Los competidores de Nvidia están dando la vuelta al mundo, pero aún les quedan años para ponerse al día.

NVDA es el rey de la inteligencia artificial. Su participación en el mercado mundial de chips de IA se estima entre el 70% y el 90%. Sus procesadores gráficos de alta potencia, ideales para entrenar y ejecutar modelos de IA, tienen una demanda tan alta que obtenerlos es una tarea en sí misma.

En junio, con la moda de la IA en pleno apogeo, la capitalización de mercado de Nvidia superó la marca del billón de dólares. El viernes, las acciones de la compañía alcanzaron un máximo histórico de 549,91 dólares.

No es sólo el hardware de Nvidia lo que le ayuda a mantenerse por delante de sus competidores. el El software Cuda de la empresa.que los desarrolladores utilizan para crear plataformas de inteligencia artificial, es igualmente importante para la supervivencia de Nvidia.

«El software sigue siendo el foso estratégico para Nvidia», explicó Chirag Dekati, vicepresidente analista de Gartner. «Estas… experiencias listas permiten a Nvidia estar a la vanguardia del mindshare, así como de la adopción».

El progreso de Nvidia no se produjo de la noche a la mañana. Ha estado trabajando en productos de inteligencia artificial durante años, incluso cuando los inversores cuestionaron la medida.

«Hay que reconocer que Nvidia comenzó hace unos 15 años a trabajar con universidades para encontrar nuevas cosas que se pudieran hacer con las GPU, más allá de los juegos y la visualización», explicó Patrick Moorhead, director ejecutivo de Moor Insights & Strategy.

«Lo que hace Nvidia es ayudar a crear mercados y eso pone a los competidores en una posición muy difícil allí, porque cuando se ponen al día, Nvidia está en camino a la siguiente novedad», añadió.

Pero las amenazas al reinado de Nvidia van en aumento. Los rivales Intel (INTC) y AMD (AMD) están reuniendo sus fuerzas para hacerse con su propia porción del pastel de la IA. En diciembre, AMD presentó su acelerador MI300, que está diseñado para competir con los aceleradores de centros de datos propios de Nvidia. Mientras tanto, Intel está construyendo un acelerador de IA Gaudi3, que también competirá con las ofertas de Nvidia.

Sin embargo, no se trata sólo de AMD e Intel. Los hiperescaladores, que incluyen a los proveedores de nube Microsoft (MSFT), Google (GOOG, GOOGL) y Amazon (AMZN), así como Meta (META), están recurriendo cada vez más a sus propios chips en forma de los conocidos como ASIC o Circuitos integrados para aplicaciones específicas.

La historia continúa

Piense en los aceleradores de gráficos con IA de Nvidia, AMD e Intel como expertos en todos los oficios. Se pueden utilizar para una variedad de tareas diferentes relacionadas con la IA, lo que garantiza que los chips puedan manejar cualquier cosa que una empresa necesite.

Los ASIC, por otro lado, son maestros en un solo oficio. Están diseñados específicamente para satisfacer las necesidades de IA de una empresa y, a menudo, son más eficientes que las GPU de Nvidia, AMD e Intel.

Esto es un problema para Nvidia, ya que los hiperescaladores gastan mucho cuando se trata de GPU impulsadas por IA. Pero a medida que los escaladores se centran más en su hardware ASIC, es posible que necesiten menos chips Nvidia.

Sin embargo, en general, la tecnología de Nvidia supera a la de sus competidores.

«Tienen… una línea de investigación a largo plazo para continuar impulsando el futuro del liderazgo de GPU», explicó DeCati.

Otra cosa a considerar cuando se trata de chips de IA es cómo se utilizan. El primer método es el de entrenar modelos, lo que se llama, bueno, coaching. El segundo es poner estos modelos en práctica para que las personas puedan usarlos para hacer cosas como crear resultados específicos que desee, ya sea en forma de texto, imágenes o cualquier otra cosa. Esto se llama inferencia.

OpenAI tiene conclusiones para ChatGPT, mientras que Microsoft tiene conclusiones para Copilot. Cada vez que envía una solicitud a cualquiera de los programas, este aprovecha los aceleradores de IA para generar el texto o la imagen que desea.

Con el tiempo, la inferencia probablemente se convierta en el principal caso de uso de los chips de IA, a medida que más empresas busquen aprovechar diferentes modelos de IA.

Sin embargo, la explosión de la IA aún está en sus inicios. La gran mayoría de las empresas que se beneficiarán de la IA aún no están en el juego. Entonces, incluso si la participación de mercado de Nvidia se ve afectada, sus ingresos seguirán aumentando a medida que el campo de la IA prospere.

Daniel Holly Es el editor de tecnología de Yahoo Finance. Ha estado cubriendo la industria tecnológica desde 2011. Puedes seguirlo en Twitter. @Daniel Holly.

Haga clic aquí para conocer las últimas noticias tecnológicas que afectarán al mercado de valores.

Lea las últimas noticias financieras y comerciales de Yahoo Finanzas