![\"NVIDIA](\"https:\/\/i.blogs.es\/0337f1\/nvidia\/1024_2000.jpeg\")
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En los \u00faltimos a\u00f1os, NVIDIA<\/a> ha pasado de ser una compa\u00f1\u00eda de hardware para videojuegos<\/a> que hac\u00eda cosas interesantes en el campo de la inteligencia artificial a ser, directamente, el pegamento de toda la industria de la IA<\/a>. Y lo ha conseguido a base de m\u00fasculo gr\u00e1fico, pero tambi\u00e9n gracias a unos bolsillos con fondo y a una visi\u00f3n muy clara: convertirse en la mayor incubadora de la IA del mundo. Aunque, para algunas, se haya\u00a0convertido en un socio inc\u00f3modo<\/a>.<\/p>\n <\/p>\n No se puede hablar de IA sin hablar de NVIDIA, pero por el camino ha conseguido algo m\u00e1s: convertir en rivales a sus principales aliados.<\/p>\n NVentures<\/strong>. Hace unos a\u00f1os, Jensen Huang<\/a>, mandam\u00e1s de NVIDIA, se dio cuenta de algo: la IA deb\u00eda ser de NVIDIA<\/a> o no ser\u00eda de nadie. El CEO identific\u00f3 la necesidad de convertirse en un inversor, pero tambi\u00e9n en el punto de apoyo t\u00e9cnico de las startups que estaban empezando a comprar muchos de sus chips para el entrenamiento de la IA. A\u00f1os antes, NVIDIA ten\u00eda Inception, una rama enfocada al soporte no financiero, pero en 2022 lanz\u00f3 NVentures<\/a>.<\/p>\n <\/p>\n Se trata del brazo de capital riesgo corporativo de la empresa y naci\u00f3 en los albores de la IA generativa que conocemos actualmente. De hecho, se lanz\u00f3 pocos meses antes del lanzamiento p\u00fablico de ChatGPT<\/a>, que fue el que, precisamente, populariz\u00f3 el uso masivo de GPU de NVIDIA para entrenar los modelos de gran escala.<\/p>\n <\/p>\n Si con Inception m\u00e1s de 19.000 startups de IA pasaron por el programa de asesor\u00eda (con formaci\u00f3n, cr\u00e9ditos en la nube y descuentos en compras masivas de GPU, pero sin inversi\u00f3n directa), con NVentures la cosa tambi\u00e9n escal\u00f3 r\u00e1pido. De una inversi\u00f3n directa en 2022 pasaron<\/a> a 30 en 2023, 54 en 2024 y 67 en 2025. Algunas son m\u00e1s grandes que otras, pero todas son inversiones de decenas de millones de d\u00f3lares que han servido para impulsar el ecosistema actual en una especie de econom\u00eda circular<\/a>.<\/p>\n <\/p>\n El futuro de OpenAI depende de sus \"acuerdos\" milmillonarios con NVIDIA o Broadcom: el problema es que son papel mojado<\/a>\n <\/div>\n<\/p><\/div>\n<\/p><\/div>\n<\/div>\n \u00bfTe crees que soy un banco?<\/strong> En este art\u00edculo de Techcruch<\/a> se exponen las inversiones a la perfecci\u00f3n y se separan en \u201cclubes\u201d. Est\u00e1 el de los 100 millones con empresas como Ayar Labs, Hippocratic AI, Kore.ai<\/a> o Runway que han recibido m\u00e1s de 100 millones de d\u00f3lares. El de los cientos de millones con Cohere, Commonwealth Fusion, Perplexity, Lambda o Black Forest Labs como exponentes. Y luego el club de los miles de millones de d\u00f3lares. En ese saco est\u00e1n los grandes nombres como Cursor, xAI, la francesa Mistral, Reflection AI, Thinking Machines Lab, Figure AI o Scale AI. Tambi\u00e9n dos socios inc\u00f3modos: OpenAI y Anthropic.<\/p>\n <\/p>\n La relaci\u00f3n entre OpenAI y NVIDIA ha sido larga y simbi\u00f3tica. Ambos se han ayudado mutuamente a ponerse en el mapa de la IA generativa, pero NVIDIA va a cortar el grifo<\/a>. Recientemente, el propio Huang coment\u00f3 que meter\u00e1n 30.000 millones en OpenAI, o\u2026 y que las dos megaoperaciones ser\u00e1n, probablemente, las \u00faltimas. Se espera que las dos empresas salgan al mercado de valores a lo largo de este a\u00f1o, por lo que tendr\u00e1n que empezar a arregl\u00e1rselas solas.