En sus inicios, NVIDIA era una marca asociada al gaming: tarjetas gráficas, rendimiento, frames por segundo. Ese capítulo no se cerró, pero quedó rebasado cuando la compañía evolucionó y se convirtió en un engranaje central de la infraestructura que hoy sostiene el auge de la inteligencia artificial.

Su crecimiento no es casual ni reciente. NVIDIA supo moverse a tiempo del hardware para videojuegos hacia un enfoque de chips, software, redes, plataformas y, ahora, sistemas integrados pensados para IA a escala industrial. El resultado es una posición dominante en el mercado de procesadores para inteligencia artificial y cifras financieras que, aunque han fluctuado recientemente en los mercados, siguen respaldadas por una expansión tangible del negocio.

NVIDIA opera en un entorno marcado por tensiones geopolíticas, restricciones de exportación (especialmente hacia China), una competencia que no se queda quieta (AMD, Intel, Amazon Web Services) y clientes grandes que ya trabajan en sus propios chips de IA. Aun así, la empresa no se achica y opta por ampliar el tablero.

IA industrial y diseño

En sus anuncios más recientes, NVIDIA dejó claro que la IA ya no es solo software ni experimentación. Entró a una fase industrial con modelos y sistemas que generan planes de negocio, analizan mercados, investigan y razonan sobre enormes volúmenes de información. 

Ahí entran los chips Vera Rubin (nombrados en honor a la relevante astrónoma estadounidense), su nueva plataforma de chips de IA, que ya se encamina a producción completa en la segunda mitad del año. No se trata solo de una GPU más rápida. Rubin está diseñada bajo un principio de codiseño integral: GPU, CPU, redes, seguridad, software, energía y enfriamiento pensados como un solo sistema. No se optimizan por separado, sino como una unidad. Una respuesta a las limitaciones actuales de consumo eléctrico, confiabilidad, velocidad y costos.

De la IA digital a la IA física

Pero el movimiento más interesante quizá navegue fuera de los centros de datos. NVIDIA ha subrayado lo que llama “IA física”: robots, fábricas inteligentes y vehículos autónomos. Plataformas como Isaac (robótica) y DRIVE AGX (vehículos autónomos) ya no son proyectos paralelos, sino pilares de crecimiento.

En el CES en Las Vegas, Jensen Huang presentó Alpamayo, un nuevo sistema para conducción autónoma que, según sus palabras, permite a los vehículos razonar sobre escenarios poco comunes, manejar entornos complejos y explicar sus decisiones. Más allá del discurso, el detalle es que Alpamayo es open source y ya está disponible en la plataforma en línea dedicada a la ciencia de datos y el aprendizaje automático Hugging Face, lo que abre la puerta a que investigadores y desarrolladores lo adapten y reentrenen.

NVIDIA también confirmó colaboraciones con empresas de tecnología, diseño electrónico y software como Cadence, Siemens, Synopsys y Palantir, además de su trabajo conjunto con Mercedes-Benz para el desarrollo de vehículos sin conductor. El objetivo es claro: integrar IA en sistemas que operan en el mundo físico, no solo en pantallas.

Como Tesla, NVIDIA contempla lanzar un servicio de robotaxis en el corto plazo, en alianza con un socio aún no revelado. Y en paralelo, impulsa el concepto de “IA soberana”: vender infraestructura de inteligencia artificial directamente a gobiernos que buscan desarrollar capacidades propias.

Un lugar estratégico

Hoy, NVIDIA es la empresa pública más valiosa del mundo tras convertirse en un proveedor invisible pero indispensable para industrias, gobiernos, desarrolladores, incluso para el resuelvetareas Chat GPT.

El reto ya no es crecer rápido, sino sostener esa posición en un entorno cada vez más competitivo y politizado, en el que NVIDIA ha ayudado a convertir a la inteligencia artificial en un sinónimo de infraestructura.

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