El éxito de Nvidia con la inteligencia artificial generativa impulsa su verdadero negocio: una tecnología que podría revolucionar el videojuego

Nvidia se dedica principalmente a la fabricación de componentes y de tarjetas gráficas para ordenadores, una labor que la ha posicionado recientemente como la clara vencedora de la carrera de la inteligencia artificial. 

Las tarjetas gráficas son un componente imprescindible para el desarrollo de la IA generativa, la tecnología que se esconde detrás de fenómenos como ChatGPT o Midjourney. Tanto es así, que el propio Sam Altman, CEO de OpenAI y padre de ChatGPT, reconocía hace poco que su empresa podría optimizar mejor sus herramientas, pero que necesitaría más tarjetas gráficas para poder hacerlo.

Esta situación ha llevado a Nvidia a entrar en el selecto club de compañías que sobrepasan el billón de dólares de capitalización bursátil. El fabricante ha subido en bolsa un 165% en lo que va de año y el valor de sus acciones se disparó un 26% —en un solo día— después de presentar su último informe de resultados trimestrales (sumando así 199.000 millones de valor de mercado). 

Aun así, Nvidia no pierde de vista el que sigue considerando como su negocio principal: los videojuegos. Según han declarado varios directivos de la empresa a Bloomberg, el medio interactivo sigue generándole a Nvidia miles de millones de euros al trimestre, por lo que el éxito de la inteligencia artificial podría servir al fabricante para potenciar esas ganancias.

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Jensen Huang, CEO de Nvidia, ha dado a entender al medio de comunicación estadounidense que la tecnología Deep Learning Super Sampling (o DLSS) revolucionará la forma en que se procesan los gráficos de los videojuegos. 

"El DLSS básicamente consiste en predecir un píxel perdido", explica Huang a Bloomberg, comparando esta tecnología con la de los modelos lingüísticos con los que funciona la IA. De ese modo, el DLSS utiliza la inteligencia artificial para generar fotogramas en un videojuego manejando imágenes de menor resolución, lo que conlleva un menor trabajo para la tarjeta gráfica. 

En teoría, una vez procesadas por la IA, estas imágenes se muestran con la resolución escogida por el usuario sin pérdida de calidad. En la práctica, el DLSS ha supuesto hasta ahora que muchos juegos muestren sus texturas borrosas y la mejora de rendimiento no sea especialmente significativa. 

Sin embargo, desde Nvidia esperan que el auge de la inteligencia artificial lleve a esta tecnología al siguiente nivel. Bryan Catanzaro, vicepresidente de investigación aplicada de aprendizaje profundo de Nvidia, asegura a Bloomberg que, cuando se optimiza correctamente, este enfoque puede suponer un enorme aumento de la eficiencia: "7 de cada 8 píxeles están siendo generados por estos modelos".