Fundada en 1993 por Jensen Huang, Chris Malachowsky y Curtis Priem para fabricar tarjetas gráficas de videojuegos. Tres décadas después es la empresa cuyo hardware sostiene, literalmente, el entrenamiento de casi todos los modelos de IA del mundo.
De dónde viene
En 2006 lanzó CUDA, una plataforma que permitía usar las tarjetas gráficas para cálculo general. Fue una apuesta a largo plazo que años después resultó decisiva.
Cuando el aprendizaje profundo despegó en la década de 2010, resultó que las GPU eran ideales para entrenar redes neuronales, y Nvidia ya llevaba años preparando el terreno de software.
La demanda de sus chips para centros de datos la convirtió en una de las empresas más valiosas del mundo, y sus lanzamientos marcan el ritmo de todo el sector.
Cuál es su punto fuerte
El monopolio de facto en hardware de entrenamiento, pero sobre todo CUDA: dos décadas de software y herramientas que hacen muy costoso cambiarse a otro fabricante aunque el chip rival sea competitivo.
Qué puedes usar de Nvidia
- GPU para centros de datos. El hardware con el que se entrenan la mayoría de los modelos frontera.
- CUDA. La plataforma de software que hace utilizable ese hardware y que constituye su verdadera ventaja.
- GeForce. Su línea de consumo, con la que empezó todo.
- NIM y modelos propios. Microservicios y modelos para desplegar IA en empresa.
Un dato que quizá no sabías
Nvidia no fabrica sus propios chips: los diseña y los produce TSMC en Taiwán. Su valor está en el diseño y en el software, no en las fábricas.
Ficha del directorio de laboratorios y empresas de IA de Planeta Viral. El sector cambia muy rápido: aquí nos centramos en quiénes son y en qué destacan, no en cifras que caducan en semanas.
