En el corazón de Silicon Valley, en el Centro de Convenciones de San José en California, esta semana se llevará a cabo una esperada fiesta tecnológica. El 18 de marzo, hora local, el director ejecutivo de Nvidia, Jen-Hsun Huang, vestido con su icónica chaqueta de cuero negra, entró al estadio con decenas de miles de personas, luciendo como una estrella de rock. "Bienvenidos a la conferencia GTC. Espero que sepan que esto no es un concierto, sino una conferencia de desarrolladores". Dijo con humor al principio.

De hecho, la Nvidia GPU Technology Conference (GTC) ha sido aclamada por la industria como el "Festival de Música de Woodstock en el mundo de la IA", pero en este evento, las notas principales son los chips, los algoritmos, la arquitectura informática y las matemáticas.

Como "vendedor de palas" en la era de la IA, Nvidia mostró muchas "tecnologías negras" en la conferencia GTC. Entre ellos, el nuevo chip GPU basado en la arquitectura Blackwell tiene un rendimiento cuatro veces mayor que la generación anterior y una eficiencia energética 25 veces mayor. Puede describirse como el "chip de IA más potente". Los nuevos microservicios de IA brindan servicios integrales desde software de aplicación hasta programación de hardware, con un diseño de pila completa en hardware, software y sistemas.

Lo que es más digno de mención es que Huang Renxun mencionó constantemente el concepto de "fábrica de IA" en su discurso, con la esperanza de que las empresas puedan considerar los centros de datos y las herramientas de IA desde una perspectiva diferente. Él cree que el mundo ya está al comienzo de una nueva ronda de revolución industrial. La materia prima de esta revolución industrial son los datos, y el resultado son valiosos tokens de datos (tokens digitales). El eslabón intermedio en el procesamiento y refinamiento de datos es el centro de datos. Según las estimaciones de Huang Renxun, este será un mercado con una escala anual de 250 mil millones de dólares.

Hay muchos aspectos destacados en el evento de IA: "El chip de IA más potente" Blackwell, humanoiderobot, gemelo digital VisionPro

En 2016, Huang Renxun entregó personalmente la primera supercomputadora DGX-1 compuesta por chips GPU a OpenAI frente a Musk y otros veteranos de OpenAI. Hoy en día, todas las empresas involucradas en la competencia por grandes modelos de lenguaje e inteligencia artificial generativa están compitiendo por los chips GPU de Nvidia. No hay duda de que en esta ronda de auge de la IA generativa, NVIDIA es el "vendedor de palas" clave detrás de él.

En la conferencia GTC de esta semana, Huang Renxun estuvo a la altura de las expectativas y mostró una serie de "tecnologías negras" que una vez más detonaron el mundo de la IA.


En este evento tecnológico, Huang Renxun anunció oficialmente la “bomba nuclear de IA”: un chip GPU basado en la arquitectura Blackwell. El rendimiento de entrenamiento de la GPU Blackwell es 4 veces mayor que el de la GPU Hopper de la generación anterior, el rendimiento de inferencia es 30 veces y la eficiencia energética es aproximadamente 25 veces. El rendimiento de las GPU de NVIDIA ha mejorado tan rápidamente que el científico senior de NVIDIA, Jim Fan, llamó "la nueva Ley de Moore".

Por ejemplo, si desea entrenar un modelo con 1,8 billones de parámetros (la escala de GPT-4), entrenar con un chip de arquitectura Hopper puede requerir 8.000 GPU, consumir 15 megavatios de energía y tardar unos 90 días. Si utilizas Blackwell, sólo necesitas 2.000 GPU y 4 megavatios de potencia, lo que reduce enormemente el consumo de energía.


Fuente de la imagen: Jim[email protected]

La industria espera que las empresas que utilicen la serie de chips Blackwell incluyan a Amazon, Google, Meta, Microsoft, OpenAI, Tesla y xAI. Huang Renxun reveló que el precio de la nueva GPU es de 30.000 a 40.000 dólares, lo que sin duda aumentará aún más los ingresos de Nvidia.