<\/p>\n <\/p>\n Volantazo del negocio<\/strong>. Eso no significa que NVIDIA vaya a dejar de inyectar dinero, simplemente implica que van a destinar ese dinero a estar en m\u00e1s sitios a la vez. En lugar de cantidades tan grandes, m\u00e1s financiaci\u00f3n a empresas m\u00e1s \u201cmodestas\u201d de modelos, software, infraestructura, rob\u00f3tica, nube y hasta de conducci\u00f3n aut\u00f3noma y biotecnolog\u00eda para seguir ampliando la red de empresas que escalan sobre su plataforma. De hecho, esa inversi\u00f3n en empresas peque\u00f1as que empiezan a crecer es muy lucrativa.<\/p>\n <\/p>\n Un ejemplo es la ronda de financiaci\u00f3n de Reflection. De los 2.000 millones que recaud\u00f3 la empresa, 800 millones fueron de los bolsillos de NVIDIA, y gran parte de ese dinero, junto a intereses, fluir\u00e1<\/a> de nuevo a sus bolsillos. NVIDIA es tan importante que la empresa apunta que \u201ccuando hablan con ella, est\u00e1n hablando con NVIDIA\u201d. Esa dependencia de NVIDIA es lo que convierte a la empresa en un socio inc\u00f3modo porque tiene un enorme poder.<\/p>\n <\/p>\n Inferencia<\/strong>. Pero el otro volantazo no es tanto de NVIDIA como de la propia industria. Estos \u00faltimos a\u00f1os nos hemos centrado en el entrenamiento. Chips cada vez m\u00e1s potentes para alimentar centros de datos cada vez m\u00e1s gordos<\/a> en los que se entrenan modelos cada vez m\u00e1s capaces. Sin embargo, una vez entrenado, el modelo debe servir para algo, y ah\u00ed entra en juego la inferencia.<\/p>\n <\/p>\n Porque se estima que el gran crecimiento del futuro de la IA no ser\u00e1 tanto entrenar al pr\u00f3ximo ChatGPT, sino la capacidad para gestionar miles de millones de peticiones de IA de forma barata y eficiente. Eso implica que debe haber chips m\u00e1s especializados con arquitecturas distintas a las de una GPU cl\u00e1sica de entrenamiento. Los analistas ya est\u00e1n apuntando<\/a> que la velocidad a la que aumenta la necesidad de inferencia es m\u00e1s r\u00e1pida de lo esperado.<\/p>\n <\/p>\n Tras seis a\u00f1os de silenciosa planificaci\u00f3n, Huawei ya tiene listo su gran movimiento: destronar a NVIDIA<\/a>\n <\/div>\n<\/p><\/div>\n<\/p><\/div>\n<\/div>\n De amantes a enemigos<\/strong>. Y ah\u00ed entran en juego otras empresas<\/a>. Por un lado, rivales cl\u00e1sicas como Huawei con equipos<\/a> tanto para entrenamiento como para inferencia<\/a>. Tambi\u00e9n una\u00a0AMD que est\u00e1 ganando contactos como el de Samsung\u00a0<\/a>para crear GPU de entrenamiento y CPU de inferencia. Intel, Amazon y Google tambi\u00e9n tienen chips propios. Pero los mayores clientes de NVIDIA no quieren que sea NVIDIA la que dicte su futuro.<\/p>\n <\/p>\n OpenAI est\u00e1 trabajando con Broadcom<\/a> para desarrollar chips propios que pueden estar enfocados a esa inferencia y tanto Tesla como xAI (ahora parte de SpaceX<\/a>) tambi\u00e9n han emprendido el mismo camino<\/a>. Las dos empresas han necesitado a NVIDIA hasta ahora, pero no quieren depender de ella para una inferencia en la que puede haber m\u00e1s margen de ganancias. Porque la idea es crear chips que sean muy especializados en esa gesti\u00f3n de peticiones para bajar todo lo posible el coste de la IA.