Visto en: https:\/\/www.bbc.com\/<\/p>\n
Muy pocas empresas han logrado la haza\u00f1a de Nvidia, el gigante de la inteligencia artificial.<\/b><\/p>\n<\/div>\n La empresa estadounidense de procesadores inform\u00e1ticos y tarjetas gr\u00e1ficas super\u00f3 este martes el US$1 bill\u00f3n valor en bolsa, convirti\u00e9ndose en una de las pocas compa\u00f1\u00edas que entra al selecto club de compa\u00f1\u00edas como Apple, Microsoft, Alphabet y Amazon.<\/p>\n<\/div>\n Desde el comienzo del a\u00f1o, las acciones de Nvidia se han disparado m\u00e1s de 166%. El mayor salto de la empresa en Wall Street ocurri\u00f3 luego que presentara resultados trimestrales que superaron todas las expectativas del mercado, posicion\u00e1ndose como la mayor empresa de chips del mundo.<\/p>\n<\/div>\n Nvidia fabrica potentes microprocesadores que operan como\u00a0el \u00abcerebro\u00bb de la inteligencia artificial.<\/b><\/p>\n \u00abLas empresas m\u00e1s \u00e1giles aprovechar\u00e1n la inteligencia artificial y mejorar\u00e1n su posici\u00f3n. Las empresas menos \u00e1giles perecer\u00e1n\u00bb, le dijo Jensen Huang, director ejecutivo de la firma, a estudiantes graduados de la Universidad Nacional de Taiw\u00e1n en Taip\u00e9i.<\/p>\n Cuando ChatGPT se hizo p\u00fablico en noviembre pasado, tuvo impacto m\u00e1s all\u00e1 de la industria de la tecnolog\u00eda.<\/p>\n<\/div>\n Desde ayudar con la redacci\u00f3n de discursos hasta la codificaci\u00f3n de computadoras, de pronto la inteligencia artificial (IA) se perfil\u00f3 como una herramienta real y \u00fatil.<\/p>\n<\/div>\n Sin embargo, esto no ser\u00eda posible sin un hardware inform\u00e1tico muy potente.<\/p>\n<\/div>\n Y una empresa en particular se convirti\u00f3 en\u00a0el centro de la bonanza de la IA: Nvidia, con sede en California<\/b>.<\/p>\n<\/div>\n Originalmente conocida por fabricar el tipo de chips de computadora que procesan gr\u00e1ficos, en particular para juegos de computadora, el hardware de Nvidia es la base de la mayor\u00eda de las aplicaciones de IA en la actualidad.<\/p>\n<\/div>\n \u00abEs el actor l\u00edder en tecnolog\u00eda que permite esta cosa nueva llamada inteligencia artificial\u00bb, dice Alan Priestley, analista de la industria de semiconductores de Gartner.<\/p>\n<\/div>\n \u00abLo que Nvidia es para la IA es casi como lo que Intel fue para las PC\u00bb<\/b>, explica Dan Hutcheson, analista de TechInsights.<\/p>\n<\/div>\n ChatGPT fue entrenado con el uso de 10.000 de las unidades de procesamiento de gr\u00e1ficos (GPU) de Nvidia, agrupadas en una supercomputadora que pertenece a Microsoft.<\/p>\n<\/div>\n \u00abEs una de las muchas supercomputadoras que se han construido con GPU de Nvidia, para una amplia variedad de usos cient\u00edficos y de inteligencia artificial\u00bb, indica Ian Buck, gerente general y vicepresidente de computaci\u00f3n acelerada de Nvidia.<\/p>\n Nvidia tiene alrededor del 95% del mercado de GPU para aprendizaje autom\u00e1tico, se\u00f1al\u00f3 un informe reciente de CB Insights.<\/p>\n<\/div>\n Las cifras muestran que\u00a0su negocio de inteligencia artificial gener\u00f3 alrededor de US$15<\/b>.000<\/b>\u00a0millones en ingresos el a\u00f1o pasado<\/b>, 40% m\u00e1s que el a\u00f1o anterior y super\u00f3 a los juegos como su mayor fuente de ingresos.<\/p>\n<\/div>\n Las acciones de Nvidia se dispararon casi un 30% despu\u00e9s de que publicara los resultados del primer trimestre el mi\u00e9rcoles. La compa\u00f1\u00eda dijo que est\u00e1 aumentando la producci\u00f3n de sus chips para satisfacer la \u00abdemanda creciente\u00bb.<\/p>\n<\/div>\n Los chips de IA cuestan aproximadamente US$10<\/b>.<\/b>000 cada uno<\/b>, aunque su \u00faltima y m\u00e1s poderosa versi\u00f3n se vende por mucho m\u00e1s.<\/p>\n<\/div>\n \u00bfC\u00f3mo se convirti\u00f3 Nvidia en un actor central en la revoluci\u00f3n de la IA?<\/p>\n<\/div>\n En definitiva, gracias a la uni\u00f3n entre una apuesta osada y un buen momento.<\/p>\n<\/div>\n Jensen Huang, ahora director ejecutivo de Nvidia, fue uno de sus fundadores en 1993. Entonces, Nvidia se centr\u00f3 en mejorar los gr\u00e1ficos para juegos y otras aplicaciones.<\/p>\n<\/div>\n En 1999, desarroll\u00f3 GPU para mejorar la visualizaci\u00f3n de im\u00e1genes para computadoras.