Nvidia alcanza 1 billón de dólares en el mercado: ¿Cómo lo lograron?

Contenido

• Introducción
• Nvidia alcanza una capitalización de mercado de 1 billón de dólares
• El lanzamiento del chip h100
• La demanda explosiva de la IA
• Beneficios y desventajas de Nvidia
• El papel de los chips en la inteligencia artificial
• Nvidia y su enfoque en el software
• Predicciones del mercado de chips AI
• Nvidia frente a la competencia
• Nvidia y su visión del futuro

Nvidia alcanza una capitalización de mercado de 1 billón de dólares 💰

En mayo de este año, el gigante tecnológico estadounidense, Nvidia, se convirtió en el tercer miembro del exclusivo club del billón de dólares, uniéndose a Apple, Microsoft y Amazon. Después de 24 años desde su salida a bolsa, Nvidia finalmente alcanzó una capitalización de mercado de 1 billón de dólares. Sus acciones han aumentado aproximadamente un 180% desde principios de año, alcanzando un máximo histórico de 406.1 dólares por acción.

Nvidia, conocida por ser uno de los principales fabricantes de chips del mundo, hizo su entrada en el mercado con el lanzamiento del chip h100, el procesador gráfico más potente Jamás diseñado. Este chip también se encuentra entre los más caros del mundo, con un precio de alrededor de 40,000 dólares. Sin embargo, los expertos opinan que Nvidia calculó mal el momento del lanzamiento del h100, ya que muchas empresas estaban reduciendo sus gastos para hacer frente a la inflación. A pesar de esto, la aparición del CEO de Nvidia en noviembre de 2022 trajo sorpresas inesperadas y oportunidades inmensas.

El lanzamiento del chip h100 💻

El año pasado fue un año difícil para Nvidia, pero las cosas cambiaron de la noche a la mañana con la llegada del famoso chatbot de OpenAI, Just GPT. El momento Aha creó una demanda masiva en todo el mundo, y de repente todos hablaban de Just GPT. Esto desató una carrera entre las principales empresas de tecnología y estableció un estándar: la adquisición del chip h100, que fue descrito por el CEO de Nvidia como el primer chip de computadora del mundo diseñado para crear inteligencia significativa.

La importancia del h100 quedó de manifiesto la semana pasada cuando Nvidia anunció sus ingresos financieros trimestrales, que para el primer trimestre (febrero a abril) alcanzaron los 7.19 mil millones de dólares, muy por encima de las expectativas de 6.52 mil millones de dólares. La compañía estima que los ingresos trimestrales seguirán aumentando y podrían llegar a los 11 mil millones de dólares, lo que supera en un 50% las predicciones de Wall Street. Tanto las grandes como las pequeñas empresas necesitan los chips de Nvidia para construir modelos de IA. El primer paso para una empresa que quiere desarrollar un modelo de negocio basado en IA es encontrar a alguien que pueda ayudar a diseñar ese modelo.

La clave es que Nvidia ha sido particularmente hábil en la creación de chips diseñados para satisfacer las necesidades específicas de la inteligencia artificial. Por ejemplo, cuando una empresa quiere desarrollar un modelo de negocio basado en IA, lo primero que se necesita es alguien que pueda crear un modelo de lenguaje grande. En una conferencia en marzo en Estados Unidos, el desarrollador de las populares calculadoras AI de probabilidad de trabajo molecule.ai mencionó la necesidad de pagar por los chips de Nvidia debido al costo para manufacturarlos. El CEO de StarBility, una empresa que también se dedica al desarrollo de AI para supermercados, dijo la semana pasada que también tuvo que esperar 6 meses para obtener chip h100. Mientras tanto, la empresa EMART Monsta Guy adquirió miles de chips de Nvidia para su empresa de AI.

Others obtain chip H100 from cutting-edge start-ups in the AI space. Hopper, which designs the first-ever chip to accommodate different tasks, is an example. Hopper's design, which has been dubbed as the "first-ever neurosynaptic AI chip built in the world to simulate the interaction of neurons in the human brain," was a radical breakthrough and has become central to the development of the AI field. Researchers in Canada realized the suitability of GPU chips for creating neural networks in the early 2010s. They discovered that GPU was perfect for building AI networks that simulate the interactions of neural networks in the brain of a human being. This was a new breakthrough in the AI development process, and after that, GPU became the focus of AI research. Nvidia has been working closely with AI researchers since 2017, and they discovered the principle of developing AI and re-adjusted their software to make GPU programmable. What they observed is that GPU chips would dwarf the old way of preparing AI for neural networks. Nvidia hopes to collaborate with TSMC, a Taiwan-based semiconductor manufacturer, to expand its production Scale of h100 chips to meet the demand of technology companies such as Microsoft, Amazon, and Google. Nvidia was founded in 1993 by Jensen Huang and other co-founders, and under his leadership, the company has expanded into new markets, including intelligent database and AI infrastructure. Within just under a decade, Nvidia's data center has grown its revenue from around 300 million dollars to 15 billion dollars. Every year, the company also secures billions of dollars in orders to manufacture chips for major computer manufacturers worldwide. In 2006, Nvidia created CUDA software, which allows programmers to speed up the operations of GPU when processing non-graphic tasks. Aside from graphics, researchers in Canada also recognize the suitability of GPU for creating neural networks. They discovered that GPU chips are perfect for building AI neural networks that simulate the interactions of neurons in the human brain. This breakthrough was a Game-changer in the AI development process, and after that, GPU became the focus of AI research. Nvidia has been working closely with AI researchers since 2017, and they discovered the principle of developing AI and re-adjusted their software to make GPU programmable.