NVIDIA también lanzó NIM (NVIDIA Inference Microservices), que proporciona servicios integrales desde software de aplicaciones hasta programación de hardware, lo que permite a los desarrolladores crear e implementar fácilmente aplicaciones de IA y acelerar la implementación de la tecnología de IA.

Además, NVIDIA también demostró una serie de interesantes escenarios de aplicaciones de IA, como ESMFold utilizado para predecir la estructura de proteínas, el modelo básico del robot humanoide Groot y el chip del robot humanoide JetsonThor, la plataforma informática montada en vehículos en cooperación con BYD, la aplicación Apple VisionPro en la plataforma Omniverse y el gemelo digital del clima de la Tierra, etc.

Esta conferencia del GTC también ha sido acogida con entusiasmo por Wall Street. El analista de JPMorgan, Harlan Sur, cree que la arquitectura Blackwell ha consolidado el dominio de Nvidia en el campo de la IA y está "todavía uno o dos pasos por delante" de sus competidores. El analista de Bank of America, Vivek Arya, dijo que los productos GPU basados ​​en Blackwell "han dado un paso adelante en el rendimiento del entrenamiento y han logrado un salto en el rendimiento de inferencia" y mantuvieron un precio objetivo de 1.100 dólares y una calificación de "compra".

El analista de Goldman Sachs, Toshiya Hari, cree que las sólidas capacidades de innovación de Nvidia y sus amplias relaciones con los clientes impulsarán su crecimiento continuo, seguirán manteniendo su posición dominante en la competencia futura y ejercerán presión sobre los competidores, por lo que Hari elevó el precio objetivo de sus acciones de 875 dólares a 1.000 dólares.

Al cierre de esta edición, Nvidia ha subido un 7,35% esta semana, con un aumento acumulado del 95,75% desde principios de este año y un aumento anual del 239% en 2023.


Nvidia no sólo vende chips, sino que apunta a un mercado de 250 mil millones de dólares

"Lo que realmente vendemos no es un chip. El chip en sí no puede funcionar. Necesita estar integrado en un sistema para funcionar". Si bien el excelente rendimiento de los chips Blackwell provocó acaloradas discusiones, Huang Renxun continuó enfatizando este punto durante la conferencia GTC. "Nvidia construyó todo el centro de datos para IA, simplemente lo dividió en partes, algunas de las cuales son adecuadas para su empresa".

En opinión de Huang Renxun, la oportunidad de mercado de Nvidia no reside en los chips GPU, porque muchas empresas también están desarrollando GPU. La verdadera ventaja competitiva de NVIDIA radica en las soluciones de centros de datos que integran chips, software, motores de algoritmos, tecnologías de seguridad, comunicaciones entre chips, etc.

"Los centros de datos se están moviendo rápidamente hacia la computación acelerada (refiriéndose al uso de hardware especializado para lograr un procesamiento informático eficiente más allá del rendimiento informático convencional de la CPU). Este es un mercado con un valor de 250 mil millones de dólares al año y que crece a una tasa anual del 20% al 25%. Esto se debe principalmente a la demanda de IA, y NVIDIA ocupará una parte importante". Dijo Huang Renxun. También dijo que esta era la base para que el valor de mercado de Nvidia aumentara de 1 billón de dólares a 2 billones de dólares en nueve meses.

Huang Renxun concede tanta importancia al negocio de los centros de datos porque cree que los centros de datos desempeñarán un papel central en la nueva revolución industrial. Por lo tanto, enfatizó repetidamente durante la conferencia GTC que el centro de datos debe entenderse como una "fábrica de IA".

Huang Renxun utilizó la analogía de la revolución industrial de la energía eléctrica para explicar la "fábrica de IA": en la última revolución industrial, la entrada era agua y la salida era electricidad. Sin embargo, la materia prima de la revolución industrial que ocurrió en la sala del centro de datos fueron los datos, y el resultado después del procesamiento fueron los tokens de datos. "Este tipo de token es invisible y se distribuirá por todo el mundo. Es muy valioso".

