El CEO de Nvidia, Jensen Huang: La IA plantea nuevos desafíos de seguridad, la ciberseguridad se convertirá en el próximo mercado de crecimiento

TradingKey - El cofundador y CEO de Nvidia (NVDA), Jensen Huang, afirmó que, a medida que la tecnología de inteligencia artificial siga evolucionando, se prevé que la ciberseguridad se convierta en el próximo gran mercado de aplicación de la IA.

El 10 de septiembre, hora local, durante su intervención en la Conferencia de Tecnología de Goldman Sachs en San Francisco, declaró que la IA está cambiando los métodos de desarrollo de software y que el aumento significativo en la velocidad de generación de código ha acelerado el ciclo de exposición a vulnerabilidades, ataques y remediación, lo que impulsará aún más la demanda de las empresas de soluciones de ciberseguridad.

Huang considera que los modelos de IA están acelerando la automatización de la programación informática. Si bien mejora la eficiencia en el desarrollo de software, los riesgos potenciales de seguridad también aumentan simultáneamente. La escritura y modificación de código, que antes requerían mucho tiempo, ahora pueden ser completadas con rapidez por la IA, lo que significa que los atacantes podrían descubrir y explotar vulnerabilidades a un ritmo más acelerado, obligando a las empresas a mejorar su eficiencia en la detección y remediación de seguridad. A medida que los agentes de IA se involucren más en el proceso de desarrollo de software, el sector de la ciberseguridad podría experimentar un nuevo crecimiento de la demanda como resultado.

La ciberseguridad podría convertirse en un nuevo mercado de crecimiento

A medida que las empresas comienzan a desplegar modelos de IA y agentes de IA a gran escala, los problemas de seguridad se extienden gradualmente desde los sistemas informáticos tradicionales hacia los modelos, el código, los datos y los flujos de trabajo automatizados.

La propia IA puede servir tanto de herramienta de ataque como de mecanismo de defensa, lo que fomenta una relación cada vez más estrecha entre la ciberseguridad y la IA.

“¿Qué mejor manera de crear demanda que crear un problema?”, afirmó Jensen Huang. “¿Quién no quiere que su mercado esté eufórico con su producto y haga cola a la vuelta de la esquina para conseguirlo? Por lo tanto, hay formas responsables de hacerlo y hay formas menos atractivas de hacerlo”.

En los últimos años, el principal motor de crecimiento de Nvidia ha procedido de la construcción de centros de datos de IA. A medida que los gigantes de la computación en la nube continúan aumentando sus gastos de capital, la demanda de GPUs, equipos de red y sistemas informáticos completos ha crecido rápidamente, convirtiendo a Nvidia en la beneficiaria más directa de esta ola de inversión en infraestructura de IA.

Aunque los principales ingresos de Nvidia siguen procediendo de los chips de IA y los sistemas para centros de datos, la compañía está ampliando su alcance hacia modelos, software y soluciones sectoriales. Si la ciberseguridad se convierte en un nuevo mercado para las aplicaciones de IA, las empresas de software de seguridad, las plataformas en la nube y las grandes empresas tendrán que desplegar más potencia de cálculo de inferencia, ampliando así su uso del hardware y software de Nvidia.

La compañía ya ha comenzado a trabajar con empresas como CrowdStrike (CRWD), Cisco (CSCO) y Palantir (PLTR) para impulsar alianzas en materia de seguridad de IA. Nvidia puede proporcionar GPUs, modelos abiertos Nemotron y herramientas de desarrollo relacionadas, mientras que los socios se encargan de integrar estas capacidades en plataformas de detección de amenazas, análisis de datos empresariales y operaciones de seguridad.

Esta división del trabajo es similar a la estrategia de Nvidia en otras industrias; la compañía no reemplaza directamente a los proveedores de ciberseguridad, sino que proporciona la plataforma de cálculo necesaria para entrenar y ejecutar modelos de seguridad. A medida que las empresas incorporan funciones automatizadas de detección de vulnerabilidades, verificación de identidad y supervisión de redes, también es probable que aumente la carga de trabajo de cálculo necesaria para los sistemas de seguridad.

Jensen Huang responde a las preocupaciones sobre las 'operaciones circulares'

Por otra parte, las actividades de inversión y fusiones y adquisiciones de Nvidia en los últimos años también han atraído una creciente atención por parte del mercado.

La semana pasada, la compañía anunció sus planes para adquirir la startup de IA Hugging Face por aproximadamente 13.000 millones de dólares, ampliando aún más su presencia en la cadena de valor de la inteligencia artificial. Durante el último período, Nvidia ha construido una red de ecosistema más amplia invirtiendo en diversos tipos de empresas de IA, con un alcance que se expande continuamente desde los chips y modelos hasta el software y las aplicaciones de IA.

Sin embargo, esta estrategia también ha desatado una nueva controversia: cuando un fabricante de chips invierte en empresas de IA que posteriormente pueden comprar los propios chips y servicios de computación de Nvidia, ¿se crea una especie de "transacciones circulares" que infla la valoración que hace el mercado de la demanda de IA?

Jensen Huang no está de acuerdo con esta postura.

Afirmó que, cuando Nvidia invierte, no se limita a inyectar capital en socios del ecosistema, sino que evalúa la demanda real y el potencial comercial de una empresa basándose en su propio conocimiento del sector. Considera que Nvidia puede ver qué problemas están resolviendo los clientes, lo que le otorga una ventaja informativa de la que carecen otros inversores al tomar decisiones de inversión.

Huang enfatizó que Nvidia necesita constatar una clara demanda del mercado antes de destinar realmente el capital corporativo. En otras palabras, un posible candidato de inversión debe demostrar primero que ya cuenta con clientes reales, en lugar de depender únicamente de las expectativas del mercado de capitales para vender una historia de crecimiento.