¿Por qué Nvidia de repente abraza el código abierto? ¡Entendí la jugada de Jensen Huang!

Jensen Huang por un lado defiende férreamente el ecosistema CUDA, y por otro proclama las virtudes del código abierto: esto puede parecer una contradicción, pero en realidad, podría ser el movimiento comercial más inteligente que NVIDIA haya hecho en los últimos años.

El 11 de agosto, The Information informó que NVIDIA está desarrollando el modelo de IA open source Nemotron 4, cuyo objetivo para la versión insignia es alcanzar al menos un billón de parámetros, el doble que Nemotron 3 Ultra, lanzado en junio.

Al mismo tiempo, el compromiso a largo plazo de NVIDIA con los servicios en la nube ya ha alcanzado los 28.000 millones de dólares, aproximadamente el triple que hace un año.

¿Por qué una empresa que vende GPU invierte tanto dinero en desarrollar modelos de IA gratuitos?

La respuesta es bastante sencilla:

Cuanto más se popularicen los modelos open source, mayor será la demanda de poder de cómputo para IA, y el mayor proveedor de GPU es NVIDIA.

Convertir la IA de una herramienta de grandes corporaciones en infraestructura global

Actualmente, los modelos de IA cerrados, como la serie GPT de OpenAI, tienen sus capacidades principales controladas por unas pocas empresas.

Las empresas comunes que desean usar modelos top suelen acceder a ellos a través de servicios en la nube, concentrando la demanda de cómputo en plataformas grandes como OpenAI, Microsoft y Google.

Pero los modelos de código abierto son completamente distintos. Empresas, desarrolladores e incluso organismos gubernamentales pueden descargar el modelo, adaptarlo a sus propias necesidades y desplegarlo en sus propios servidores o entornos en la nube. Y cada despliegue independiente significa una nueva demanda de cómputo.

Y el núcleo del poder de cómputo de IA son las GPU.

Kari Briski, vicepresidenta de IA generativa de NVIDIA, dijo que la empresa invierte en Nemotron porque cree que en el futuro todas las empresas y países necesitarán modelos open source de vanguardia accesibles.

En otras palabras:

Bajar la barrera de entrada para el uso de IA, permitir que más personas entren en la era de la IA y así impulsar la compra de más capacidad de cómputo.

Para este juego, NVIDIA persigue varios objetivos clave

Primero, expandir la base de clientes de unos pocos gigantes a todo el mercado

En los últimos años, los mayores clientes de chips de IA de NVIDIA han sido principalmente Microsoft, OpenAI, Google, Amazon y otros gigantes. Si bien estas empresas compran grandes volúmenes de GPU, también desarrollan sus propios chips de IA.

Si en el futuro las aplicaciones de IA se extienden de unas pocas compañías de modelos al grueso de las empresas, la demanda de cómputo también se dispersará desde unos cuantos superclientes a innumerables empresas, startups e instituciones.

Para NVIDIA, esto significa una base de clientes mucho más amplia.

Segundo, el modelo gratuito en sí es la mejor herramienta para vender GPU

Nemotron es open source, descargar el modelo es gratuito para las empresas.

Pero para ejecutarlo, se necesita cómputo.

En julio de este año, en una entrevista, Jensen Huang declaró:

"La IA gratuita es buena para el hardware, la IA gratuita es buena para los chips".

Esta frase revela la lógica de NVIDIA:

El software puede ser gratis, pero para ejecutarlo hace falta hardware.

Cuanto más popular sea el modelo, mayor será la demanda de GPU.

Tercero, usar el ecosistema open source para desafiar a las empresas de modelos cerrados

Los modelos open source, con bajos costes y gran flexibilidad de despliegue, están convirtiéndose en una opción cada vez más importante para las aplicaciones empresariales de IA. Esto podría cambiar la actual hegemonía de empresas como OpenAI y Anthropic.

NVIDIA, por un lado, vende GPU a esas empresas; por el otro, amplía su influencia al impulsar el ecosistema abierto.

A su vez, NVIDIA ha invertido en empresas de IA como Reflection AI y Thinking Machines Lab. Ahora, lanzando su propio Nemotron, busca ampliar aún más su presencia en el software de IA.

Por eso, NVIDIA fundó la "Alianza Nemotron", atrayendo a desarrolladores y empresas como Reflection, Cursor y Mistral.

En pocas palabras:

Si no puedes derrotar a la competencia, intégrala a tu ecosistema.

Cuarto, y lo más importante: seguir reforzando el foso de CUDA

Muchos se enfocan en la ventaja de hardware de NVIDIA, pero lo que realmente define su competitividad a largo plazo es el ecosistema CUDA. La GPU es solo la puerta de entrada. Gran cantidad de desarrolladores, empresas e instituciones investigadoras han construido aplicaciones de IA sobre CUDA creando grandes costes de migración.

Por eso la estrategia de NVIDIA es muy clara:

El modelo puede ser open source, pero el ecosistema debe estar bajo su control.

Lo que se abre es el modelo; lo que se refuerza es CUDA.

NVIDIA está entrando en una posición más compleja

Sin embargo, Nemotron también trae un nuevo dilema:

NVIDIA está comenzando a competir, hasta cierto punto, con sus propios clientes.

OpenAI es uno de los mayores clientes de GPU de NVIDIA, y la empresa incluso ha invertido en OpenAI. Pero la propia razón de ser de Nemotron es reducir los costes para las empresas usuarias de modelos de IA y desafiar el mercado de los modelos cerrados.

