Nvidia ya es primera en ingresos por semiconductores pero en 2024 afrontará mayores retos, según los expertos

Nvidia ha protagonizado un sprint espectacular en 2023 que le ha llevado a poner patas arriba el sector de la tecnología y crecer tanto que se ha puesto al ritmo de los gigantes, pero llega 2024 y tendrá que hacer el más difícil todavía: no solo llegar, sino mantenerse.

La tecnológica estadounidese ya no es la empresa conocida por las tarjetas gráficas para videojuegos sino que se ha subido a la ola de la fiebre por la inteligencia artificial gracias a sus dispositivos especializados en el entrenamiento de modelos de IA generativa, la moda entre las empresas de cualquier sector.

A mediados del año pasado ya estaba a tiro de piedra de convertirse en la empresa de semiconductores con más ingresos del mundo –excluyendo a los fundidores como TSMC que son sus proveedores—.

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A finales de 2023, la presentación de los resultados económicos del tercer trimestre ha confirmado el sorpasso que muchos auguraban: Nvidia ya es la primera empresa en ingresos por semiconductores, con un 11% del mercado, por delante de la también estadounidense Intel, con el 10%, según ilustra el analista Counterpoint Research.

La llegada del año 2024 plantea un horizonte muy esperanzador para la compañía de Jesse Huang, pero los expertos y empresas del sector han destacado a Business Insider España que también tendrá que empezar a afrontar una creciente competencia de sus rivales, con propuestas cada vez más sólidas.

Nvidia tiene casi un monopolio en hardware de IA: ¿qué pasará en 2024?

A nivel de inversión, las startups y compañías que necesitan hardware para potenciar su IA en 2024 empezarán el curso con una situación de dominio muy claro de Nvidia.

El lanzamiento de sus primeras GPU dedicadas especialmente a la IA ha hecho no solo que la compañía estadounidense se dispare en ingresos y en bolsa, llegando a superar el billón de euros de valoración en 2023, sino que incluso ha provocado una escasez de sus componentes y la dependencia de todo un sector.

Y esto afecta incluso al aspectos más allá de los chips de IA.

"La dependencia de Nvidia no se limita solo al hardware, sino también al software. Su entorno de desarrollo, CUDA, es hoy en día el más utilizado para tareas de IA y cualquier nueva tecnología en este campo se desarrolla primero en CUDA para luego, semanas o meses más tarde, adaptarse a entornos de competidores", asegura Josep Sánchez, profesor de la Universidad Carlemany.

La mayoría de los expertos creen que la situación vivida el año pasado probablemente se repetirá durante todo este 2024.

"Nvidia es la gran potencia actual en cuanto a la capitalización de la IA a nivel hardware (chips) con un 80% de la industria total. En 2024 saldrán nuevos competidores, ya que es un mercado muy reciente y aún por explotar, pero destronar a Nvidia del primer puesto será una tarea complicada", afirma Verónica Ferrer Moregó, partner en pitayanext.com y profesora de EAE en el máster de Big Data y Analytics.

Sin embargo, los entrevistados advierten también de que Nvidia no puede confiarse, ya que en los últimos meses otras compañías de semiconductores como Intel y AMD han anunciado avances importantes en IA, desde la llegada de NPU a los chips de los ordenadores hasta procesadores y entornos que compiten directamente con los de Nvidia.

"Nvidia tiene mucho terreno ganado y cuenta con una gran cuota de mercado, pero siempre hay competidores y no hemos de olvidar que otras empresas como Intel, Google, Amazon o AMD luchan por robarle ese dominio", como cuenta Mario Reiter, de Evolutio. 

"Aunque por ahora la diferencia es abrumadora esto se está empezando a materializar, ya que, por ejemplo, la GPU MI300X de AMD para IA tiene casi el doble de transistores que el chip H100 de Nvidia", añade.

Pese a ello, una limitación potencial para los competidores de Nvidia tiene que ver con la capacidad de acceder a materias primas que son necesarias para producir la nueva generación de semiconductores que demanda la IA.

"El mercado necesita que haya diversidad y, aunque llevan retraso, esperamos que en unos años existan diferentes players. Hay mercado para todos, aunque no sabemos si habrá cobre y otras materias primas para que todos produzcan al nivel que la industria consumirá, y eso puede ser un desafío", alerta Martín Piqueras, de OBS Business School y experto en estrategia digital en Gartner.