<\/p>\n <\/p>\n China es un ejemplo de ello. Las grandes tecnol\u00f3gicas y startups del pa\u00eds se han centrado en una cosa: entrenar modelos especializados y hacer que la inferencia sea tan barata que al usuario no le importa pagar. Ya hay quien apunta<\/a> que el 80% del coste de la IA a corto plazo ser\u00e1 de inferencia, y se necesitan soluciones.<\/p>\n <\/p>\n A OpenAI se le multiplican los problemas en la carrera por la IA. Su soluci\u00f3n: pasar de 4.500 a 8.000 trabajadores<\/a>\n <\/div>\n<\/p><\/div>\n<\/p><\/div>\n<\/div>\n El as en la manga<\/strong>. Pero si casi todos los aliados llevan un tiempo preparando su baraja para dejar de depender de las cartas de NVIDIA, NVIDIA tambi\u00e9n ha estado echando cuentas y guardando el as en la manga. Vuelve a estar relacionado con el dinero y, concretamente, con la licencia de Groq. Esta empresa llam\u00f3 mucho la atenci\u00f3n hace unos a\u00f1os porque se especializ\u00f3 en crear chips extremadamente eficientes en inferencia<\/a>.<\/p>\n <\/p>\n NVIDIA se dio cuenta y no compr\u00f3 directamente Groq, pero s\u00ed licenci\u00f3 su tecnolog\u00eda por 20.000 millones de d\u00f3lares<\/a> para crear sus propias soluciones, unas con las que atacar el mercado de la inferencia, hacer que los que ahora mismo crean alternativas piensen que, de nuevo, es mejor compr\u00e1rselas a NVIDIA y, sobre todo, entrar al mercado chino. Un mercado que Huang estima\u00a0<\/a>en 50.000 millones de d\u00f3lares.<\/p>\n <\/p>\n En Xataka |\u00a0El hito de ChatGPT no es ser una buena IA: es haberse convertido en una de las mayores captadoras de atenci\u00f3n de la historia<\/a><\/p>\n – \u00a0En los \u00faltimos a\u00f1os, NVIDIA ha pasado de ser una compa\u00f1\u00eda de hardware para videojuegos que hac\u00eda cosas interesantes en el campo de la inteligencia artificial a ser, directamente, el pegamento de toda la industria de la IA. Y lo ha conseguido a base de m\u00fasculo gr\u00e1fico, pero tambi\u00e9n gracias a unos bolsillos con fondo y a una visi\u00f3n muy clara: convertirse en la mayor incubadora de la IA del mundo. Aunque, para algunas, se haya\u00a0convertido en un socio inc\u00f3modo.<\/p>\n No se puede hablar de IA sin hablar de NVIDIA, pero por el camino ha conseguido algo m\u00e1s: convertir en rivales a sus principales aliados.<\/p>\n NVentures. Hace unos a\u00f1os, Jensen Huang, mandam\u00e1s de NVIDIA, se dio cuenta de algo: la IA deb\u00eda ser de NVIDIA o no ser\u00eda de nadie. El CEO identific\u00f3 la necesidad de convertirse en un inversor, pero tambi\u00e9n en el punto de apoyo t\u00e9cnico de las startups que estaban empezando a comprar muchos de sus chips para el entrenamiento de la IA. A\u00f1os antes, NVIDIA ten\u00eda Inception, una rama enfocada al soporte no financiero, pero en 2022 lanz\u00f3 NVentures.<\/p>\n Se trata del brazo de capital riesgo corporativo de la empresa y naci\u00f3 en los albores de la IA generativa que conocemos actualmente. De hecho, se lanz\u00f3 pocos meses antes del lanzamiento p\u00fablico de ChatGPT, que fue el que, precisamente, populariz\u00f3 el uso masivo de GPU de NVIDIA para entrenar los modelos de gran escala.<\/p>\n Si con Inception m\u00e1s de 19.000 startups de IA pasaron por el programa de asesor\u00eda (con formaci\u00f3n, cr\u00e9ditos en la nube y descuentos en compras masivas de GPU, pero sin inversi\u00f3n directa), con NVentures la cosa tambi\u00e9n escal\u00f3 r\u00e1pido. De una inversi\u00f3n directa en 2022 pasaron a 30 en 2023, 54 en 2024 y 67 en 2025. Algunas son m\u00e1s grandes que otras, pero todas son inversiones de decenas de millones de d\u00f3lares que han servido para impulsar el ecosistema actual en una especie de econom\u00eda circular.