Jensen Huang fue el mejor amigo de todos en Silicon Valley este año, convirtiéndose en la única persona en recorrer las tres etapas de la conferencia de Microsoft, Amazon y Google. ¿Por qué? Porque todo el mundo necesita sus GPU para impulsar sus sueños de IA.
Las unidades de procesamiento de gráficos alguna vez fueron codiciadas solo por los jugadores de PC que buscaban maximizar la configuración de su hogar, pero ahora son la joya de la corona de las empresas de tecnología más lucrativas del mundo. Es una posición única, pero ¿cómo llegó Jensen Huang hasta aquí? ¿Y qué está haciendo con esta oportunidad de su vida cuando no está en el escenario de la conferencia?
La envidia del valle
Nvidia dominó el mercado de chips de IA este año: más del 80% de los chips para entrenar y ejecutar modelos de IA en 2023 fueron fabricados por Nvidia, según los analistas de Baird. Cuando escuchas que las grandes empresas tecnológicas como Apple gastan”millones de dólares al día“Entrenando IA, una parte de eso va a Nvidia y fluiría aún más dinero si hubiera más unidades para todos. Jensen Huang nombró a su empresa Nvidia por la palabra latina que significa “envidia”, y ciertamente todos en Silicon Valley envidian su empresa en este momento.
Microsoft y Meta compraron 150.000 Nvidia H100 y H800 este año, que costaron alrededor de $30,000 cada uno. Google, Amazon y Oracle compraron tantos como pudieron conseguir, aproximadamente 50.000 cada uno. Joe Biden estableció deliberadamente política exterior de estados unidos
Los ejecutivos de las grandes tecnologías hicieron fila para estrechar la mano de Jensen en el escenario y sonreír para las fotos, pero había tensión en el aire. Poco después de que Jensen Huang saliera del escenario con su icónica chaqueta de cuero negra, sus clientes más importantes anunciaron rápidamente sus propios chips de la competencia para entrenar modelos de IA. Las grandes tecnológicas no quieren estar en deuda con nadie. Ser la estrella más grande del Valle puede significar que eres amigo de todos por ahora, pero también supone un objetivo gigante en tu espalda.
Historia de las GPU
La posición de Jensen Huang en el centro de la revolución de la IA comenzó hace mucho tiempo. El CEO de Nvidia vale aproximadamente 43 mil millones de dólares, pero su lugar preferido para celebrar reuniones es un stand en Denny’s. Hace más de 10 años, hizo una apuesta en uno de esos stands a que las GPU eran el futuro de los juegos, en lugar de las CPU.
Una GPU puede realizar muchas tareas a la vez, mientras que una CPU realiza tareas de una en una. La manifestación de los Cazadores de Mitos de 2009 todavía el mejor, comparando una GPU con 1.100 pistolas de pintura que disparan simultáneamente para recrear la Mona Lisa en una fracción de segundo. Así es como funciona una GPU, realizando tareas paralelas, mientras que una CPU es más como una sola pistola de pintura, que intenta pintar una cara sonriente, creando algo menos impresionante y que lleva más tiempo.
Las GPU revolucionaron la industria del juego, haciendo que los gráficos de los videojuegos se vieran mucho mejores que cualquier cosa producida con CPU. Resulta que, gracias a la increíble suerte o previsión de Jensen, las GPU resultarían esenciales para entrenar la inteligencia artificial que, al igual que la renderización de gráficos, requiere miles de millones de tareas simultáneas para construir grandes redes neuronales. Las GPU se han convertido en un componente esencial para cualquier empresa que trabaje con inteligencia artificial, y todos los demás fabricantes de chips están años por detrás de Nvidia.
¿Competidor o cliente?
Todo el mundo fue noticia por lanzarse a la producción de chips de IA este año. Microsoft tiene La Maia 100Google tiene la TPU v5pAmazon tiene su Entrenamiento 2y Meta anunció su desaparecido en combate. Todos suenan geniales, pero la verdad es que ninguno de ellos puede compararse con las GPU de Nvidia. Nvidia está años por delante de la competencia y todas estas empresas entrenarán la mayoría de sus modelos de IA en los chips de Jensen Huang en el futuro previsible.
