De ‘Quake’ a ChatGPT: las apuestas que hicieron de Nvidia la mayor empresa del mundo
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En 1993, mientras Jurassic Park llenaba cines con dinosaurios generados por ordenador, tres ingenieros fundaron una empresa para llevar esos gráficos a los juegos de PC domésticos. Eran el nicho de un nicho. Treinta años después, Nvidia es la compañía más valiosa del mundo y empuja la ola de inteligencia artificial.
Nvidia superó a Microsoft hace una semana. En cinco años, el precio de su acción se ha multiplicado por quince. Su CEO y cofundador Jensen Huang es ahora una de las mayores fortunas del mundo, y gracias al reparto de acciones, muchos empleados veteranos son millonarios. “Somos voluntarios financieramente, pero creemos en la misión”, dijo uno de sus primeros treinta trabajadores.
Nvidia no es un pelotazo, sino la compañía en el centro de un nuevo poder económico. En 2012, tres de las cinco empresas más valiosas globalmente eran petroleras; ahora son todas compañías tecnológicas (Amazon, Google, Microsoft, Apple y Nvidia) que van a pelear por el mercado de la inteligencia artificial.
La historia de Nvidia la cuenta magistralmente el libro The Thinking Machine, de Stephen Witt. Es la leyenda de una persona excepcional en el momento ideal. Jensen Huang es un genio en las circunstancias propicias: nacido en Taiwan en 1963, llegó a EEUU a los 10 años, encontró un Apple II en su colegio, descubrió la programación, estudió electrónica y salió al mercado en pleno boom de Silicon Valley.
Pero la historia de Nvidia es sobre todo una sucesión increíble de apuestas que salieron extraordinariamente bien. Nvidia apostó por un mercado diminuto (que luego creció), por una tecnología que siempre fracasaba (excepto en su caso) y por un software que no tenía aplicaciones (hasta que las tuvo). Esa cadena de buenas decisiones combinó inteligencia, valentía y un grado desconocido de pura suerte. La cronología es fascinante e ilumina el mundo que viene.
1993: Apostar al nicho despreciado del PC
Huang y sus dos socios se lanzaron a un mercado que las grandes empresas de semiconductores ignoraban: los gráficos 3D para juegos de ordenador. Sun Microsystems lo descartó. Silicon Graphics estaba ocupada animando los dinosaurios de Jurassic Park. El dinero estaba en vender superordenadores a grandes clientes. ¿Para qué perder el tiempo con juegos de adolescentes?
Ese vacío atrajo a docenas de start‑ups que competían por crear las primeras aceleradores gráficas o GPU. Cuando Huang preguntó al analista Jon Peddie si debía ser el competidor número 36, este le aconsejó que no lo hiciese: “Fue el mejor consejo que nunca siguió”. Hoy la industria del videojuego es la primera del entretenimiento; Nvidia creció con ella… y luego saltó más lejos.
1998: Apostar por la computación paralela
Nvidia apostó por la computación paralela para ejecutar el videojuego Quake con máxima fluidez. Corrieron un riesgo existencial: esa tecnología había quebrado a muchas empresas. ¿La razón? Hacía más difícil programar para sus usuarios y su ventaja teórica en velocidad de cálculo acababa siempre superada por la siguiente generación de procesadores convencionales de Intel, por entonces el gigante de los semiconductores.
Pero Huang vio que era un espejismo. La demanda de poder computacional crecía exponencialmente. Las CPU secuenciales nunca alcanzarían esa curva. “Silicon Valley está lleno de cadáveres de empresas de computación paralela”, diría después. “Ni una sola sobrevivió. Excepto nosotros”. Esa apuesta empezó con los juegos, pero puso las bases para dominar la computación del futuro.
2006: Apostar por un software sin clientes
En 2006, Nvidia lanzó CUDA, un software gratuito para que científicos —y cualquiera— usaran sus GPU de videojuegos como superordenadores. Huang había visto cómo los investigadores hackeaban sus tarjetas para correr modelos financieros y hacer simulaciones meteorológicas. ¿Por qué no facilitárselo?
