Nvidia se convierte en la primera cotizada del mundo en alcanzar los 4 billones de dólares en Bolsa

Con cuatro millones de millones de dólares se puede financiar la Nasa durante más de 150 años, se puede reconstruir -según datos del Banco Mundial en 2023- diez veces Ucrania, se pueden construir 400 canales de Panamá o se pueden entrenar 40.000 modelos de ChatGPT-4. O, también, se podría comprar Nvidia. Esta cifra, los 4 billones estadounidenses, en nuestro sistema son 4.000.000.000.000, son el valor de mercado que ha alcanzado la tecnológica, un hito nunca antes visto.

Los chips de la firma, que alimentan los principales sistemas de inteligencia artificial, han provocado que en poco menos de cuatro años la capitalización bursátil se haya multiplicado por ocho hasta superar esta barrera.

Lejos quedan los 12 dólares por acción con los que Nvidia debutó el 22 de enero de 1999 en Wall Street. Ahora, estos títulos cotizan diez veces por encima de este valor. Atrás también queda esa compañía que se fundó a principios de los 90 para dar vida a los videojuegos que empezaban a requerir mejores tarjetas gráficas para disfrutar de la nueva complejidad que traían a finales del siglo XX.

Nvidia nació con 40.000 dólares como fondo y se centró en la fabricación de GPUs, unidades de procesamiento gráfico, una apuesta que le permitió sobrevivir en un mercado saturado y que no sabía que le haría la reina tres décadas después.

¿Su apuesta? Hacer programables sus chips. Esto permitió adaptarlos a diferentes usos —como la minería de criptomonedas— y aprovechar el auge primigenio de la IA en el campo de la investigación. Sus GTX 1080 y 1070 con una nueva arquitectura que permitían que estas tarjetas fueran más rápidas, más eficientes y listas para la realidad virtual. «Fue como cambiar de un coche familiar a un auto deportivo de alta gama, sin gastar más combustible», explican fuentes del sector. Este fue el principio del boom de Nvidia que aún llega a estos días.

Sin embargo, antes de alcanzar ese éxito, Nvidia vivió su particular ‘vía crucis’ en los últimos años de los 90 y principios de los 2000. Con la llegada del nuevo milenio, la firma rozó la bancarrota tras una mala operación corporativa -la compra de su rival 3dfx provocó que los ingenieros de ambas compañías no trabajaran bien- y una disputa legal con Microsoft. El resultado fue un enorme fracaso comercial que colocó a la compañía al borde de la quiebra.

En esta época y al borde del precipicio, Jensen Huang, uno de los fundadores y aún CEO de la compañía, decidió dar un giro de 180 grados y apostar por la computación paralela, tecnología que había truncado el futuro empresarial de muchas firmas en Silicon Valley. ¿La apuesta? Victoria para Huang y Nvidia. Los videojuegos vivieron una época dorada asentada sobre esta técnica y la firma comenzó a hacer caja con su visión.

Así Nvidia se convirtió en el compañero de viaje de Microsoft con su Xbox o con Sony en la PlayStation 3. Un viaje exitoso que llegó al boom de 2006, ahí Huang decidió realizar otro salto al vacío con el lanzamiento de un software gratuito bajo el nombre de CUDA, donde cualquiera podía usar sus tarjetas gráficas para videojuegos como superordenadores.

Una apuesta que supuso una pérdida constante de decenas de miles de dólares, pero que a la postre fue un éxito empresarial como se está demostrando estos días. Huang soñaba con que los ‘gamers’ no fueran los que utilizaran sus chips, sino que fueran científicos e investigadores. Un deseo que no llegó hasta la segunda década del S.XXI.

En 2012, tres académicos en Toronto usaron las tarjetas GPU de Nvidia para entrenar redes neuronales y dar una nueva vida a la inteligencia artificial. Su modelo arrasó y demostraron que la IA funciona si se alimenta con datos y mucho poder computacional.

Huang vio otra oportunidad. «Envió un correo un viernes anunciando que el futuro era el deep learning y que dejábamos de ser una empresa de gráficos», recuerda un ejecutivo en el libro The Thinking Machine, de Stephen Witt. «El lunes ya éramos una empresa de inteligencia artificial».