NVIDIA es una empresa de tecnología conocida por crear GPUs, los procesadores que se convirtieron en la base del entrenamiento y la ejecución de modelos de IA. Casi todo laboratorio de IA usa hardware o software de ella.

Como funciona

La GPU nació para gráficos de juegos, pero tiene miles de núcleos que hacen cálculos en paralelo. Entrenar una red neuronal exige multiplicar matrices enormes, y ese es exactamente el tipo de cálculo en el que la GPU rinde bien.

El negocio de NVIDIA en IA tiene tres capas:

  • Hardware: placas y aceleradores para centros de datos, como las líneas H100 y B200, además de placas para computadoras personales.
  • Software: CUDA, plataforma que permite programar GPUs, y bibliotecas optimizadas para IA.
  • Serviços: NVIDIA NIM ofrece modelos empaquetados para ejecutar de forma lista.

CUDA es un gran diferencial, porque muchas herramientas de IA fueron escritas para él. Esto crea un ecosistema difícil de reemplazar.

Exemplo prático

Quieres ejecutar un modelo abierto en tu computadora. Si tiene una placa NVIDIA, herramientas como Ollama o llama.cpp suelen aprovechar la GPU para generar texto mucho más rápido que solo con el procesador.

Para ver si el sistema reconoce la placa:

Terminal
nvidia-smi

El comando muestra el modelo de la placa, el uso y la memoria de video disponible. Esa memoria, la VRAM, define el tamaño de modelo que cabe en la placa.

Para que serve

Para quien programa, NVIDIA importa porque define lo que se puede ejecutar localmente y cuánto cuesta entrenar o servir modelos en la nube. El precio y la disponibilidad de GPUs influyen directamente en el precio de las APIs de IA.

Para quien sigue negocios, la empresa es uno de los nombres centrales del mercado de infraestructura de IA, junto a proveedores de nube y laboratorios de modelos.

Para quien arma clusters, es la referencia en aceleradores, redes de alta velocidad y software de orquestración de GPUs.

Cuidados

NVIDIA no es la única opción. Existen aceleradores de otras empresas y chips de nube, como las TPUs de Google. Para uso local, algunas herramientas también funcionan con otras placas, en grados variables de soporte.

Por último, los datos de mercado y rendimiento cambian rápido. Consulta fuentes oficiales de la empresa antes de usar números en decisiones de compra o inversión.