<\/p>\n En Xataka<\/p>\n El futuro de OpenAI depende de sus \"acuerdos\" milmillonarios con NVIDIA o Broadcom: el problema es que son papel mojado<\/p>\n \u00bfTe crees que soy un banco? En este art\u00edculo de Techcruch se exponen las inversiones a la perfecci\u00f3n y se separan en \u201cclubes\u201d. Est\u00e1 el de los 100 millones con empresas como Ayar Labs, Hippocratic AI, Kore.ai o Runway que han recibido m\u00e1s de 100 millones de d\u00f3lares. El de los cientos de millones con Cohere, Commonwealth Fusion, Perplexity, Lambda o Black Forest Labs como exponentes. Y luego el club de los miles de millones de d\u00f3lares. En ese saco est\u00e1n los grandes nombres como Cursor, xAI, la francesa Mistral, Reflection AI, Thinking Machines Lab, Figure AI o Scale AI. Tambi\u00e9n dos socios inc\u00f3modos: OpenAI y Anthropic.<\/p>\n La relaci\u00f3n entre OpenAI y NVIDIA ha sido larga y simbi\u00f3tica. Ambos se han ayudado mutuamente a ponerse en el mapa de la IA generativa, pero NVIDIA va a cortar el grifo. Recientemente, el propio Huang coment\u00f3 que meter\u00e1n 30.000 millones en OpenAI, o\u2026 y que las dos megaoperaciones ser\u00e1n, probablemente, las \u00faltimas. Se espera que las dos empresas salgan al mercado de valores a lo largo de este a\u00f1o, por lo que tendr\u00e1n que empezar a arregl\u00e1rselas solas.<\/p>\n Volantazo del negocio. Eso no significa que NVIDIA vaya a dejar de inyectar dinero, simplemente implica que van a destinar ese dinero a estar en m\u00e1s sitios a la vez. En lugar de cantidades tan grandes, m\u00e1s financiaci\u00f3n a empresas m\u00e1s \u201cmodestas\u201d de modelos, software, infraestructura, rob\u00f3tica, nube y hasta de conducci\u00f3n aut\u00f3noma y biotecnolog\u00eda para seguir ampliando la red de empresas que escalan sobre su plataforma. De hecho, esa inversi\u00f3n en empresas peque\u00f1as que empiezan a crecer es muy lucrativa.<\/p>\n Un ejemplo es la ronda de financiaci\u00f3n de Reflection. De los 2.000 millones que recaud\u00f3 la empresa, 800 millones fueron de los bolsillos de NVIDIA, y gran parte de ese dinero, junto a intereses, fluir\u00e1 de nuevo a sus bolsillos. NVIDIA es tan importante que la empresa apunta que \u201ccuando hablan con ella, est\u00e1n hablando con NVIDIA\u201d. Esa dependencia de NVIDIA es lo que convierte a la empresa en un socio inc\u00f3modo porque tiene un enorme poder.<\/p>\n Inferencia. Pero el otro volantazo no es tanto de NVIDIA como de la propia industria. Estos \u00faltimos a\u00f1os nos hemos centrado en el entrenamiento. Chips cada vez m\u00e1s potentes para alimentar centros de datos cada vez m\u00e1s gordos en los que se entrenan modelos cada vez m\u00e1s capaces. Sin embargo, una vez entrenado, el modelo debe servir para algo, y ah\u00ed entra en juego la inferencia.<\/p>\n Porque se estima que el gran crecimiento del futuro de la IA no ser\u00e1 tanto entrenar al pr\u00f3ximo ChatGPT, sino la capacidad para gestionar miles de millones de peticiones de IA de forma barata y eficiente. Eso implica que debe haber chips m\u00e1s especializados con arquitecturas distintas a las de una GPU cl\u00e1sica de entrenamiento. Los analistas ya est\u00e1n apuntando que la velocidad a la que aumenta la necesidad de inferencia es m\u00e1s r\u00e1pida de lo esperado.