Nvidia ya es la empresa más valiosa del mundo: la inteligencia artificial no existiría sin ella (ni Amazon, ni Meta...)

¿Cómo contrarrestar a esta plataforma, la que más rápido está creciendo en la historia, por delante de TikTok e Instagram, y que tiene respuesta para todo? Pero la IA generativa no se limita a poner en peligro el negocio de los buscadores. Ya está transformando la educación, desde los deberes escolares a una tesis doctoral. Y, en el mundo laboral, amenaza incluso los empleos creativos y los puestos directivos. Porque esta nueva generación de máquinas se está preparando para irrumpir en cualquier ámbito y negocio, desde el transporte a la seguridad, y asumir la toma de decisiones en las empresas, los ejércitos, los tribunales, los laboratorios, los gobiernos…

Esta revolución no hubiera sido posible sin Jensen Huang, un ingeniero que nació en Taiwán hace 60 años y emigró a California a los 9. Huang es el fundador y CEO de Nvidia, una empresa que controla casi en régimen de monopolio el mercado de los aceleradores, también conocidos como 'unidades de procesamiento gráfico' (GPU), chips con una capacidad de cálculo monstruosa, sin los cuales la nueva IA sería incapaz de charlar, reconocer una cara o pintar como Picasso. En concreto, la tarjeta A100 de Nvidia, que salió al mercado en 2020, es la varita mágica que está permitiendo a las máquinas procesar billones de datos y aprender solas, sin que nadie las enseñe, a dominar la sociedad, la guerra, la política…

Mientras Elon Musk y Mark Zuckerberg acaparan los focos, el Financial Times considera que Huang no solo tiene tanta influencia como cualquiera de estos magnates, sino que todos dependen de él. Si cierra el grifo de sus microchips, tendrían que echar la persiana. «Desde que lanzamos el primer chip, en 1999, la complejidad del procesamiento se ha incrementado 500 millones de veces. La próxima década todo irá más rápido aún. La IA es la tecnología más poderosa de nuestra época», dice.

Nvidia ya controlaba el 80 por ciento de este mercado antes de 2020, pero ahora ronda el 95. Porque si no tienes acceso a sus microprocesadores no tienes aceleración suficiente para que la IA sea inteligente de verdad, como pone en evidencia el bluff de los asistentes virtuales. «Eran tontos como una piedra. Ya fuera Cortana o Alexa o Google Assistant o Siri. No funcionaban», reconoce Satya Nadella, CEO de Microsoft.

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1. Así se acelera el mundo

Los aceleradores tienen su origen en los videojuegos. Se necesitaban nuevos métodos de cálculo para garantizar que las secuencias de vídeo no aparecieran pixeladas. Nvidia desarrolló los llamados 'GPU' (unas tarjetas gráficas más potentes que los procesadores clásicos, o CPU, de Intel) en los noventa. Estas se hicieron más potentes a medida que los juegos de ordenador eran más realistas. Y han hecho posible el aprendizaje automático de la IA.

Para entender cómo funcionan, piensa que un algoritmo organiza la información como si fuera un árbol. Te pregunta si te ha gustado una peli. ¿Sí? Te lleva a una rama. ¿No? Te lleva a otra… Y va saltando de rama en rama hasta que conoce tus gustos mejor que tú. Así funciona el de Netflix. Es un árbol frondoso, pero en su base de datos solo hay series y películas, así que tampoco lo es tanto si se compara con el de Google, que la última vez que se hizo la cuenta tenía 2000 mil millones de líneas de código (esto es, de ramas). La A100 de Nvidia (abajo: su sede en Santa Clara, California) permite a la IA rastrear bosques enteros a toda pastilla.

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La A100 de Nvidia es la bestia que lo ha puesto todo patas arriba. Es una tarjeta con unas dimensiones de 826 milímetros cuadrados, trufada de conectores, dispositivos de memoria, disipadores de calor… La joya es un chip de siete nanómetros (el diámetro de un pelo es de cien nanómetros). Ese chip se fabrica en Taiwán (TSMC), proveedor de Nvidia. Y está montado en una oblea de silicio cortada con máquinas de litografía holandesas. Lleva incrustados 54.000 millones de transistores. Al microscopio se ve un laberinto con puertas que se abren y se cierran para dejar pasar la corriente. Cada puerta es un transistor; muchos tienen el tamaño de un virus.

Para las compañías que desarrollaban la nueva IA generativa, como OpenAl, la A100 fue como la invención de la rueda. Por fin tenían a disposición una capacidad de procesamiento que permitía a su algoritmo consultar billones de parámetros para inferir sus respuestas sin tardanza. Y así pudieron entrenar a ChatGPT, «la aplicación más disruptora desde el lanzamiento del iPhone en 2007», según Huang. «Y en diez años tendremos unas IA un millón de veces más potentes», pronostica.

El negocio que se vislumbra es colosal, pero es diferente al de los smartphones. Al fin y al cabo, los usuarios de la IA no se tienen que comprar las tarjetas A100 de Nvidia, a 10.000 dólares la unidad, sino que estas se alojan en los centros de datos de empresas y gobiernos. Por ejemplo, Stable Diffusion –una de las compañías líderes en generación de imágenes– entrenó a su algoritmo cuando estaba en beta con 32 aceleradores. Y ahora que lo ha abierto al público tiene 5400 aceleradores dándolo todo. Porque cuanto mayor es el número de usuarios, más velocidad de procesamiento se necesita.

ChatGPT, cuya versión gratuita se estrenó en noviembre, ha pasado de cuatro gatos a decenas de millones, y ya va por los 30.000 aceleradores. Pero Microsoft, que compró ChatGPT por 10.000 millones de dólares y lo está incorporando a Bing, su buscador, aspira a alcanzar los mil millones de usuarios en tiempo récord. Y todos los grandes van detrás con la lengua fuera. Zuckerberg, cuyo metaverso no repunta, se ha encomendado a su propia IA conversacional, LlaMa; y Google a la suya, Bard.

