Dicen que hoy en día conseguir GPUs de NVIDIA es como comprar drogas: funciona mediante acuerdos directos con mediadores e intermediarios, sin rastro de un mercado organizado, estable y previsible. Es el resultado de la escasez.
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A simple vista podría parecer un mercado de productos homogéneos, casi intercambiables. Pero la realidad es muy distinta. En torno a los chips de NVIDIA compiten arquitecturas profundamente diferentes: las TPUs de Google o los chips de Amazon, cada una con sus propias librerías —específicas e incompatibles entre sí—. Y, al otro lado, China intenta avanzar con sus propias arquitecturas y ecosistemas de software, en un esfuerzo titánico que progresa lentamente y con un enorme coste económico y tecnológico.
En el epicentro de todo está NVIDIA, una compañía admirada y temida a partes iguales, que está redefiniendo la industria a través de tres palancas de poder: el mejor producto, una liquidez desbordante y el control de las librerías de software que se han convertido en el estándar de la inteligencia artificial: CUDA. Su estrategia es clara: administrar la escasez para moldear el mercado, decidiendo quién gana y quién pierde. En última instancia, es el dinero ejerciendo su poder más puro.
Jensen Huang, CEO de NVIDIA.
La evolución del mercado
De los ferrocarriles a la inteligencia artificial
No es nada nuevo. Los estadounidenses suelen referirse a la “Gilded Age”, una época de enorme desarrollo económico y urbano, protagonizada por los Rockefeller, Carnegie, Vanderbilt o Morgan, que simbolizaron tanto el dinamismo como los excesos de una sociedad en transformación. Fue una era dominada por la innovación: el ferrocarril, la electricidad, el acero y el automóvil transformaron el mundo, como hoy lo hace la inteligencia artificial. Pero también fue el tiempo en que los grandes industriales jugaban al Monopoly con el planeta: la época del poder del dinero.
NVIDIA es una empresa singular. Su fundador, Jensen Huang, tiene uno de los perfiles de LinkedIn más peculiares del mundo: solo dos empleos, friegaplatos y fundador de NVIDIA.
Es una compañía donde buena parte de los empleados son multimillonarios. ¿Cómo se gestiona una empresa en la que casi todos tienen un potencial altísimo, podrían encontrar un puesto similar en segundos y no trabajan por dinero? La empresa se mueve a un ritmo frenético y compite con innovación tecnológica de altísimo nivel, no en un frente, sino en muchos. Sus retos tienen poco que ver con los de una compañía convencional.
¿Cómo se gestiona una empresa en la que casi todos tienen un potencial altísimo, podrían encontrar un puesto similar en segundos y no trabajan por dinero?
La mayoría de los ingresos de NVIDIA provienen hoy de los centros de IA, pero no siempre fue así. Al principio fabricaba tarjetas gráficas para videojuegos. De hecho, en 1998 estuvo al borde de la bancarrota. Jensen Huang apostó los últimos cinco millones de dólares en desarrollar la RIVA TNT, que más tarde evolucionó en la GeForce 256, un éxito rotundo.
Su gran salto, sin embargo, vino por azar: el paso del gaming a la inteligencia artificial. El pionero fue Andrew Ng, que en 2009, cuando era profesor en Stanford, utilizó tarjetas NVIDIA GTX 280 para entrenar redes neuronales y descubrió que eran entre 50 y 100 veces más rápidas. El salto definitivo llegó en 2012, con el célebre paper de Hinton, Sutskever y Krizhevsky, que revolucionó el reconocimiento de imágenes. Krizhevsky usó una GTX 580, y desde entonces NVIDIA es sinónimo de inteligencia artificial.
Jensen Huang, CEO de NVIDIA.
El camino de NVIDIA
Estrategia, poder y alianzas
Estos mercados, especialmente para quienes los inventan, como NVIDIA, comienzan siendo monopolios, pero con el tiempo se transforman en oligopolios. Inevitablemente surgirán competidores: los chinos Huawei o Cambricon, los coreanos Samsung o los propios estadounidenses. El reto para NVIDIA es ralentizar ese proceso y consolidarse como el estándar del sector, tal como hizo Intel en su día.
Más allá de las adquisiciones o las inversiones estratégicas en innovación abierta, hay tres grandes líneas en la estrategia de NVIDIA que conviene observar.
