En febrero de este año Nvidia superó por primera vez los dos billones de dólares de capitalización bursátil. En junio, los tres billones. Y este lunes la empresa elevó su valor de mercado a los 3,39 billones de dólares, un nuevo máximo histórico que le colocó como la segunda compañía más valiosa del mundo, solo por detrás de Apple (3,52 billones de dólares) y por delante de Microsoft (3,12 billones de dólares).
Por contextualizar, a más de un billón de dólares de distancia aparecían otros gigantes como Alphabet, Amazon o Aramco. En junio de este año Nvidia llegó a liderar brevemente esa lista, y desde entonces ha mantenido una pugna muy igualada con Microsoft y Apple por ser la compañía más cotizada. Pero a pesar de los números, algunas voces apuntan que su éxito es simplemente una burbuja que está cerca de estallar, incluso después de haber alcanzado un nuevo techo esta semana. Y es que su éxito está impulsado por la inteligencia artificial (IA).
Lo cierto es todo lo que se escribe sobre Nvidia caduca muy pronto. A finales de agosto la compañía, con sede en Santa Clara (California, EE.UU), presentó unos resultados de récord relativos a su segundo trimestre del año fiscal: ingresos de 30.000 millones de dólares (un 122% más que en el mismo periodo de 2023) y un beneficio neto de 16.599 millones de dólares (un 168% superior). Y si echamos la vista un poco más atrás, las cifras van en la misma línea.
«Desde 2020 Nvidia ha multiplicado su valor por 20», explica Pablo Haya, director de Business & Language Analytics en el Instituto de Ingenería de Conocimiento. «Son el ejemplo perfecto de estar en el momento adecuado y en el sitio adecuado, porque su éxito ha sido un tanto inesperado. Creo que ni ellos podrían tener en mente algo así. Pero han abierto una de las llaves para desarrollar la IA durante esta última década», añade.
Haya relata que históricamente Nvidia se dedicó principalmente a desarrollar unidades de procesamiento gráfico (GPU) para los videojuegos, que hacían que los gráficos fueran más potentes. Ahí la empresa consiguió tener un «buen mercado», pero la revolución llegó a principios de la década del 2010, cuando los investigadores se dieron cuenta de que las GPU que fabricaba Nvidia eran idóneas para entrenar y, sobre todo, construir los grandes modelos de aprendizaje profundo (deep learning en inglés), que saltaron a la fama mundial años después.
«Los investigadores comenzaron a comprarse tarjetas gráficas para generar modelos de deep learning, que son los que están detrás de ChatGPT, Dall-e y cualquier modelo de inteligencia artificial generativa de la actualidad. En 2019 se lanzó GPT-2, que tuvo un gran impacto, y un año después vio la luz GPT-3, que tuvo el mismo éxito. Pero fue en 2023, con el lanzamiento del GPT-4, cuando la sociedad se hizo una idea de que la IA ya tenía resultados prácticos en todos los niveles, y que podría ayudar a un niño a hacer sus deberes o a una persona a trabajar en su oficina», afirma Haya.
El experto recuerda que desde 2020 el valor de Nvidia venía creciendo. Pero el hecho de que su tecnología fuera clave para desarrollar herramientas como GPT-4 hizo que la compañía pegara el «petardazo» definitivo el año pasado. «Las expectativas fueron creciendo cada vez más, y todo el mundo entendió que necesitaba las GPU de Nvidia. Y lo que hizo la compañía fue crear una línea específica de servidores para entrenar modelos de deep learning. Así se convirtió en el primer proveedor a nivel mundial», desliza
Accionistas que ahora son «multimillonarios»
«Nadie podría haber sospechado este crecimiento», explica Manuel Ujaldón, catedrático en el área de Arquitectura de Computadores en la Universidad de Málaga, que colabora estrechamente con la compañía desde 2008. «Todos los trabajadores de Nvidia tienen acciones, porque iban incluidas en su contrato. Algunos las vendieron por miedo cuando vieron que se disparó su valor. Pero los que las conservaron son ahora multimillonarios», añade.
Nvidia contactó con Ujaldón en 2008, después de que este escribiera un libro en el que ya hablaba de utilizar los procesadores gráficos para ámbitos más generales, más allá de los videojuegos. Entre 2012 y 2019 el catedrático fue instructor de la plataforma de computación CUDA, desarrollada por la empresa. Y desde 2019 hasta la actualidad, después del boom de la IA, está actuando como embajador de deep learning de Nvidia. «Mi labor es la formación. He impartido 170 cursos y charlas en más de 25 países para enseñar sobre estos temas», recalca. Según cuenta, al ser un funcionario público no puede recibir sueldo de ninguna empresa, pero la compañía ha donado equipos informáticos a su universidad.
¿Cómo de buena es la tecnología de Nvidia? Ujaldón lo ilustra: «Cada generación que desarrollan aumenta la diferencia que tienen con Intel y AMD. Y parece que va a seguir así. La pregunta del millón es si se consolidará como una de las empresas más valiosas del mundo. Yo lo que he aprendido es que son los mejores del sector captando talento. Y mientras sean capaces de retener a esos ingenieros, muchos de los cuales son genios, encontrarán una nueva ‘bomba’ con la que seguir creciendo. Así que creo que seguirá siendo una buena apuesta de inversión, aunque no en los múltiplos de los últimos años. Tengo la sensación de que su precio no bajará mucho, pero la mayor parte de la fiesta ya la hemos vivido».
«La ventaja que tiene Nvidia es que el hardware siempre es más difícil de desarrollar o replicar que el software, aunque está claro que su éxito está muy relacionado a la explosión de la IA generativa. Si se cae la primera, Nvidia también se verá afectada. Pero no creo que haya una burbuja que pueda pincharse. Quizás sí puede haber expectativas más elevadas de las que debería, pero creo que esta tecnología ha venido para quedarse. Y las inversiones tan sólidas y tan a largo plazo que están haciendo empresas como Google en IA lo demuestran», valora Haya.
Las grandes tecnológicas, los mejores clientes de Nvidia
Hay algo curioso en Nvidia. Y es que las grandes tecnológicas mundiales, que sería lógico pensar que son sus rivales, son en realidad sus mejores clientes. «Son su mercado, hasta el punto de que cuando presentan los resultados los inversores siempre les echan en cara que dependen demasiado de las compañías grandes, porque si estas tienen algún problema las cifras se resienten», detalla Ujaldón.
El catedrático recuerda que Google, Microsoft y Meta le han comprado una «barbaridad» de GPU a la empresa. Aunque apunta que quizás su cliente predilecto sea Elon Musk, que suele jactarse de tener miles de procesadores gráficos de Nvidia: «Para mí una de las lecciones más bonitas que ha dejado esta compañía es que se ha abierto camino en el sector a base de caricias, no de codazos. Ha entablado relaciones con todos, incluso con Intel, que fue su gran rival en el pasado».
Aún así, Ujaldón considera que es necesario visualizar el ecosistema entero de empresas para entender cómo se relacionan las grandes compañías unas con otras. En la base de la pirámide ubica a la multinacional taiwanesa TSMC (que posee las fábricas que Nvidia utiliza para fabricar sus GPU) y a ASML (la empresa europea, con base en Países Bajos, más importante en cuanto a máquinas de litografía). Por encima de ambas estaría Nvidia, que depende de las dos para desarrollar sus productos. Y en la cúspide se ubicarían Apple, Amazon, Meta, Google y Microsoft. «Para mí, las dos compañías más importantes son las dos de abajo, TSMC y ASML, porque si se desestabilizan pueden poner en riesgo toda la cadena», concluye el experto.