Y solo estamos hablando de modelos lingüísticos y de imagen. Pero hay decenas de tecnologías basadas en IA que también dependen de los aceleradores de Nvidia y que darán un salto exponencial en cinco o diez años. Basten tres ejemplos. Millones de coches se conectarán a los centros de movilidad de ciudades y carreteras para enviar y recibir información de atascos, niveles de contaminación o pedir la vez en la electrolinera.

Cientos de millones de cámaras con sensores de reconocimiento facial estarán conectadas a las comisarías de Policía y hubs de transporte, como ya se están instalando en China, donde para subirte a un autobús o pasar un torno te escanean el rostro. Y, en las neveras con wifi, cada alimento llevará la etiqueta enlazada a las bases de datos de cadenas de distribución, marcas, Sanidad... para ver si han caducado, calcular la demanda o si tus necesidades nutricionales están cubiertas.

No es de extrañar que Huang esté en la cresta de la ola. Pero también está en el ojo del huracán. La carrera tecnológica de la IA decidirá la hegemonía mundial. Y tanto Estados Unidos como China dependen de Nvidia para ganarla. Por eso, la Administración Biden le prohibió en octubre venderle a China sus aceleradores A100. Nvidia está en una posición muy delicada, pues el 20 por ciento de sus ventas es a China.

Por el momento se ha saltado el bloqueo vendiéndole unos aceleradores un pelín más lentos. Pero la situación se puede volver insostenible. El presidente chino, Xi Jinping, está obsesionado con la IA. Y se ha convertido en un ávido lector del investigador portugués Pedro Domingos, el gran gurú del aprendizaje automático. Domingos, que enseña en la Universidad de Washington, ve a Estados Unidos todavía a la cabeza en la batalla de los sistemas de IA, «pero China se está acercando a gran velocidad».

El gigante asiático, según la revista Foreign Affairs, «sigue teniendo un talón de Aquiles: su dependencia de chips, pues no tiene capacidad para autoabastecerse». Y Taiwán, donde se fabrican, está a tiro de piedra… Xi ha insistido en la inauguración de su tercer mandato que «la reunificación con Taiwán es esencial para la revitalización».

Mark Liu, CEO de la taiwanesa TSMC, advirtió en agosto: «En caso de invasión, la producción se paralizará. Será el caos». Desde Nvidia, Huang ha mediado para que TSMC monte una fábrica en Arizona. Pero tardará demasiado como para evitar el desabastecimiento en caso de conflicto.

¿El futuro? El expresidente de Google y asesor del Pentágono Eric Schmidt lo pinta sombrío. Aunque cree que la IA servirá para el desarrollo de medicamentos, energías limpias, terapias genéticas… «Los terroristas se servirán de estas tecnologías para diseñar armas biológicas y manipular las redes sociales.

Lo que hizo Rusia en la campaña electoral estadounidense de 2016 podría automatizarse por completo», advierte.

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Jensen Huang (Taiwán, 1963) fundó Nvidia en 1993 con dos amigos, Chris Malachowsky y Curtis Priem. A Huang lo comparan con Warren Buffett por su olfato para anticipar el futuro. En 1999 inventó la tarjeta gráfica que revolucionó los videojuegos. Y, veinte años después, el procesador que ha transformado la inteligencia artificial. Hoy, la compañía vale 567.000 millones y tiene 26.000 empleados. Es el CEO tecnológico mejor valorado del planeta, por delante de Satya Nadella (Microsoft) y Sundar Pichai (Google).

Huang prefiere permanecer en un segundo plano, pero sus presentaciones se siguen con el fervor que solo despertaban las de Steve Jobs. Hay incluso una ley informática que lleva su nombre, la ley de Huang, que para algunos expertos ha jubilado a la de Moore, el paradigma en computación desde 1965, y que establece que, cada dos años, el número de transistores que caben en un chip se duplica. Justo cuando se está llegando a los límites físicos de la materia (los futuros microprocesadores de tres nanómetros, el diámetro del cromosoma), el progreso ya no dependerá de la miniaturización gracias a los aceleradores de Nvidia.

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«Soy el producto del sueño americano de mis padres, que lo dejaron todo para emigrar. Creían en un país regido por leyes y no por prejuicios», explica Huang. «Los asiáticos americanos, como otros inmigrantes, nos hemos beneficiado de las oportunidades que nos ha dado Estados Unidos, pero también hemos contribuido a engrandecerlo. No es un país perfecto, pero siento una profunda gratitud». Y cuenta que su padre, ingeniero, juró que enviaría a sus hijos a estudiar a Estados Unidos después de un viaje a Nueva York. Su madre les enseñó inglés, aunque ella no sabía hablarlo: «Cada día escogía diez palabras al azar del diccionario y nos pedía que le dijéramos el significado», recuerda. Llegó a Estados Unidos siendo un niño y asistió, con su hermano, a una escuela baptista en un pueblo de Kentucky. «Era el internado más barato de América. Nos tocaba limpiar a diario los baños de un dormitorio de 150 chicos. Pero aquella experiencia forjó mi carácter».

Huang, que se levanta a las cuatro de la mañana para hacer ejercicio antes de emprender una jornada laboral de catorce horas, fue campeón juvenil de tenis de mesa. La familia se mudó a Oregón, donde Huang estudió Ingeniería Eléctrica en la universidad estatal y después cursó un máster en Stanford. Allí conoció a su mujer, Lori, compañera de clase, con la que tiene dos hijos.