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En primer lugar, canalizar inversiones hacia los centros de IA para que la demanda —especialmente de GPUs NVIDIA— no se detenga. Hay ejemplos evidentes, como los 700 millones de dólares invertidos en Nscale, pero también operaciones más creativas, como el acuerdo con CoreWeave para recomprar GPUs no utilizadas, que podría alcanzar los 6.300 millones en siete años y abre la vía al leasing de chips, un modelo de negocio similar al alquiler de ordenadores de IBM durante décadas. Este giro no solo aporta liquidez a un mercado dominado por la escasez, sino que refuerza el lock-in: pocos fabricantes disponen del efectivo suficiente para sostener una política así.
En esta misma línea, aunque con matices, debe entenderse el acuerdo con OpenAI: una inversión de 100.000 millones de dólares y el compromiso de suministrar el equivalente a 10 GW de GPUs, es decir, entre 5 y 6 millones de GPUs, prácticamente toda la producción de NVIDIA este año.
Este acuerdo garantiza que la carrera sigue viva. Asegurar la disponibilidad de cómputo para los líderes significa asegurar que los nuevos desarrollos llegarán al público en forma de productos y servicios innovadores.
Existe un consenso creciente en el sector: aún no se ha tocado techo
Existe un consenso creciente en el sector: aún no se ha tocado techo. Una mayor capacidad de cálculo permitirá alcanzar rendimientos muy superiores. Los grandes actores —OpenAI, Anthropic o Google— ya tienen modelos que ganan competiciones de matemáticas y programación gracias a más potencia de cómputo. También hay modelos experimentales capaces de descubrir nuevas moléculas o resolver problemas matemáticos que antes se consideraban irresolubles. Es una realidad tangible.
Para NVIDIA, es esencial que estos avances se democraticen, aumentando así el consumo de capacidad de cálculo. De nuevo, se trata de combatir la escasez y asegurar al capital que el crecimiento seguirá su curso.
Pero hay otra variable clave: la competencia geopolítica. Estados Unidos y China pugnan por liderar la nueva economía de la inteligencia artificial. No es solo un pulso entre modelos sociales, sino también entre estructuras industriales. La rivalidad entre NVIDIA y Huawei refleja este enfrentamiento.
La clave está en avanzar más rápido, en resolver los problemas antes que el rival. Y para ello, contar con los grandes proveedores de modelos es fundamental: se trata de garantizar la viabilidad tanto de las empresas como de sus ecosistemas tecnológicos.
Jensen Huang en la última presentación de NVIDIA.
El sentido de Jensen Huang
Dinero, pero ¿para qué?
Una tercera línea estratégica merece atención: el reciente acuerdo entre NVIDIA e Intel. A primera vista parecía un rescate orquestado por el gobierno estadounidense, y algo de eso hay. Pero también hay un sueño detrás.
Jensen Huang cree que el nuevo PC será un AI PC. Dos versiones se perfilan: una con capacidad suficiente para ejecutar modelos en local —para uso o desarrollo—, y otra basada en un futuro sistema operativo centrado en inteligencia artificial que requerirá un coprocesador potente. NVIDIA quiere ser su proveedor, aquí estamos hablando de más de 150 millones de PCs.
NVIDIA piensa más allá de los centros de IA
El acuerdo con Intel tiene además una lógica industrial. Intel posee tecnologías de empaquetado avanzadas y desarrollos 3D prometedores, y la demanda de chips supera ampliamente la capacidad de producción de TSMC. Contar con más proveedores no es solo útil: es imprescindible.
NVIDIA piensa más allá de los centros de IA. El AI PC es solo un ejemplo. Los vehículos autónomos —incluyendo transporte de última milla, camiones, autobuses y transporte por carretera — Finalmente, los robots humanoides, donde Nvidia está invirtiendo mucho, son la tercera línea. Solo con que algunos de estos sueños se hagan realidad veremos cómo la empresa multiplica por tres o más su valor, es decir, más allá de los $10T. Algo posible en un corto espacio de tiempo, si los avances tecnológicos lo acreditan, y todo parece indicar que va a ser así.
Asistimos, así, a una nueva versión del poder del dinero. Pero a diferencia de la “Gilded Age” de Rockefeller, Carnegie, Vanderbilt y Morgan, hoy no se compite mediante fusiones o adquisiciones ni se busca dominar mercados con base en controlar la distribución: se compite con innovación. Se trata de hacer posibles esas innovaciones, su difusión y adopción por parte del resto de la economía y, al hacerlo, asegurarse una posición dominante en este mundo nuevo que se está construyendo.
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Esteve Almirall es full professor de ESADE y director del Center for Innovation in Cities. Es doctor en Management Sciences (ESADE) y Master & DEA en IA (UPC), y se ha diplomado en Marketing por la UC Berkeley y GCPCL por la Harvard Business School. Ha dedicado su carrera a las tecnologías de la información, especialmente en consultoría, banca y finanzas, donde trabajó durante más de 20 años.