En el vertiginoso mundo de la inversión en tecnología, hay una pregunta que se cierne sobre la mesa: ¿puede Nvidia mantener su increíble crecimiento y sus altos márgenes? En los últimos dos trimestres, Nvidia (NASDAQ: NVDA) ha mostrado un rendimiento notable, pero persisten las dudas sobre su sostenibilidad. Si los aceleradores de inteligencia artificial (IA) siguen creciendo a una tasa anualizada del 50% durante los próximos cinco años, las acciones de Nvidia podrían seguir considerándose una ganga. Sin embargo, si las fuerzas rivales comienzan a erosionar su dominio de la IA, su altísima relación precio-beneficio (P/E) podría no estar justificada.

En una reciente conferencia del sector, Lisa Su, directora ejecutiva de Advanced Micro Devices (NASDAQ: AMD), un competidor clave de Nvidia, expresó su escepticismo sobre el concepto de fosos de competencia en el cambiante panorama tecnológico. Afirmó: «No creo en los fosos de competencia cuando el mercado se mueve tan rápido».

Esta percepción sugiere que el liderazgo actual de Nvidia en el sector de la IA dinámica podría no ser tan sólido como parece, a pesar de su ventaja de varios años en el desarrollo de hardware y software para aceleradores de IA. Pero ¿qué está ocurriendo más allá de la simple retórica? ¿Cómo planean gigantes tecnológicos como AMD, Intel y las empresas FAANG (Facebook, Apple, Amazon, Netflix, Google) desafiar la supremacía de Nvidia?

El foso CUDA de Nvidia: ¿real o percibido?

Muchos inversores creen que el dominio de Nvidia en IA no se debe solo a sus innovaciones de hardware, sino también a su conjunto de software CUDA. CUDA se creó para permitir la programación de chips gráficos para el procesamiento paralelo de datos regulares, posibilitando el entrenamiento y la inferencia de la IA.

Las ventajas competitivas del software pueden ser formidables, como se vio con el paquete Office de Microsoft, que incluye PowerPoint, Excel y Word. Una vez que se convirtió en el estándar para las operaciones comerciales, a los competidores les resultó difícil introducir un producto competitivo. Este fenómeno se conoce como el efecto de red.

Sin embargo, CUDA de Nvidia podría ser más vulnerable a las interrupciones que Microsoft Office. El costo prohibitivo de las GPU de Nvidia, que actualmente se venden a $30,000 o más por chip, crea un fuerte incentivo para que las grandes plataformas en la nube y los clientes de IA busquen alternativas competitivas. En cambio, Microsoft Office es relativamente asequible para las empresas.

Además, AMD e Intel, junto con gigantes tecnológicos como Meta Platforms, Alphabet y Microsoft, contribuyen activamente a las alternativas de código abierto. Estas grandes empresas poseen importantes recursos para desarrolladores y están bien posicionadas para crear alternativas viables de plataformas multichip para la era de la IA.

Aún nos encontramos en las primeras etapas del auge de la IA, que comenzó con fuerza hace apenas un año con la introducción de ChatGPT de OpenAI. Si estos competidores actúan con rapidez, podría surgir una sólida plataforma competitiva de código abierto antes de que la ventaja competitiva de Nvidia se consolide.

RocM y SYCL: Compitiendo con CUDA

Tanto Intel como AMD presentaron sus alternativas a CUDA en recientes presentaciones de chips para IA y centros de datos. Destacaron las ventajas de las plataformas abiertas que permiten migrar su software interno a diferentes GPU, integrándose al mismo tiempo con el software de IA de código abierto existente.

Plataformas de código abierto importantes como Pytorch (Meta), Tensorflow (Alphabet), Deepspeed (Microsoft) y Hugging Face (startup de inteligencia artificial) son excelentes ejemplos de este enfoque.

Lo que hace fascinante la pila de software de AMD e Intel es su portabilidad. Estas características permiten a los desarrolladores migrar código de programación escrito en CUDA a sus plataformas con una mínima recodificación.

La pila de software de AMD, ROCm, es mayoritariamente abierta y está optimizada para Pytorch y Hugging Face. Cabe destacar que incluye una función de adaptación para código de otras GPU, probablemente incluyendo Nvidia y CUDA.

Intel promueve una plataforma de programación de IA de código abierto llamada SYCL, desarrollada por Khronos Group. SYCL, un software C++ de código abierto de alto nivel, permite a los desarrolladores escribir código para cualquier acelerador.

– Intel también lanzó SYCLomatic, una herramienta que facilita la portabilidad de más del 90% del código CUDA a SYCL con solo algunos ajustes menores necesarios.

Si no hay foso, es una batalla de hardware

Si bien Nvidia tiene una ventaja sustancial en chips de IA, AMD presentó recientemente su MI300, con una arquitectura de "chiplet" con importantes capacidades. La línea Gaudi de aceleradores de IA de Intel también ha cobrado impulso, atrayendo a la prestigiosa startup de IA generativa Stability AI. Sin duda, estos competidores invertirán fuertemente en el mercado de aceleradores de IA, dado su rápido crecimiento.

El argumento para que Nvidia mantenga su liderazgo en el mercado de la IA depende de los efectos de red de CUDA. La superioridad del hardware puede ser efímera, como le ocurrió a Intel cuando perdió su liderazgo en chips avanzados hace unos cinco años. Por lo tanto, el mercado de la IA podría potencialmente acoger a las tres compañías.

Los inversores, en particular los accionistas de Nvidia, deben seguir de cerca la competencia del software de IA, ya que podría determinar si la empresa continúa con su crecimiento dominante y sus altos márgenes o experimenta márgenes más estándar de la industria en el rango del 20% al 30% visto históricamente en procesadores de vanguardia.

Mientras la industria tecnológica se enfrenta a la rápida evolución del panorama de la IA, Nvidia se enfrenta a los retos de competidores formidables como AMD e Intel, respaldados por gigantes de FAANG. Si bien el conjunto de software CUDA de Nvidia ha proporcionado una ventaja significativa, no es inmune a las disrupciones.

La aparición de alternativas de código abierto como ROCm y SYCL, junto con las funciones de portabilidad, indica un esfuerzo conjunto para desafiar el dominio de Nvidia en IA. Si bien el liderazgo de Nvidia en hardware es evidente, la batalla por la supremacía en IA podría depender, en última instancia, de la adaptabilidad del software y de su capacidad para convencer a los desarrolladores.

En este escenario vertiginoso, donde la tecnología evoluciona constantemente, Nvidia, AMD e Intel seguirán compitiendo por una parte del floreciente mercado de la IA. Los inversores deben mantenerse alerta, ya que el resultado de esta competencia tendrá un profundo impacto en el futuro de la tecnología de IA y las empresas que la impulsan.