“Las iniciativas que vemos para la integración vertical son muy, muy discretas”, dijo a Gizmodo Tristan Gerra, analista de investigación senior de Baird que cubre semiconductores. “Meta no tendrá su propio chip hasta 2025. AWS ha hablado de desarrollar su propia GPU, que sabemos que es extremadamente compleja y desafiante, y que llevaría varios años”.
Gerra dice que veremos esfuerzos internos para construir chips de IA durante los próximos años, pero todos serán muy limitados. Es probable que Nvidia sólo pierda un par de puntos porcentuales de participación de mercado durante el próximo año.
“Para Nvidia, realmente no hay nada comparado con el alto crecimiento de dos dígitos que veremos para ellos, y para todo el espacio, durante los próximos años”, dijo Gerra.
A largo plazo, es posible que Nvidia tenga que preocuparse por las grandes tecnologías como competidor de chips, pero por ahora, son solo clientes. Las grandes tecnológicas pueden promocionar sus chips de IA en conferencias todo lo que quieran, y Jensen Huang no perderá ni un ápice de sueño. Para cuando se pongan al día, Nvidia tiene planes aún mayores para dominar la informática.
La visión de Jensen Huang de convertir el apalancamiento en un imperio
Nvidia está intercambiando sus GPU con proveedores de nube como Google, Microsoft y AWS que, a cambio, alojan el propio servicio de nube de inteligencia artificial de Nvidia. Nube DGX. Entonces, así como estas empresas buscan los chips de inteligencia artificial de Nvidia, Jensen Huang también está desarrollando productos en la nube para reemplazarlos. ¿Pero quién ganará?
El mejor amigo de las Big Tech, y posiblemente su mayor enemigo, dijo al New York Times en su DealBook Summit que la IA ha cambiado por completo la informática. Huang espera poder utilizar su puesto para reinar en una nueva era de la informática.
“Estamos en el comienzo de una nueva generación de informática. No se ha reinventado en 60 años, por eso es tan importante”, dijo Huang. Señaló que actualmente la informática se trata en gran medida de recuperación: simplemente le pides a tu teléfono que recupere un archivo de un servidor en algún lugar. En el futuro, afirma que la informática implicará tanto la recuperación como la generación impulsada por la IA.
La revolución informática de 60 años a la que hace referencia fue liderada por Intel, la compañía de chips que perfeccionó los chips de CPU para el mercado masivo fundada por Gordon Moore y Bob Noyce en 1958. Intel aumentó drásticamente la potencia informática de la humanidad al colocar muchos transistores pequeños en chips de computadora de silicio. . Jensen Huang ve a Nvidia y las GPU en el centro de la próxima revolución; el próximo Intel.
“No se puede resolver esta nueva forma de hacer informática simplemente diseñando un chip”, afirmó Huang. “Todo, desde la red hasta la conmutación, la forma en que se diseñan las computadoras, los chips mismos, todo el software que se encuentra encima y la metodología que lo une todo. Es un gran problema porque es una reinvención completa de la industria informática”.
El cambio del que habla Jensen se alinea con lo que Sam Altman describe como el futuro de la tecnología. En el discurso de apertura de OpenAI, Altman describe un futuro en el que los humanos pedirán a las computadoras que hagan una tarea por usted, en lugar de hacer la tarea en la computadora. Describen la generación de IA no solo como una característica, sino como el sistema operativo central de las computadoras en el futuro.
Huang se ve a sí mismo como uno de los primeros en reconocer este nuevo futuro, que implica nuevos centros de datos, nuevos diseños de computadoras y nuevos lenguajes de codificación para impulsarlos. Huang y Nvidia están apostando todo su dinero por esta visión y esperan ser la empresa de tecnología que construya el futuro de la informática. En 5 a 10 años, es posible que las grandes tecnologías hayan alcanzado el nivel actual de las GPU, pero eso es solo el comienzo, según Jensen Huang.
“Es difícil para la gente entenderlo”, dijo Huang. “Pero esa fue la gran observación que hicimos. Incluye un chip, pero no se trata de ese chip”.