Esto significa que, en el futuro, NVIDIA podría desempeñar dos roles a la vez:

Por un lado, es proveedor de las empresas de IA; por otro, también está participando en el propio ecosistema de IA.

Es un camino que requiere equilibrio y cuidado.

Los 28.000 millones de dólares invertidos en la nube apuestan al futuro de la demanda de cómputo

Hasta abril de este año, los compromisos multianuales de NVIDIA por servicios en la nube ascendían ya a 28.000 millones de dólares, con contratos vigentes hasta principios de 2031.

Una parte de ese poder de cómputo se destinará al entrenamiento de modelos como Nemotron.

Desde el punto de vista contable, los modelos open source no generan muchos ingresos directos.

Pero si logran que más empresas implementen IA, la demanda de GPU que generen podría superar con creces el valor del propio modelo.

En resumen:

El modelo gratuito es la puerta de entrada, pero las GPU son la verdadera fuente de ingresos.

NVIDIA no necesita necesariamente que Nemotron sea el modelo más poderoso del mundo.

Lo que realmente quiere ver es:

No importa qué modelo termine dominando, para funcionar necesitará gran cantidad de GPU de NVIDIA.

Analizando el plan de financiación por 500.000 millones de dólares en cómputo anunciado ayer

El 10 de agosto, NVIDIA anunció que se había aliado con Apollo Global Management, Blackstone, BlackRock, Brookfield, Goldman Sachs y KKR —instituciones de Wall Street— para crear una nueva plataforma de financiación para poder de cómputo.

El objetivo es movilizar, a largo plazo, más de 500.000 millones de dólares de capitales externos.

En pocas palabras:

En el futuro, las empresas podrían no necesitar comprar GPU pagando sumas millonarias de manera inmediata, sino que podrán acceder a cómputo mediante financiación o leasing.

Antes, montar un centro de datos de IA podía requerir invertir decenas o incluso cientos de miles de millones de dólares. Ahora, las instituciones financieras comprarán el equipamiento y lo alquilarán a los clientes, quienes pagarán a largo plazo por el uso del cómputo.

Larry Fink, CEO de BlackRock, incluso dijo que esto es similar al proceso de titularización de activos inmobiliarios en el mercado financiero.

Jensen Huang afirmó que esta es la primera vez que la infraestructura tecnológica se transforma, a gran escala, en un activo invertible.

El núcleo de este modelo es redefinir el valor de la GPU

Antes, la GPU se consideraba un hardware tecnológico.

Pero NVIDIA quiere que el mercado vea lo siguiente:

En realidad, la GPU cada vez más se asemeja a un activo de infraestructura.

Porque en el futuro de la era IA, el cómputo será tan necesario para el funcionamiento empresarial como la electricidad y el internet.

En consecuencia:

• El modelo open source Nemotron crea más demanda de IA.
• La plataforma de financiación de 500.000 millones baja la barrera para adquirir poder de cómputo.
• El ecosistema CUDA asegura la ventaja competitiva a largo plazo.

Estas tres líneas confluyen en la estrategia de infraestructura IA futura de NVIDIA.

Por supuesto, también hay preocupaciones en el mercado.

Tras el anuncio de la plataforma de financiación, las acciones de NVIDIA cayeron 2,86% ese día y el CDS (credit default swap) a 5 años subió a 77,215 puntos básicos, su mayor incremento diario en dos semanas.

Los inversores tienen principalmente tres preocupaciones:

Uno, el riesgo de "financiación circular".

Los escépticos creen que si NVIDIA ayuda a sus clientes a financiarse, y estos luego usan el dinero para comprar GPU de NVIDIA, puede crearse un círculo cerrado de fondos.

Dos, posibles conflictos de interés entre NVIDIA y sus propios clientes.

La empresa vende chips a OpenAI y demás, pero también compite en el software con modelos open source.

Tres, si la rentabilidad de la inversión en IA puede justificar una inversión de ese tamaño.

En este momento, el gasto de capital de los gigantes tecnológicos mundiales ya suma cientos de miles de millones de dólares, pero los ingresos por aplicaciones de IA aún están en etapa temprana.

Si en el futuro la demanda de IA crece menos de lo esperado, el riesgo podría trasladarse a lo largo de la cadena industrial y el sistema financiero.

Desde el sitio argentino de inversiones bursátiles, consideran que:

Lo que hace NVIDIA en esencia es fomentar la adopción ampliada de infraestructura de IA.

• El modelo open source Nemotron baja la barrera para usar IA.
• La plataforma de financiación de 500.000 millones baja la barrera para adquirir cómputo.
• El ecosistema CUDA garantiza que las futuras aplicaciones de IA sigan operando sobre el sistema de NVIDIA.

A corto plazo, estos movimientos pueden hacer que el mercado tema por la competencia y los riesgos financieros. Pero a largo plazo, Jensen Huang apuesta por una tendencia mayor:

La IA terminará por convertirse en infraestructura fundamental para empresas y naciones, como la electricidad y la internet.

Y en esta competencia de infraestructura, NVIDIA aspira a ser el proveedor del cómputo de base.

• La inversión de 28.000 millones de dólares en servicios en la nube es para ampliar el ecosistema.
• La plataforma de financiación de 500.000 millones es para ampliar el mercado.
• CUDA es el verdadero foso a largo plazo de NVIDIA.