojuego, donde suministraba sus productos a las grandes marcas del sector, como Xbox o PlayStation. Sin embargo, la pasada década empezó a explorar nuevos horizontes. En 2014, por ejemplo, se asoció con Google para introducir sus creaciones en los Chromebooks.

Poco a poco fue ganando más importancia y se convirtió en un socio fundamental para las grandes empresas de internet que querían construir centros de datos cada vez más capaces o para las empresas automovilísticas. Los fabricantes de coches como Tesla tuvieron que recurrir a sus productos para dotar a los vehículos de potencia de cálculo suficiente como para sostener funciones de asistencia a la conducción y procesar las señales de los automóviles de nueva generación.

La pandemia la encumbró

Pero la compañía no se destapó como un actor difícilmente reemplazable hasta la pandemia. Cuando el COVID irrumpió y el teletrabajo se generalizó, hubo un increíble aumento de la demanda de equipos informáticos. Aquel boom rompió las costuras de la industria de los semiconductores, algo que hizo que el suministro de microchips se viese francamente comprometido. En el caso de las gráficas hubo algo que tensó todavía más la goma: el auge del Ethereum. Los mineros de esta criptomoneda se peleaban por ellas. Tal era la fiebre que les daba igual montar la granja con portátiles, siempre que tuviesen uno de esos componentes en su interior.

Estos productos acabaron incluso en páginas de coleccionistas, vendiéndose por cifras astronómicas. El común de los mortales tenía muy difícil adquirir una al precio original porque las redes de bots se hacían con la mayoría nada más salir. Ante esta situación, la compañía tuvo que recuperar incluso modelos descatalogados varios años antes para satisfacer a su público tradicional con productos que podían cubrir las necesidades de los gamers pero que no servían para los que querían minar divisas digitales.

La prohibición de esta actividad en varios países, así como el cambio de los protocolos de Ethereum, pincharon este globo. Mucho género, incluso, acabó en el mercado secundario. Este asunto quedó en segundo plano hasta que apareció ChatGPT a finales de 2022 y empezó la competición por dominar la inteligencia artificial generativa. Prácticamente todos los gigantes tecnológicos han comprado cargamentos de gráficas. Desde Microsoft, hasta Amazon, Meta o Google. Pero lo del último año ha sido sencillamente espectacular. Sus ingresos en el último trimestre fueron de 22.000 millones de dólares, un 270% superior a lo de un año antes.

Obviamente, durante este tiempo, Nvidia se ha tenido que arremangar y sudar la gota en el plano técnico. En los últimos años, es común ver sus gráficas compitiendo con los procesadores de Apple o Qualcomm por utilizar las arquitecturas más modernas y poder integrar así un mayor número de transistores para mejorar la eficiencia de sus creaciones. Un dato ilustrativo es que en la última década, la potencia de sus gráficas se ha multiplicado por mil.

¿Hay alternativas? Sí, aunque nadie ha logrado acercarse a la posición de privilegio de Nvidia. Sus compatriotas de AMD probablemente son los que más esfuerzos han hecho en este sentido. Intel, que tradicionalmente había dejado este mercado un tanto olvidado (creaba productos no tan potentes, orientados al mercado de gran consumo), también tiene un pie ahí. La empresa antes conocida como Facebook tiene un plan para crear sus propios chips para IA y no depender tanto de esta compañía. Hay un puñado de startups, como Rain Neuromorphics, invertida por Sam Altman, fundador de OpenAI, que andan también en la pomada.

Incluso Huawei asegura haber diseñado una GPA que puede ofrecer un rendimiento tan bestial como los suyos. Un informe de la consultora Semyanalisis, ha concluido que el chip Ascend 910B puede trabajar con algoritmos de IA de manera similar a la A100, uno de los productos estrella de Nvidia para este mercado. Que la empresa de Shenzen haya llegado a este punto tiene que ver mucho con la presión que ha ejercicido sobre la industria china de semiconductores las sanciones de EEUU, que impiden a la empresa estadounidense vender sus productos a compañías locales. "Es una compañía muy buena", afirmó Huang sobre Huawei, de la que destacó que "a pesar de las limitaciones" es capaz de poner a punto grandes sistemas de IA integrando muchos de sus chips.

No solo son los chips

Sin embargo, la ventaja de Nvidia no reside únicamente en el grado de perfección que han alcanzado sus chips. Su músculo competitivo también reside en una plataforma llamada CUDA, un software que básicamente permite ajustar y mucho a clientes el rendimiento de las GPU para que sirvan mejor a cada propósito. Es algo parecido a lo que ocurre con Apple y sus Vision Pro. No solo es el hardware sino las herramientas que han creado para que los desarrolladores puedan exprimirlo al máximo. Una asociación en la que participan empresas como Samsung o Microsoft está intentando crear una alternativa, pero hasta que de sus frutos pueden pasar años. "Toda la industria quiere acabar con ello", han llegado a afirmar desde Intel, involucrada en también en esta iniciativa. Es más, Nvidia ha tenido que proteger este desarrollo ya que algunos de sus rivales como AMD habían creado emuladores para que sus tarjetas gráficas pudiesen trabajar sobre CUDA.

Pero probablemente lo que supuso un empujón para sus capacidades fue la compra de una empresa israelí llamada Mellanox. La operación de 7 mil millones de dólares se firmó en 2019. Aquello le permitió absorber una importante tecnología de redes. ¿Cómo le ha ayudado esto? Los centros de datos donde se entrenan las inteligencias artificiales no utilizan unas pocas gráficas. Hablamos de cientos, miles o incluso decenas de miles. Y tienen que estar conectadas para aumentar su potencia de cálculo. Gracias a estos sistemas, la compañía estadounidense puede montar infraestructuras que se comuniquen de forma mucho más fluida y rápida que sus competidores.

Las bazas de Nvidia podrían haber sido aún mejores si las autoridades anticompetencia no llegan a tumbar la compra de ARM. Esta empresa británica, que fue adquirida hace años por el gigante japonés Softbank, es responsable de una de las arquitecturas más utilizadas para crear chips para dispositivos móviles pero también para centros de datos. La multinacional de Santa Clara iba a pagar 40.000 millones de dólares por ella, pero los reguladores lo evitaron y la firma acabó saliendo a Bolsa. Aquel veto ya era un aviso del poder que estaba acumulando y un canario en la mina de un nuevo gigante que nadie supo ver.