Fue un fracaso durante años. Uno caro y polémico. Los jugadores, que eran los verdaderos clientes de Nvidia, estaban subsidiando sin saberlo el desarrollo de chips y funciones que ellos no usaban. Dentro de la empresa, los detractores de esta estrategia se referían al “impuesto CUDA”.
¿Por qué insistir? Porque Huang pensaba que la gran aplicación del computo paralelo estaba por llegar. No sabía en qué consistiría, pero llegaría. “Lo sentía lo suficiente como para torpedear sus beneficios”, escribe Witt. “Lo suficiente como para arriesgar su trabajo”. Huang imaginaba un científico ingenioso que compraría una tarjeta gaming con su beca y con ella cambiaría el mundo.
2013: Apostarlo todo a la IA
En 2012, tres académicos en Toronto resucitaron la inteligencia artificial. Geoffrey Hinton, el padrino de las redes neuronales, llevaba décadas trabajando en una tecnología desprestigiada. Pero ese año, junto a sus estudiantes Ilya Sutskever y Alex Krizhevsky, usaron unas tarjetas GPU de Nvidia para entrenar una red neuronal capaz de ver. Su modelo arrasó reconociendo perros, bancos, farolas y pingüinos. Era la prueba definitiva: las redes neuronales funcionaban si se alimentaban con muchos datos y mucho cómputo.
Lo sorprendente es que Nvidia no tenía la IA en su radar. Pero Huang reaccionó deprisa. Cuando un empleado le alertó sobre Toronto, Jensen se encerró un fin de semana a estudiar IA. En su siguiente reunión, este empleado se encontró unas siglas en la pizarra de su jefe: “Once In A Lifetime Opportunity”. Con la computación paralela y CUDA, habían necesitado años para convencer a Huang. Pero con la IA fue instantáneo. “Lo entendió inmediatamente, antes que nadie”, recuerda un colega. “Fue el primero en ver lo que podía ser”. Huang razonó desde principios básicos: si las redes neuronales podían resolver la visión artificial —algo completamente desestructurado—, ¿qué más podían aprender? La respuesta parecía ser: todo. “Mandó un email un viernes diciendo que todo iba a ser deep learning, y que ya no éramos una empresa de gráficos”, recuerda un ejecutivo en el libro de Witt: “El lunes éramos una empresa de IA”.
Google también vio la luz. Primero contrató al equipo de Toronto por 44 millones de dólares y luego lanzó un proyecto secreto para construir el mayor computador paralelo del mundo. ¿Cómo? Comprando 40.000 GPUs de Nvidia. Los chips de Huang se habían fusionado con la promesa de la IA.
2022: El gran salto IA
En 2017, unos investigadores de Google presentaron la arquitectura Transformers que mueve casi todas las IAs de nueva generación. Su esencia eran 20 líneas de código con un propósito: sacar el máximo provecho del cómputo paralelo que ofrecían las GPUs como las de Nvidia. Es lo que usaron en OpenAI para su modelo de lenguaje GPT (2018)… y luego GPT-2 (2019), GPT-3 (2020) y ChatGPT, que en diciembre de 2022 desató la locura por la IA.
Hoy Nvidia controla el 90% del cómputo para inteligencia artificial. Eso le ha permitido, en apenas dos años, multiplicar muchas veces sus ingresos, sus beneficios y su valoración como empresa.
La secuencia anterior parece una carambola: Nvidia acertó con los videojuegos, apostó por el cómputo paralelo y financió un software que fracasó durante una década. Pero cuando la IA necesitó computar, ellos tenían cómo hacerlo.
¿Fue suerte? En gran parte. Pero también es cierto que Huang actuó de modo diferente a casi todos: “No piensa como un hombre de negocios”, escribe Witt, “piensa como un ingeniero”. Sus primeros inversores lo vieron: “El CEO promedio intentará escuchar a sus clientes, pero en computación eso es un error. Porque los clientes no saben lo que es posible. No saben lo que puede hacerse”.
Jensen sí lo sabía. Se convenció de que podían multiplicar la potencia de cálculo del mundo usando paralelización y buen software. Apostó a que eso sería valioso y esperó. Pocos hicieron lo mismo y ninguno lo hizo tan bien. Por eso, cuando la inteligencia artificial hizo realidad su presagio, Nvidia se llevó un premio descomunal.
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