<\/p>\n En Xataka<\/p>\n Tras seis a\u00f1os de silenciosa planificaci\u00f3n, Huawei ya tiene listo su gran movimiento: destronar a NVIDIA<\/p>\n De amantes a enemigos. Y ah\u00ed entran en juego otras empresas. Por un lado, rivales cl\u00e1sicas como Huawei con equipos tanto para entrenamiento como para inferencia. Tambi\u00e9n una\u00a0AMD que est\u00e1 ganando contactos como el de Samsung\u00a0para crear GPU de entrenamiento y CPU de inferencia. Intel, Amazon y Google tambi\u00e9n tienen chips propios. Pero los mayores clientes de NVIDIA no quieren que sea NVIDIA la que dicte su futuro.<\/p>\n OpenAI est\u00e1 trabajando con Broadcom para desarrollar chips propios que pueden estar enfocados a esa inferencia y tanto Tesla como xAI (ahora parte de SpaceX) tambi\u00e9n han emprendido el mismo camino. Las dos empresas han necesitado a NVIDIA hasta ahora, pero no quieren depender de ella para una inferencia en la que puede haber m\u00e1s margen de ganancias. Porque la idea es crear chips que sean muy especializados en esa gesti\u00f3n de peticiones para bajar todo lo posible el coste de la IA.<\/p>\n China es un ejemplo de ello. Las grandes tecnol\u00f3gicas y startups del pa\u00eds se han centrado en una cosa: entrenar modelos especializados y hacer que la inferencia sea tan barata que al usuario no le importa pagar. Ya hay quien apunta que el 80% del coste de la IA a corto plazo ser\u00e1 de inferencia, y se necesitan soluciones.<\/p>\n En Xataka<\/p>\n A OpenAI se le multiplican los problemas en la carrera por la IA. Su soluci\u00f3n: pasar de 4.500 a 8.000 trabajadores<\/p>\n El as en la manga. Pero si casi todos los aliados llevan un tiempo preparando su baraja para dejar de depender de las cartas de NVIDIA, NVIDIA tambi\u00e9n ha estado echando cuentas y guardando el as en la manga. Vuelve a estar relacionado con el dinero y, concretamente, con la licencia de Groq. Esta empresa llam\u00f3 mucho la atenci\u00f3n hace unos a\u00f1os porque se especializ\u00f3 en crear chips extremadamente eficientes en inferencia.<\/p>\n NVIDIA se dio cuenta y no compr\u00f3 directamente Groq, pero s\u00ed licenci\u00f3 su tecnolog\u00eda por 20.000 millones de d\u00f3lares para crear sus propias soluciones, unas con las que atacar el mercado de la inferencia, hacer que los que ahora mismo crean alternativas piensen que, de nuevo, es mejor compr\u00e1rselas a NVIDIA y, sobre todo, entrar al mercado chino. Un mercado que Huang estima\u00a0en 50.000 millones de d\u00f3lares.<\/p>\n En Xataka |\u00a0El hito de ChatGPT no es ser una buena IA: es haberse convertido en una de las mayores captadoras de atenci\u00f3n de la historia<\/p>\n – La noticia<\/p>\n NVIDIA tiene tant\u00edsimo dinero que est\u00e1 convirti\u00e9ndose en algo distinto: la mayor incubadora de startups del mundo <\/p>\n fue publicada originalmente en<\/p>\n Xataka <\/p>\n por .\u00a0\u00a0\u00a0<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" En los \u00faltimos a\u00f1os, NVIDIA ha pasado de ser una compa\u00f1\u00eda de hardware para videojuegos que hac\u00eda cosas interesantes en el campo de la inteligencia artificial a ser, directamente, el pegamento de toda la industria de la IA. 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La noticia
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\n NVIDIA tiene tant\u00edsimo dinero que est\u00e1 convirti\u00e9ndose en algo distinto: la mayor incubadora de startups del mundo <\/em>
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\n fue publicada originalmente en
\n
\n Xataka <\/strong>
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\n por
\n Alejandro Alcolea
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\n Alejandro Alcolea<\/p>\n