muchos éxitos, casualidades, pocos fracasos y alguna duda sobre si estamos ante una burbuja
Hace no mucho, las imágenes digitales atravesaban lo que se puede considerar su prehistoria pictórica. El videojuego más complejo del momento se basaba en un jugador que se escondía en un laberinto para disparar a sus rivales. Aunque solo eran unas líneas verdes sin relleno lo que conformaba los bloques, eso era suficiente para dar suspense a la partida de Maze War, el primer videojuego 3D, que data de los setenta.
Entonces, Nvidia no existía y ese mercado era todavía incipiente. Jensen Huang, Chris Malachowsky y Curtis Priem vieron la oportunidad que había en sofisticarlo, llevando gráficos e imágenes más complejas a los ordenadores. La compañía se fundó en el Denny’s de Silicon Valley. Los emprendedores prefirieron las tortitas, los aros de cebolla y las hamburguesas a las reuniones en un garaje para idear el proyecto, que finalmente nació en 1993.
Primera vida: los videojuegos
Cuando la compañía arrancó, tampoco existían los procesadores gráficos que han dado la fama a Nvidia. Tuvieron que inventarse la GPU, unos procesadores con turbo, que dejaban las CPUs en pañales y que hacían cálculos a la velocidad del rayo para sacar del paleolítico las imágenes de los videojuegos. Nvidia optó por crear un producto específico que realizara dichos cálculos y empezó a trabajar en el diseño de la unidad de procesamiento gráfico. Sony, el fabricante de la PlayStation, fue el primero en usar dichas siglas, ya que incluyeron este procesador especializado en su primera consola. Sin embargo, solo era un componente más dentro de la máquina. La firma californiana de chips fue la primera en vender una GPU como producto en sí mismo. En 1999 nació GeForce 256, considerada la primera unidad de procesamiento gráfico de la historia. Este invento resolvía las limitaciones anteriores y permitía mejorar la experiencia del juego con una mayor inmersión.
Sin embargo, los videojuegos todavía seguían siendo bastante rudimentarios, al menos tal y como los conocemos ahora. Los efectos que existían para animar las partidas se contaban con los dedos de una mano, hasta que Nvidia decidió dar el siguiente paso. “En 2003, se propuso por parte de la compañía que algunas partes del proceso de renderización (o generación de imágenes) fueran programables en lugar de rígidas. Eso permitía que tú eligieras a la carta el tipo de animación y efecto gráfico que querías”, explica Manuel Ujaldón, colaborador de Nvidia, a elEconomista.es. Las imágenes de los videojuegos comenzaron a cobrar vida.
Aunque el objetivo de la compañía era aumentar la creatividad en las partidas –algo que lograron-, la firma se topó por casualidad ante un cambio que acabaría marcando un punto de inflexión y definiendo el futuro de la compañía.
Segunda vida: una GPU de propósito general
Un ingeniero de la compañía se dio cuenta de que, tras programar dichos efectos en los videojuegos, también se podían programar productos de matrices o una transformada de Fourier. “Se llega a la idea de crear un procesador gráfico de propósito general, que hiciera cosas útiles para la sociedad, no solo matar marcianos”, cuenta Ujaldón, Catedrático de Arquitectura de Computadores en la Universidad de Málaga. La compañía consiguió distanciarse de los videojuegos y ver más allá, entendiendo el potencial que tenían las tarjetas gráficas para cambiar el mundo.
La CPU tenía limitaciones, pero Nvidia creó una arquitectura de GPU compatible con el lenguaje científico. Ingenieros, biólogos, químicos o físicos de todo el mundo empiezan a usar estas herramientas para sus investigaciones. “Nos lo pasábamos muy bien con los videojuegos, pero los gráficos se convirtieron en un negocio serio”, dice la compañía en una de sus presentaciones en vídeo.
En el ámbito de la computación hay un concepto básico que se aplica desde los años 80 en el procesamiento de datos: el paralelismo. Habitualmente, un problema grande se descompone en multitud de problemas minúsculos particionando los datos entre los cores. La GPU hace exactamente eso, mientras que la CPU descompone en unas pocas tareas que luego se ejecutan de forma secuencial. En otras palabras, usar la GPU es como coger la autopista de peaje y recurrir a la CPU equivale a viajar por carretera nacional.
