Nvidia anunció que la oportunidad de ingresos para sus chips de inteligencia artificial podría alcanzar al menos 1 billón de dólares para 2027, al tiempo que presentó una estrategia para competir de forma más agresiva en el mercado de rápido crecimiento de sistemas de IA que operan en tiempo real.

El CEO Jensen Huang presentó un nuevo procesador central y un sistema de IA basado en tecnología de Groq, una empresa emergente de chips de la que Nvidia obtuvo una licencia de tecnología por 17.000 millones de dólares en diciembre, durante su conferencia anual de desarrolladores GTC en San José, California.

Estas iniciativas forman parte del esfuerzo de Huang por consolidar la posición de la compañía en la llamada computación de inferencia, el proceso de responder consultas, donde sus procesadores gráficos se enfrentan a una mayor competencia de las unidades centrales de procesamiento y los procesadores personalizados fabricados por empresas como Google. Los chips de Nvidia han dominado el proceso de entrenamiento de modelos de IA, que ha sido el foco de atención en los últimos años.

«La inferencia ha llegado», dijo Huang. «Y la demanda no deja de crecer», añadió.

Vestido con su característica chaqueta de cuero negra, Huang habló en un estadio de hockey con capacidad para más de 18.000 personas durante la conferencia de cuatro días que se ha convertido en uno de los mayores escaparates de la tecnología de IA. «Solo quiero recordarles que esta es una conferencia tecnológica», dijo a la audiencia.

Pero tras un impresionante repunte que convirtió a Nvidia en la primera empresa en alcanzar una valoración de 5 billones de dólares el pasado octubre, han surgido dudas sobre su crecimiento. Los inversores también han cuestionado si su plan de reinvertir las ganancias en el ecosistema de IA dará sus frutos. Los comentarios de Huang disiparon algunos temores.

La previsión de 1 billón de dólares representa un aumento con respecto a la oportunidad de ingresos de 500.000 millones de dólares hasta 2026 que Nvidia mencionó para sus chips de IA Blackwell y Rubin en su última conferencia de resultados en febrero.

Las acciones de Nvidia subieron brevemente tras el nuevo pronóstico, pero moderaron sus ganancias y cerraron con un alza del 1,2%.

«El hecho de que Huang haya proyectado una oportunidad de 1 billón de dólares hasta 2027 subraya la demanda sostenida de la infraestructura de IA de Nvidia, a pesar de las preocupaciones de los inversores», afirmó Jacob Bourne, analista de Emarketer.

«Esto indica que Nvidia mantiene su liderazgo en el mercado de chips de IA, mientras que la industria de la IA en general se expande más allá de la experimentación inicial hacia el despliegue a gran escala».

AUGE DE LA INFERENCIA.

Huang explicó que la inferencia, proceso mediante el cual los sistemas de IA responden preguntas o realizan tareas, se dividirá en dos etapas.

Los chips Vera Rubin de NVIDIA se encargarán de una primera etapa denominada «precarga», donde la solicitud del usuario se transforma de palabras humanas al lenguaje de «tokens» que utilizan las computadoras de IA.

Los nuevos chips de Groq se encargarán de una segunda etapa de «decodificación», donde la computadora de IA proporciona la respuesta que busca el usuario.

Tras invertir cientos de miles de millones de dólares en los últimos años en chips para el entrenamiento de sus modelos de IA, empresas como OpenAI, Anthropic y Meta están reorientando sus esfuerzos hacia la atención a cientos de millones de usuarios que utilizan estos sistemas de IA.

Esto también impulsa la demanda de CPU, un mercado dominado por Intel y que se considera cada vez más una alternativa viable a los procesadores gráficos de Nvidia para la implementación de modelos de IA.

«Estamos vendiendo muchas CPU independientes», declaró Huang al presentar la nueva CPU Vera. «Sin duda, este será un negocio multimillonario para nosotros», añadió.

Huang también mostró la hoja de ruta de Feynman de la compañía, pero ofreció pocos detalles más allá de una lista de los diversos chips de Nvidia que planea incluir en la plataforma, incluidos procesadores de IA y varios chips de red. Se espera que la arquitectura Feynman esté disponible en 2028, tras el lanzamiento de los chips Rubin Ultra de la compañía.

La compañía también apunta al mercado de agentes de IA autónomos con NemoClaw, que se integra con la popular plataforma OpenClaw para añadir controles de privacidad y seguridad a la herramienta, la cual puede ejecutar de forma autónoma una amplia gama de tareas con mínima intervención humana y ha generado gran expectación a nivel mundial.

“Ha elevado el nivel de toda la discusión. Ha elevado el nivel de toda la concepción de cómo se gestiona la infraestructura”, dijo Bob O’Donnell, presidente de Technalysis Research, refiriéndose a los anuncios.

“Él (Huang) solía presentar un nuevo chip GPU y decir: ‘Miren, aquí está mi nuevo chip’. Ahora tiene, ya saben, cinco racks de equipos que conforman estos sistemas”.