Microsoft-OpenAI, las TPU y la geopolítica serán potenciales rivales para Nvidia en 2024

Además de las empresas que compiten directamente con Nvidia en el mercado de semiconductores, 2024 llega con otros retos potenciales para la actual superpotencia del hardware de IA.

OpenAI necesitará sostener el motor de inteligencia artificial de ChatGPT en el futuro con más de 30.000 chips de IA, según un informe de la consultora TrendForce. Este cálculo lo ha realizado teniendo en cuenta que esta organización utilizó aproximadamente 20.000 de estos chips a partir de 2020 durante el proceso de entrenamiento de su software. 

"Es razonable asumir que OpenAI seguirá adquiriendo en 2024 chips de Nvidia, pero cabe la posibilidad de que algunos de los clientes de la compañía de Jensen Huang se pase a uno de sus principales competidores", explica Verónica Ferrer Moregó. Perder el contrato de OpenAI sería el mayor terremoto que podría sacudir a Nvidia en 2024.

Otros expertos ven a empresas más allá de las especializadas en chips (AMD, Intel...) en grado de sacudirse la depende actual que tienen los desarrolladores de IA sobre Nvidia. El hermano mayor de OpenAI y su principal inversor es el caso más importante.

"Microsoft está haciendo avances considerables con el desarrollo de sus propios aceleradores de hardware, como el acelerador Azure Maia y el CPU Microsoft Azure Cobalt, basado en la arquitectura de ARM", destaca Edu Jiménez, director asociado de Stratesys. 

"Estos dispositivos, optimizados para tareas de propósito general, se implementarán en los centros de datos de Microsoft en 2024, marcando un hito en la autonomía tecnológica de la compañía. Estos desarrollos posicionan a Microsoft como un actor crucial en el mercado de la IA", añade Jiménez.

Además, otros directivos coinciden en que OpenAI, AWS y Google también están dando pasos hacia una menor dependencia hacia Nvidia de una forma similar a lo que está haciendo la compañía de Satya Nadella.

"En 2024, Nvidia podría seguir siendo líder en hardware de IA, pero es probable que se enfrente a otros competidores. Las TPUs (Tensor Processing Units) de Google y otros chips especializados podrían ganar terreno, especialmente en aplicaciones de IA de alto rendimiento y eficiencia energética", afirma por su parte David Marcos, Data Analytics Business Manager de Innovery.

En esta situación puede entrar en juego incluso la política internacional, que puede allanar o complicar el camino a Nvidia.

"Ya estamos viendo iniciativas en Estados Unidos y Europa de capitalizar y tener sus propias iniciativas públicas y privadas punteras de hardware y al final cada gran jugador geopolítico va a querer tener su propio Nvidia los próximos años ya que se ha vuelto estratégico a nivel estatal y geopolítico. El mayor enemigo de Nvidia es la geopolítica", alerta Sergi Ortiz, fundador de Shimoku.

Y como tercer potencial rival de Nvidia se alzan las tecnológicas gracias a las unidades de procesamiento tensorial, o TPU, que aceleran el aprendizaje automático para la creación de redes neuronales de IA. Su creador, Google, las comercializa desde 2018, al igual que otras tecnológicas que también tienen chips especializados.

En 2024 puede que estos chips se vuelvan más cotizados y que eso ponga a las grandes tecnológicas en la pista del éxito, ya que cuentan con ventajas con respecto a las GPU que desarrolla actualmente Nvidia.

"Es muy probable que gigantes tecnológicos como Google, Apple o Microsoft empiecen a lanzar sus propios chips TPU, que serían más especializados que una GPU y con un alto nivel de eficiencia para tareas de IA", señala Josep Sánchez, de la Universidad Carlemany.

"En 2024, Nvidia podría seguir siendo líder en hardware de IA, pero es probable que se enfrente a otros competidores. Las TPU de Google y otros chips especializados podrían ganar terreno, especialmente en aplicaciones de IA de alto rendimiento y eficiencia energética", afirma por su parte David Marcos, Data Analytics Business Manager de Innovery.