De casi colapso a un $5 gigante de billones: Cómo Nvidia rediseñó el panorama de la IA

Nvidia se presenta hoy como la empresa más valiosa del mundo, valorada en aproximadamente $5 billones, con una participación personal de Jensen Huang que supera los $150 mil millones. Este dominio no fue inevitable; se construyó sobre apuestas estratégicas y la capacidad de reconocer tendencias emergentes antes que el resto de la industria.

Cuando la supervivencia parecía imposible

La fundación de la empresa en 1993 se lanzó con sueños ambiciosos, pero para 1996, la realidad se impuso brutalmente. Nvidia enfrentó una presión existencial, lo que llevó a Jensen Huang a tomar la dolorosa decisión de reducir a la mitad la fuerza laboral. El mensaje para los empleados restantes fue claro: tenían aproximadamente 30 días de liquidez antes de quedarse sin dinero.

Un año después llegó un salvavidas inesperado. Sega se acercó a Nvidia buscando desarrollo de chips personalizados, pero la asociación contenía un error crítico: el diseño propuesto por Nvidia no funcionaría en realidad. En lugar de retirarse, Sega hizo un movimiento audaz, invirtiendo $5 millones para dar a Nvidia el margen de maniobra necesario para un rediseño arquitectónico fundamental.

El giro que lo cambió todo

Ese giro forzado resultó transformador. Para 1999, Nvidia completó su oferta pública inicial y presentó la GeForce 256, posicionándola como la primera GPU verdadera del mundo. La marca dominó rápidamente los mercados de juegos para PC, estableciendo la base para lo que sería la ventaja competitiva principal de la empresa.

Lo que Jensen observó a continuación cambiaría toda la trayectoria. Estudiantes de doctorado e investigadores comenzaron a reutilizar GPUs de juegos para cálculos matemáticos complejos y simulaciones científicas. La realización se cristalizó: las GPUs eran en realidad supercomputadoras ocultas dentro de productos de consumo. Esta percepción provocó un cambio estratégico: Nvidia invertiría décadas en desarrollar CUDA, una capa de software que permite a las GPUs manejar cargas de trabajo de IA, computación científica y problemas computacionales que las CPUs tradicionales simplemente no podían procesar de manera eficiente.

Posicionamiento estratégico en medio de la disrupción del mercado

El momento de 2016 resultó premonitorio. Jensen entregó personalmente la primera supercomputadora de IA del mundo, el DGX-1, a OpenAI ( gracias al apoyo de Elon Musk), específicamente diseñada para entrenar modelos generativos. Esto no fue una generosidad aleatoria; fue un posicionamiento estratégico para una revolución anticipada en la infraestructura de IA.

Cuando llegó 2022, Nvidia enfrentó una convergencia de presiones. Los precios de las acciones cayeron un 66% a medida que la demanda de PC se debilitaba y la transición de Ethereum a Prueba de Participación arrasó con el sector de minería de GPU de la noche a la mañana. Este flujo de ingresos de miles de millones simplemente desapareció, y los precios de las GPU usadas colapsaron. Los observadores de la industria cuestionaron si los días de crecimiento de la empresa habían llegado a su fin.

Sin embargo, Jensen hizo otra apuesta audaz. Mientras los competidores se detenían, Nvidia acaparó agresivamente la capacidad de fabricación escasa de TSMC—específicamente la tecnología limitada de empaquetado CoWoS que representa el verdadero cuello de botella para la producción avanzada de chips de IA. Jensen estaba esencialmente apostando el futuro de la empresa a la creencia de que la adopción empresarial de IA era inminente.

El momento de la IA llega

Noviembre de 2022 resultó tener razón. El lanzamiento de ChatGPT de OpenAI provocó un aumento inmediato y masivo en la demanda. Cada gran empresa tecnológica necesitaba repentinamente miles de GPUs H100 a $30,000 cada una. Entre 2023 y 2025, el sector tecnológico movilizó cientos de miles de millones en inversión en infraestructura de IA.

La posición de Nvidia como proveedor de hardware esencial se volvió insuperable. Pero la ventaja del software resultó igualmente poderosa: CUDA creó un ecosistema de desarrolladores tan profundamente integrado que los costos de cambio se volvieron prohibitivos. Los clientes empresariales no solo compraban chips; estaban comprando todo un paradigma de computación.

La valoración de $5 billones de hoy refleja no solo la rentabilidad actual, sino la evaluación del mercado de que Nvidia dominará la infraestructura de IA durante años. Jensen Huang transformó lo que comenzó como una startup desesperada que sobrevivía semana a semana en la capa tecnológica fundamental de la era de la IA—una masterclass en reconocer la dirección del mercado antes de que se vuelva obvia.