Don clark es periodista especializado en temas de tecnología, en específico en la rama de chips y tecnología empresarial en el periódico The New York Times.

Nvidia es el principal fabricante mundial de chips diseñados para la Inteligencia Artificial (IA ). Durante 10 años, la empresa ha construido una ventaja muy marcada ya que los chips producidos por Nvidia han sido líderes en la realización de tareas complejas de IA, como el reconocimiento de imágenes, facial y de voz, chatbots, así como también en el desarrollo de piezas clave de software en la IA.

Nvidia no le ha bastado con ser líder, sino que también ha buscado mantener el liderazgo con el acceso a ordenadores especializados a sus clientes, servicios informáticos y otras herramientas de su comercio emergente (dato crucial 1). Aunque grandes empresas como Google, Amazon, Meta e IBM, han producido sus propios chips de IA, el reconocimiento de Nvidia es calificado como el claro ganador en la IA (dato crucial 2).

Jensen Huang, cofundador y director ejecutivo de Nvidia, considera que la informática ha pasado por su mayor cambio desde que IBM definió la función de sistemas y software, debido a que actualmente la unidad de procesamiento gráfico (GPU, por su sigla en inglés) y otros chips de propósito especial están reemplazando a los microprocesadores estándar y los chatbots de IA a las codificaciones de software (dato crucial 3). Desde 2006 Huang, brindó la tecnología llamada CUDA que ayudaba a programar las GPU para nuevas tareas, los cuales daban la innovación de no estar cerrados a un solo propósito, sino que también permitir el desarrollo en diversas actividades, tales como los campos de la química y física. El trabajo de Nvidia no sólo es ser un proveedor, también colabora con científicos y empresas emergentes en el mismo ámbito (datos cruciales 4 y 5).

Otra innovación propia de Nvidia, fue el ofrecer chips más rápidos cada dos años, además de ser un vendedor de chips o placas de circuitos para sistemas de otras empresas, comenzó a vender computadoras para realizar tareas de manera más eficiente con IA. Algunos de sus sistemas, tienen el tamaño de una supercomputadora, la cual opera utiliza tecnología de red patentada y miles de GPU. Por otro lado Nvidia ,mediante sus innovadoras computadoras hechas para desarrollar IA, ha permitido que empresas renten dicho producto como CoreWeave (dato crucial 6).

Además, en septiembre 2023, Nvidia anunció la producción de nuevos chips H100, los cuales resultaron ser los cimientos para Chat GPT.

El problema de la alta demanda a la que está sujeta Nvidia por sus chips, es que debe decidir quiénes serán beneficiados con el producto y quienes no, lo que ha generado preocupaciones en el sector empresarial de la tecnología. Además, para los rivales es complicado competir con Nvidia debido a su gran mercado en venta de computadoras, servicios en la nube y modelos de inteligencia artificial. Tal como Google, quien ha producido sus propios chips de IA y también han generado demanda, pero sigue trabajando de la mano con las GPU de Nvidia.

En cuestión de precios, Nvidia posee chips más caros que los de competencia, inclusive entre grandes de la industria tecnológica. Si bien esta es una vía para que las empresas puedan competir por ofrecer chips más baratos, la reputación y calidad que ofrece Nvidia aun no tiene un rival (dato crucial 7). Un efecto positivo para Huang, es el mejor aprovechamiento de los chips al ahorrar dinero de sus clientes por medio de la reducción a la mitad en el tiempo de capacitación, lo que provoca que el ahorro sea mayor que el costo de todos los chips (dato crucial 8).