Es un hecho que NVidia está en racha. Nueve años apostando por crear una solución integrada de inteligencia artificial basada en la nube, así como sus avances en tarjetas gráficas, están dando frutos. El año pasado, ha crecido nada menos que un 38% en facturación y a la vez ha duplicado los beneficios. Ahora mismo, tiene cuatro segmentos de negocio (juegos, centros de datos, coches semiautónomos y realidad virtual) y su carismático primer ejecutivo, Jen-Hsun Huang, exhibe una gran seguridad en que los cuatro van a seguir creciendo a ese ritmo. Entonces, ¿cómo entender que las acciones bajaran más del 3% tras conocerse estos resultados? ¿Han alcanzado su techo tras crecer un 57% en un año?
Jen-Hsun Huang
La cuenta de resultados de NVidia impresiona: 6.900 millones de dólares de ingresos y 1.800 millones de dólares de beneficio neto al final de 2016. Pero al parecer los inversores quisieran ver frutos contantes y sonantes. En las cuentas presentadas destaca el segmento Inteligencia Artificial (IA), que triplicó facturación en el cuarto trimestre. Sin embargo, los analistas financieros esperaban todavía más y así lo escribieron en los informes a sus clientes.
Es una actitud poco comprensible: la base del negocio de NVidia siguen siendo los aficionados al gaming intensivo: los juegos por ordenador aportaron el año pasado el 56% del total de su facturación, y en 2017 se espera otro aumento del 45%, que llevaría a más de 4.000 millones de dólares, sin contar con que el el resto del negocio podría tener el mismo comportamiento, de manera que la facturación total estaría en torno a 8.000 millones en 2017.
Jen-Hsun Huang, fundador y CEO, estima que hay unos 200 millones de jugadores que quieren el máximo de potencia gráfica en su equipo y lo renuevan como mucho cada cuatro años. Esto garantizaría un mercado potencial de 50 millones de tarjetas gráficas anuales, de precio y capacidad muy elevada. De este mercado tan peculiar, el líder indiscutible es NVidia.
Sin embargo, la reciente notoriedad de NVidia no se debe tanto a las tarjetas gráficas cuanto a la preponderancia alcanzada por la IA, en la que ese componente juega un papel esencial, según Huang. La facundia comunicativa del CEO hace el resto: su empresa desembolsó con gusto millones de dólares para que Huang protagonizara la apertura del CES de Las Vegas. Lo que un colega ha llamado «el show de Huang», ataviado con su sempiterna chaqueta de cuero negro, sedujo al público y a la prensa, pero sobre todo a las cámaras.
Jen Hsuo-Huang, nacido en Taiwán y educado en Estados Unidos, se explica en público con claridad didáctica: dijo a la audiencia de Las Vegas, en enero, que si un ordenador no puede aprender de forma continua y así adaptarse al entorno, no habrá forma ´humana` (sic) de consumar lo que se conoce como Inteligencia Artificial, categoría que se está usando tanto para un roto como un descosido. La técnica del Deep Learning – de esto habla Huang, en realidad – hace posible que el software escriba nuevo software a base de aprender ingiriendo y analizando cantidades masivas de datos.
Tiempo atrás, se utilizaban sistemas expertos y cada situación exigía a los desarrolladores escribir nuevos algoritmos, lo que ralentizaba el proceso. Según Huang, si Deep Learning ha tardado tanto en desarrollarse, se debe a que requería una ingente cantidad de datos y una gran potencia de cálculo para que el ordenador aprendiera de ellos. Mucha gente reconoce, presumió, “que el auge actual de la Inteligencia Artificial se debe en gran parte a las tarjetas gráficas de NVidia, a nuestra plataforma y a la adopción de Deep Learning».
Las redes neuronales, cada vez más potentes, con su efecto multiplicador, aspiran a resolver cualquier problema con gran precisión, superior a la de la mente humana, sostiene Huang. En 2020, o quizás incluso un año antes, podrían [el condicional remite a la regulación, no a la tecnología] circular coches totalmente autónomos, y los centros de datos tendrían una capacidad propia de aprendizaje cada vez mayor. Para NVidia, la tarjeta gráfica se puede aplicar con ventaja a su otra pata de negocio, el desarrollo de la realidad virtual.
De todas formas, NVidia no es la única compañía que tiene las claves del desarrollo de la Inteligencia Artificial y del aprendizaje continuo por parte de las máquinas. Intel, sin ir más lejos, avanza en la integración de la IA en sus procesadores Xeon y Xeon Phi. Por su lado, AMD lleva tiempo prometiendo un producto espectacular, e incluso se dice de que podría llegar a un acuerdo con Intel, ahora que a esta se le acaba el tiempo de la licencia de aceleración gráfica que tiene contratada… con NVidia.
Pocos observadores dudan, a estas alturas de la película, que la IA y sus técnicas adyacentes de desarrollo están precipitando una transformación. La ventaja de NVidia, en cualquier caso, es que lleva años desarrollando los distintos elementos que ahora confluyen en esa estrategia. Para que se concrete la idea de aprendizaje de las máquinas sobre la base de ingerir información gráfica, ha creado distintas soluciones verticales basadas en la nube y relativamente fáciles de utilizar.
Primero, las compañías que manejan grandes centros de datos [Microsoft, Facebook o Google] utilizaron soluciones de NVidia para sus objetivos. En la actualidad, su núcleo tecnológico es aplicable a campos tan distintos como la salud, el transporte, las finanzas o la logística y distribución de mercancías. Todo está muy bien, pero disparas contra monstruos y enemigos virtuales [¿qué habrá sido de aquellos inocentes marcianos?] continúa y continuará siendo el motor del negocio de las tarjetas gráficas, pero la IA será, en sus distintas facetas, un desarrollo espectacular y de inmensas consecuencias en los próximos años.
[informe de Lluís Alonso]