La gracia es que, si la GPU tiene una tarea, la va a dividir entre todos sus núcleos repartiendo los datos a procesar, lo que acelera muchísimo el trabajo. Es un paradigma de computación distinto al de la CPU, en el que cada core se encarga de una tarea y, para un procesamiento intenso, se acaba saturando. Por eso, la primera responde cuando hay que tratar una cantidad ingente de datos, mientras que la segunda está concebida para otro tipo de funciones computacionales.
Esta es la razón por la que el éxito de los procesadores de Nvidia ha sido rotundo, lo cual ha permitido al navío capitaneado por Jensen Huang atracar en numerosos y variados puertos, incluyendo los más esplendorosos. A finales de los noventa, Nvidia firmó un contrato con Microsoft para desarrollar la Xbox, y a comienzos del presente siglo llegó a acuerdos estratégicos con Apple y la NASA, organismo que le encomendó una simulación fotorrealista de Marte. La acertada estrategia de la casa también le llevó a proporcionar sus servicios de procesadores y computación paralela a Intel, Airbus, Boeing, Bloomberg, Siemens, Toyota, e IBM. Suministró a esta última compañía unidades de procesamiento para avanzar en los supercomputadores. El elevado potencial de la firma generó el interés de diversas universidades, como la de Texas, institución que utilizó el sistema de visualización 3D de Nvidia para desarrollar la vacuna del ARN mensajero contra el Covid-19 en 2020.
Romance con los ‘criptobros’
El potencial de las GPUs de Nvidia ha llegado a los rincones más insospechados. Los ‘criptomineros’ encontraron en los procesadores de la marca la herramienta perfecta para minar criptomonedas. Sus procesadores les permitían resolver, de forma simultánea, el gran volumen y las complejísimas operaciones matemáticas ligadas a esta actividad.
Los mineros acabaron reportando cuantiosos ingresos a la firma, aunque esta no lo reflejó correctamente en sus cuentas de 2018, según el regulador estadounidense. La omisión de dicha información impidió a los inversores disponer de “información crítica” para valorar la empresa en un “mercado clave”, alegaba la Comisión de Bolsa y Valores de EEUU (la SEC). Una vez más, lo curioso fue ver cómo el auge ‘cripto’ acabó cruzándose con los productos de la empresa, sin que esta lo hubiera planificado previamente. Quizás nunca imaginó que sus GPUs se usarían para acuñar dinero digital.
De hecho, la cotización del bitcoin y de Nvidia estuvo correlacionada durante varios años, aunque ese vínculo se acabaría rompiendo.
Un traspié
Pero no es oro todo lo que reluce y también ha habido traspiés en la historia de la firma. El más sonado ocurrió entre 2008 y 2010. Nvidia entregó procesadores defectuosos a Apple, HP o Dell, que se vieron obligadas a demandar a la de Jensen Huang. Esas GPUs alcanzaban más temperatura de la debida y estaban dentro de medio centenar de ordenadores, lo que generó problemas a las mencionadas marcas. Finalmente, las partes llegaron a un acuerdo y la californiana pagó entre 150 y 200 millones de dólares para hacerse cargo de las reparaciones y devoluciones. Fueron años turbulentos.
Tercera vida: la IA
Nvidia continuó sofisticando sus GPU, mientras el mundo de la computación avanzaba. En 2012, la californiana entiende que la próxima gran revolución va a ser la inteligencia artificial (IA). Su entrada en este campo tiene mucho que ver con un concurso de reconocimiento de imágenes, en el que el propósito es encontrar el programa informático que menos falle. No es fácil enseñar a una máquina a diferenciar objetos.
Tres ingenieros, entre ellos Ilya Sutskever, después fundador de OpenAI, habían creado una red neuronal, un programa que toma decisiones de forma similar al cerebro humano, para participar en el concurso de reconocimiento de imágenes ImageNet. AlexNet, como se llamaba su red, y el resto de participantes tenían que clasificar 1,2 millones de imágenes.
Esta red neuronal arrasó en la competición, ya que fue la más precisa con diferencia. “Hemos tardado entre cinco y seis días en entrenar la red con dos Nvidia GTX 580 3GB GPUs”, detalla el artículo científico de los tres ingenieros. La compañía volvía a estar en todo el centro de la última revolución tecnológica.