Los expertos de la industria creen que la llamada "fábrica de IA" de Huang Renxun es en realidad similar al término centro de computación inteligente nacional. Es una nueva "planta de energía" que proporciona potencia informática para grandes modelos de IA, aplicaciones de IA, etc., en lugar de un dispositivo tradicional para almacenar y gestionar datos.

La razón por la que Huang Renxun enfatiza repetidamente el concepto de "fábrica de IA" es en realidad para esperar que las empresas consideren los centros de datos como unidades rentables en lugar de simples inversiones en equipos, lo que impulsará a más empresas a acelerar la implementación de los servicios de NVIDIA. "Los centros de datos solían ser vistos como centros de costos y gastos de capital para las empresas, y se podría pensar en ello como un costo. Sin embargo, las fábricas son otra historia, ganar dinero. El nuevo mundo de la IA generativa dará lugar a una nueva forma de fábrica", añadió.

Con la explosión de la IA generativa, el negocio de los centros de datos se ha convertido en el principal punto de crecimiento de NVIDIA. El último informe financiero trimestral publicado en febrero de este año mostró que el negocio de centros de datos representó el 83% de los ingresos de Nvidia en el trimestre, un aumento interanual del 409% a 18.400 millones de dólares. Este crecimiento es inseparable de la demanda de la arquitectura Hopper GPU de NVIDIA para el entrenamiento e inferencia de modelos grandes. Con la llegada de la GPU Blackwell, se espera que NVIDIA continúe ocupando firmemente la posición de "vendedor de palas" de IA.

Durante la conferencia GTC, Dell anunció que construiría conjuntamente la "Fábrica de IA" de Dell con NVIDIA y actualizaría su servidor insignia PowerEdgeXE9680 para admitir la última arquitectura de GPU de NVIDIA. Lenovo Group también anunció una cooperación con NVIDIA para lanzar una nueva solución híbrida de inteligencia artificial, que proporcionará a los desarrolladores los microservicios NVIDIA recién lanzados, incluidos NVIDIANIM y NeMoRetriever. Nadella, director ejecutivo de Microsoft, también dijo que el procesador GB200 Grace Blackwell se utilizará en los centros de datos globales de Microsoft para ayudar a las organizaciones de todo el mundo a implementar la IA.

A medida que el precio de las acciones de Nvidia se dispara, la pregunta que preocupa a todos en Wall Street es cuánto más puede subir Nvidia y si se trata de una burbuja. A los ojos de los alcistas, esta ronda de auge de la IA acaba de comenzar y Nvidia seguirá creciendo.

DanIves, un conocido analista de WedBush Securities, dijo en un correo electrónico de comentario enviado al reportero de "Daily Economic News": "Las olas iniciadas por la GPU 'dorada' de NVIDIA han desencadenado una ola de gasto en la industria de la tecnología en los próximos años. En esta cuarta revolución industrial, a medida que las empresas y los consumidores utilizan el escenario se está extendiendo por todo el mundo, y esperamos que el gasto en IA alcance el billón de dólares en la próxima década. Actualmente, la demanda de IA es indiscutible. Microsoft, Google, Amazon, Oracle y Meta tienen cifras asombrosas de gasto de capital en inversiones para la transformación de la IA, y NVIDIA es el líder”.

A corto plazo, DanIves cree que el gasto relacionado con la IA en los presupuestos corporativos de TI representará entre el 8% y el 10% en 2024, mientras que esta cifra será menos del 1% en 2023.

También vale la pena mencionar que durante la conferencia NVIDIA GTC, además del discurso de apertura de Jen-Hsun Huang, invitados como Li Feifei, académico de la Academia Nacional de Ingeniería y primer profesor de la Cátedra Sequoia en la Universidad de Stanford, y Brad Lightcap, director de operaciones de OpenAI, también compartieron maravillosos avances para explorar avances revolucionarios en IA, computación acelerada y otros campos.