REARCHIVAR-ACTUALIZAR 5-Huang, CEO de Nvidia, ve una oportunidad de ingresos de al menos 1 billón de dólares en chips de IA hasta 2027

Por Stephen Nellis y Max A. Cherney

SAN JOSÉ, California, 16 mar (Reuters) - Nvidia NVDA.O dijo que la oportunidad de ingresos para sus chips de inteligencia artificial puede alcanzar al menos 1 billón de dólares hasta 2027, mientras que la compañía esbozó una estrategia para competir más agresivamente en el mercado de rápido crecimiento para ejecutar sistemas de IA en tiempo real.

En su conferencia anual de desarrolladores GTC, celebrada en San José (California), Nvidia presentó un nuevo procesador central y un sistema de inteligencia artificial basado en la tecnología de la startup Groq , como parte de la estrategia de su consejero delegado, Jensen Huang, para reforzar la posición de la compañía en la denominada computación de inferencia.

La inferencia supone una mayor competencia para Nvidia, incluidos los procesadores personalizados construidos por clientes como Meta, aunque domina el mercado de los chips utilizados para entrenar la IA con sus procesadores gráficos.

"La inflexión de la inferencia ha llegado", afirma Huang.

Huang habló en un estadio de hockey con capacidad para más de 18.000 personas en esta conferencia de cuatro días que se ha convertido en uno de los mayores escaparates de la tecnología de IA. "Solo quiero recordarles que esto es una conferencia tecnológica", dijo a la audiencia.

Las acciones de Nvidia -la empresa cotizada más valiosa del mundo, con un valor de mercado de más de 4,3 billones de dólares- subieron brevemente por la previsión de un billón de dólares, pero recortaron esas ganancias para cerrar con una subida del 1,6%.

Huang no ofreció más detalles sobre esta predicción. Pero supone un gran paso adelante con respecto a los 500.000 millones de dólares de ingresos que Nvidia reiteró para 2026 en su última presentación de resultados.

"Huang traza una oportunidad de 1 billón de dólares hasta 2027 ,lo que subraya la demanda duradera de la infraestructura de IA de Nvidia a pesar de las preocupaciones de los inversores", dijo Jacob Bourne, analista de Emarketer.

"Señala que Nvidia está sosteniendo su liderazgo en el mercado de chips de IA mientras la industria general de IA se expande más allá de la experimentación temprana hacia el despliegue a gran escala"

Huang dijo que la inferencia, en la que los sistemas de IA responden a preguntas o llevan a cabo tareas, se dividirá en dos pasos. Los chips Vera Rubin de Nvidia se encargarán de un primer paso llamado "prefill", en el que la petición del usuario se transforma de palabras humanas al lenguaje de "tokens" que utilizan los ordenadores de IA.

Los nuevos chips de Groq se encargarán de una segunda etapa de "descodificación", en la que el ordenador de IA proporciona la respuesta que busca el usuario.

CHIPS DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL MUY DEMANDADOS

Groq, una startup de chips (link) de la que Nvidia adquirió una licencia tecnológica por 17.000 millones de dólares en diciembre. Groq se especializa en trabajos informáticos de "inferencia" rápidos y baratos, en los que un modelo de IA toma lo que ya ha aprendido y lo utiliza para responder a una pregunta o hacer una predicción en tiempo real.

Tras gastar cientos de miles de millones de dólares en los últimos años en chips para entrenar sus modelos de IA, empresas como OpenAI, Anthropic y Meta Platforms META.O, propietaria de Facebook, están pasando a dar servicio a cientos de millones de usuarios que aprovechan esos sistemas de IA.

En la conferencia también sehabló de un chip de IA de próxima generación llamado Feynman (link), en honor al físico estadounidense Richard Feynman.

Huang también argumentó que parte de la ventaja competitiva de Nvidia era su software de programación de chips CUDA, que algunos analistas consideran su escudo más fuerte.

"La base instalada es lo que atrae a los desarrolladores que luego crean (los) nuevos algoritmos que logran el avance" tecnológico, dijo Huang. "Estamos en todas las nubes. Estamos en todas las empresas informáticas. Servimos a casi todas las industrias"

Los analistas también esperan que Nvidia explique por qué invirtió 2.000 millones de dólares cada una en Lumentum y Coherent (link), que fabrican láseres para enviar información entre chips en forma de haces de luz.

A pesar del aumento de la competencia (link), parte de la cual procede de los propios clientes de Nvidia (link) que diseñan sus propios chips (link), Nvidia sigue siendo fundamental en el ecosistema global de la IA.

Naciones como Arabia Saudí están construyendo sistemas de IA personalizados para sus propias poblaciones utilizando sus chips, y es una de las únicas grandes empresas estadounidenses que sigue publicando software de IA de código abierto (link), un campo de competencia cada vez mayor entre Estados Unidos y China (link).