<\/p>\n Las GPU se destacan en el procesamiento de muchas tareas peque\u00f1as simult\u00e1neamente<\/b>\u00a0(por ejemplo, manejar millones de p\u00edxeles en una pantalla), un mecanismo conocido como procesamiento paralelo.<\/p>\n<\/div>\n En 2006, investigadores de la Universidad de Stanford descubrieron que las GPU ten\u00edan otro uso: pod\u00edan acelerar las operaciones matem\u00e1ticas de una manera que los chips de procesamiento normales no pod\u00edan.<\/p>\n<\/div>\n En ese momento, Huang tom\u00f3 una decisi\u00f3n crucial para el desarrollo de la IA tal como la conocemos.<\/p>\n<\/div>\n Invirti\u00f3 los recursos de Nvidia en la creaci\u00f3n de una herramienta para hacer que las GPU fueran programables, abriendo as\u00ed sus capacidades de procesamiento paralelo para usos m\u00e1s all\u00e1 de los gr\u00e1ficos.<\/p>\n<\/div>\n Esa herramienta se agreg\u00f3 a los chips de computadora de Nvidia. Para los usuarios de juegos de computadora, era una capacidad que no necesitaban y probablemente ni siquiera sab\u00edan, pero para los investigadores era\u00a0una nueva forma de hacer computaci\u00f3n de alto rendimiento<\/b>.<\/p>\n<\/div>\n Esa capacidad ayud\u00f3 a desencadenar los primeros avances en la IA moderna.<\/p>\n<\/div>\n En 2012 se present\u00f3 Alexnet, una IA que pod\u00eda clasificar im\u00e1genes y se entren\u00f3 usando solo dos de las GPU programables de Nvidia.<\/p>\n<\/div>\n El proceso de capacitaci\u00f3n tom\u00f3 solo unos pocos d\u00edas, en lugar de los meses que podr\u00eda haber tomado con una cantidad mucho mayor de chips de procesamiento regulares.<\/p>\n<\/div>\n El descubrimiento de que las GPU pod\u00edan acelerar masivamente el procesamiento de redes neuronales comenz\u00f3 a extenderse entre los cient\u00edficos inform\u00e1ticos, quienes comenzaron a comprarlas para ejecutar este nuevo tipo de trabajo.<\/p>\n<\/div>\n \u00abLa inteligencia artificial nos encontr\u00f3\u00bb, dice Ian Buck, de Nvidia.<\/p>\n<\/div>\n La compa\u00f1\u00eda aprovech\u00f3 su ventaj<\/b>a invirtiendo en el desarrollo de nuevos tipos de GPU m\u00e1s adecuados para la IA<\/b>, as\u00ed como m\u00e1s software para facilitar el uso de la tecnolog\u00eda.<\/p>\n<\/div>\n Una d\u00e9cada, y miles de millones de d\u00f3lares m\u00e1s tarde, surgi\u00f3 ChatGPT, una IA que puede dar respuestas inquietantemente humanas a las preguntas.<\/p>\n<\/div>\n La empresa de inteligencia artificial Metaphysic crea videos de celebridades y otras personas utilizando t\u00e9cnicas de inteligencia artificial.\u00a0Sus falsificaciones de Tom Cruise crearon revuelo en 2021<\/b>.<\/p>\n Para entrenar y luego ejecutar sus modelos, Metaphysic utiliza cientos de GPU Nvidia, algunas compradas a Nvidia y otras a las que se accede a trav\u00e9s de un servicio de computaci\u00f3n en la nube.<\/p>\n<\/div>\n \u00abNo hay alternativas a Nvidia para hacer lo que hacemos\u00bb<\/b>, afirma Tom Graham, su cofundador y director ejecutivo. \u00abEst\u00e1 muy por delante de la curva\u00bb.<\/p>\n<\/div>\n Sin embargo, aunque el dominio de Nvidia parece asegurado por ahora, el largo plazo es m\u00e1s dif\u00edcil de predecir. \u00abNvidia alcanz\u00f3 el objetivo que todo el mundo est\u00e1 tratando de conseguir\u00bb, se\u00f1ala Kevin Krewell, otro analista de la industria en TIRIAS Research.<\/p>\n<\/div>\n Otras grandes empresas de semiconductores ofrecen cierta competencia. AMD e Intel son m\u00e1s conocidos por fabricar unidades centrales de procesamiento (CPU), pero tambi\u00e9n fabrican GPU dedicadas para aplicaciones de IA (Intel se uni\u00f3 recientemente a la competencia).<\/p>\n<\/div>\n Google tiene sus unidades de procesamiento de tensor (TPU), que se utilizan no solo para los resultados de b\u00fasqueda sino tambi\u00e9n para ciertas tareas de aprendizaje autom\u00e1tico, mientras que Amazon tiene un chip personalizado para entrenar modelos de IA.<\/p>\n<\/div>\n Por su parte, Microsoft y Meta est\u00e1n desarrollando sus propios chips de IA.<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n <\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" Visto en: https:\/\/www.bbc.com\/ Nvidia, la empresa que bate r\u00e9cords en Wall Street y se ha convertido en superpotencia gracias a la revoluci\u00f3n de la inteligencia artificial Muy pocas empresas han logrado la haza\u00f1a de Nvidia, el gigante de la inteligencia artificial. 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