“Esto marca el inicio de la IA moderna”, explica la compañía en sus registros. Tras ver los resultados de esta prueba, supieron que el futuro estaría ligado a la IA. Por el año 2016, ya colaboraban con OpenAI, entonces una organización sin ánimo de lucro, a la que donaron un superordenador para dar forma a lo que es ahora ChatGPT.
¿Por qué Nvidia es la reina de la IA?
Más recientemente, cuando ha estallado la fiebre de la IA, las GPUs de Nvidia están justamente diseñadas para esta disrupción. Aunque la compañía lleva años en esto, la atención se ha tornado ahora masivamente hacia la californiana, en parte, gracias a la popularización de ChatGPT.
La empresa de Jensen Huang tiene el 80% de la cuota de mercado de GPUs. AMD es su competidora más directa, aunque, de momento, es incapaz de hacerle sombra.
En 2017, Nvidia patentó una arquitectura que nadie más tiene. “En medio nanosegundo tú puedes completar 512 operaciones en cada core. Eso no tiene precedentes. No sirven otras plataformas. Solo las que tienen las Tensor Cores”, asegura Ujaldón, sobre la patente de la casa, que le da una ventaja competitiva.
Entre otras cosas, esto ha provocado que los clientes de la firma estén dispuestos a pasar varios peajes antes de conseguir las GPUs: precios más caros y listas de espera de meses. La compañía no tiene fábricas propias, terceros como Taiwan Semiconductor Manufacturing Company (TSMC) produce sus procesadores y no da abasto.
¿Cuál va a ser la siguiente vida de Nvidia?
“Yo no me atrevo a especular sobre cuál será el siguiente caballo ganador [en referencia al futuro de la tecnología], pero sí te digo que las dos apuestas principales de la compañía, CUDA a principios de siglo y la IA en la década pasada, han sido aciertos plenos. ¿Cómo han podido anticiparse tanto a lo que estaba por venir? Parece que tienen una bola de cristal”, reflexiona Ujaldón.
En todas las vidas que ha vivido Nvidia, la compañía ha sido capaz de anticipar la siguiente disrupción tecnológica. Ver lo que está tramando ahora puede acercar el futuro y dejar un señuelo de lo que viene.
Su bola de cristal le ha llevado a crecer como la espuma, en ingresos y en bolsa. Aunque es difícil valorar si el subidón refleja correctamente su valor y si la acción está cara o no, lo que no se puede cuestionar es el éxito de la compañía.
Gemelos digitales y Omniverse
Menos conocido es el negocio de Metaverso de Nvidia. La firma lo llama Omniverse y supone la creación de gemelos digitales gracias a sus procesadores gráficos y a la IA. La compañía es capaz de generar réplicas virtuales de un objeto o entorno real con gráficos ultrarrealistas. Porque si bien Mark Zuckerberg apostó por una red social dentro de un universo digital estilo Second Life, Jensen Huang, CEO de Nvidia, ve más futuro en la creación de un universo digital para usos industriales. El metaverso es un mundo en pantalla ficticio y el gemelo digital reproduce una realidad paralela en el ámbito digital. Esa es la gran diferencia.
Esta tecnología se puede utilizar para simular la producción de turbinas, diseñar aviones, automóviles o edificios o replicar el funcionamiento de un motor. Permite a un ingeniero trabajar con un motor reacción en marcha o en un reactor nuclear en funcionamiento.
Nvidia concibió en 2022 la plataforma Omniverse, la cual utiliza imágenes 3D “para la digitalización industrial y la generación física de inteligencia artificial”, según la propia firma. Se refiere a que le pide a la propia IA que le genere una simulación de una fábrica y, en un solo click, esta empieza a dar forma a esa petición.
Huang ha forjado una alianza inédita con Pixar, Adobe, Apple y Autodesk para desarrollar una nueva plataforma basada en Omniverse, OpenUSD, para abrirla al público y mejorar los gráficos 3D. BMW o Foxconn son algunas de las compañías que trabajan con la tecnología de Nvidia. Primero prueban en el gemelo digital y, cuando funciona, lo trasladan a la realidad. De hecho, Foxconn ha diseñado una de sus fábricas en este ‘metaverso’ antes de construirla con cemento y hormigón.
