Nvidia, la empresa cuyos chips actualmente impulsan gran parte de la infraestructura de inteligencia artificial del mundo, está avanzando en el desarrollo de software y modelos de IA, lo que indica que aspira a ser mucho más que un simple fabricante de hardware.
Las cifras revelan parte de la trama. Los analistas predicen que los ingresos anuales de Nvidia superarán los 358.700 millones de dólares en 2026, tras aumentar de 26.900 millones de dólares en 2022 a 215.900 millones de dólares en 2025.
Las acciones de ChatGPT han aumentado alrededor de un 990% desde el inicio de la compañía en noviembre de 2022.
Nvidia anunció sus intenciones de invertir 26 mil millones de dólares durante los próximos cinco años para ayudar al desarrollo de grandes modelos de inteligencia artificial de código abierto en presentaciones ante la Comisión de Bolsa y Valores de Estados Unidos.
El atractivo de la compañía nunca se ha limitado a los chips. Su plataforma de software CUDA, que permite a los clientes sacar el máximo provecho de sus unidades de procesamiento gráfico, ha sido fundamental para su auge.
Justin Boitano,dent de plataformas empresariales de Nvidia, señaló que la mayoría de su personal son ingenieros de software, un hecho que a menudo se pasa por alto.
Para ampliar ese componente de software, Nvidia lanzó recientemente un nuevo modelo de lenguaje de IA de código abierto llamado Nemotron 3 Super . Este modelo está diseñado para sistemas de IA de nivel empresarial que involucran la colaboración de múltiples agentes de IA tron
Contiene 120 mil millones de parámetros y utiliza un diseño llamado Mezcla de Expertos.
Una de sus características clave es una ventana de contexto de hasta un millón de tokens, lo que significa que puede procesar un libro completo o miles de páginas de registros financieros en una sola ejecución.
Nvidia ha tomado lo que podríamos llamar un camino intermedio con este modelo.
A diferencia de OpenAI, que mantiene sus modelos cerrados, o Meta, que abre completamente sus modelos Llama, Nvidia publicará los parámetros clave del modelo. Empresas y desarrolladores pueden descargarlos y ejecutarlos gratuitamente, o ajustarlos a sus propias necesidades.
Si Nvidia puede mantener su liderazgo en hardware y captar el 10% del mercado de modelos fundamentales, los analistas financieros dicen que la medida podría generar 50 mil millones de dólares adicionales en ingresos anuales dentro de tres años.
En cuanto a la implementación de hardware, Nvidia no construye centros de datos por sí misma. Socios como Dell, Hewlett Packard Enterprise y Foxconn se encargan de esa tarea.
Arthur Lewis, quien dirige la infraestructura en Dell, dijo que su compañía ayudó a un cliente a configurar 100.000 GPU en solo seis semanas.
Al mismo tiempo, NTT DATA reveló un plan para implementar lo que denomina "fábricas de IA impulsadas por hardware de Nvidia". Se trata de configuraciones completas que integran sistemas de gobernanza, herramientas de software, infraestructura y datos.
El programa utiliza las herramientas de software NeMo y NIM de Nvidia además de su hardware.
Un hospital de investigación del cáncer que utiliza plataformas Nvidia para radiología y diagnóstico, un proveedor de piezas de automóviles que utiliza servicios en la nube impulsados por Nvidia para reducir el tiempo de configuración de la producción de meses a días, y un fabricante estadounidense que actualmente prueba líneas de producción de baterías utilizando simulación acelerada por Nvidia son solo algunos ejemplos de los primeros resultados de los clientes.
Kari Briski,dent de software de inteligencia artificial generativa empresarial de Nvidia, señaló que construir estos modelos de vanguardia pone una enorme presión en los sistemas de almacenamiento, redes y computación, y esa presión ayuda a dar forma a la dirección del hardware futuro.
El director ejecutivo Jensen Huang describió la IA como algo más parecido a una infraestructura fundamental que a una moda de software.
“La IA es una de las fuerzas más poderosas que configuran el mundo actual”, afirmó Huang. “No es una aplicación inteligente ni un modelo único; es una infraestructura esencial, como la electricidad e internet”
Huang describió la pila de IA en cinco capas : energía en la base, luego chips, luego infraestructura física como sistemas de tierra y refrigeración, luego modelos de IA y, finalmente, aplicaciones en la parte superior, donde dijo que se crea valor económico real, a través de cosas como el descubrimiento de fármacos, robots industriales y vehículos autónomos.

Reconoció que el desarrollo aún está en las primeras etapas.
Hasta ahora se han gastado unos cientos de miles de millones de dólares, pero Huang dijo que el total requerirá billones y lo calificó como potencialmente la mayor construcción de infraestructura en la historia de la humanidad.
Agregó que los modelos de IA han cruzado recientemente una línea clave, volviéndose lo suficientemente confiables como para ser ampliamente útiles, y que los modelos de código abierto están ayudando a acelerar la adopción en todos los ámbitos.
¿Sigues dejando que el banco se quede con lo mejor? Mira nuestro video gratuito sobre cómo ser tu propio banco .