Cómo Jensen Huang llevó a NVIDIA desde GPUs para videojuegos hasta infraestructura de IA: apuestas de plataforma, CUDA, centros de datos y asociaciones que impulsaron el auge.
Cuando la gente llama a NVIDIA la “columna vertebral de la IA”, no está solo alabando chips rápidos. Describe un conjunto de bloques de construcción de los que dependen muchos sistemas modernos de IA para entrenar modelos, servirlos en productos y escalar de forma económica.
En lenguaje llano, una columna vertebral es aquello de lo que dependen otras partes. Para la IA, eso suele significar cuatro cosas que trabajan juntas:
Si falta alguna de estas capas, el progreso en IA se enlentece. Silicio rápido sin software utilizable se queda en el laboratorio. Grandes herramientas sin suficiente capacidad de hardware se estrellan contra un muro.
Esta historia suele contarse a través de Jensen Huang, cofundador y CEO de NVIDIA—no como un genio solitario, sino como el líder que hizo apuestas de estilo plataforma de forma repetida. En lugar de tratar las GPUs como una categoría de producto única, NVIDIA invirtió pronto en convertirlas en una base sobre la que otras empresas pudieran construir. Eso requirió comprometerse con ciclos largos de inversión en software y construir relaciones con desarrolladores, proveedores cloud y empresas mucho antes de que el retorno fuera obvio.
Las secciones siguientes desglosan cómo NVIDIA pasó de gráficos a computación general, por qué CUDA importó, cómo el deep learning remodeló la demanda y cómo la ingeniería de sistemas, las asociaciones y las limitaciones de fabricación moldearon el mercado. El objetivo no es mitificar a NVIDIA, sino entender las movidas estratégicas que convirtieron un componente en infraestructura.
NVIDIA no empezó como una “empresa de IA”. Su identidad temprana fue los gráficos: fabricar GPUs que pudieran renderizar mundos 3D con fluidez para gamers y diseñadores. Ese enfoque obligó al equipo a dominar una capacidad que luego resultó crucial: hacer muchas operaciones matemáticas pequeñas al mismo tiempo.
Para dibujar un solo fotograma de un juego, el ordenador tiene que calcular colores, iluminación, texturas y geometría para millones de píxeles. Importa que muchas de esas operaciones de píxeles no dependen entre sí. Puedes trabajar en el píxel #1 y en el píxel #1.000.000 simultáneamente.
Por eso las GPUs evolucionaron a máquinas masivamente paralelas: en lugar de tener unos pocos cores muy potentes, tienen muchos cores pequeños diseñados para repetir operaciones simples sobre grandes lotes de datos.
Una analogía simple:
Una vez que los ingenieros vieron que esos mismos patrones paralelos aparecen fuera del gaming—simulaciones físicas, procesamiento de imágenes, codificación de vídeo y computación científica—la GPU dejó de parecer un componente nicho y empezó a verse como un motor de propósito general para “mucha matemática a la vez”.
Este cambio importó porque replanteó la oportunidad de NVIDIA: no solo vender tarjetas gráficas de consumo, sino construir una plataforma para cargas que recompensan el cómputo paralelo—preparando el terreno para lo que el deep learning solicitaría más adelante.
La apuesta estratégica definitoria de NVIDIA no fue solo “hacer GPUs más rápidas”. Fue “hacer de las GPUs una plataforma que los desarrolladores elijan—y sigan eligiendo—porque la experiencia de software se compone con el tiempo”.
Un chip gráfico es fácil de comparar en especificaciones: cores, ancho de banda, vatios, precio. Una plataforma es más difícil de sustituir. Al invertir pronto en un modelo de programación consistente, NVIDIA buscó cambiar la decisión de compra de “¿qué chip es el más rápido este año?” a “¿sobre qué stack va a construir nuestro equipo durante los próximos cinco años?”.
CUDA convirtió la GPU de un procesador gráfico especializado en algo que los programadores podían usar para muchos tipos de cálculo. En lugar de obligar a los desarrolladores a pensar en APIs gráficas, CUDA ofreció una forma más directa de escribir código acelerado por GPU, respaldada por compiladores, herramientas de depuración y perfiles de rendimiento.
Ese “puente” importó porque redujo la fricción para probar nuevas cargas. A medida que los desarrolladores encontraron ventajas—simulaciones más rápidas, analítica y, más tarde, deep learning—tuvieron una razón para quedarse.
El liderazgo en hardware puede ser temporal; los ecosistemas de software se acumulan. Herramientas, librerías, tutoriales y conocimiento comunitario crean costes de cambio que no aparecen en una gráfica de benchmarks. Con el tiempo, los equipos construyen bases de código internas, contratan con experiencia en CUDA y dependen de un conjunto creciente de bloques optimizados.
CUDA no está exento de inconvenientes. Tiene una curva de aprendizaje y la programación para GPU puede requerir pensamiento especializado de rendimiento. La portabilidad también puede ser una preocupación: el código y los flujos de trabajo pueden quedar atados al ecosistema de NVIDIA, creando dependencia que algunas organizaciones intentan cubrir con estándares y abstracciones.
El deep learning cambió lo que “buen hardware” significa para la IA. Olas anteriores de machine learning encajaban en CPUs porque los modelos eran más pequeños y los entrenamientos más breves. Las redes neuronales modernas—especialmente para visión, voz y lenguaje—convirtieron el entrenamiento en una tarea enorme de cómputo, y eso encajó directamente con lo que las GPUs ya hacían bien.
Entrenar una red neuronal está dominado por la repetición de las mismas operaciones: grandes multiplicaciones de matrices y álgebra lineal relacionada. Esas operaciones son altamente paralelizables—puedes dividir el trabajo en piezas pequeñas y ejecutarlas al mismo tiempo.
Las GPUs se construyeron para cargas paralelas desde el inicio (originalmente para renderizar gráficos). Miles de cores pequeños pueden procesar muchas multiplicaciones en paralelo, lo que marca una gran diferencia cuando haces miles de millones o billones de ellas. A medida que los conjuntos de datos y el tamaño de los modelos crecieron, esa aceleración paralela dejó de ser “agradable” para ser a menudo la diferencia entre entrenar en días o en semanas.
El ciclo temprano de adopción fue práctico más que glamuroso. Investigadores en universidades y laboratorios experimentaron con GPUs porque necesitaban más cómputo por dólar. Al mejorar los resultados, esas ideas se difundieron en código compartido y recetas de entrenamiento reproducibles.
Luego los frameworks lo hicieron más sencillo. Cuando herramientas populares como TensorFlow y PyTorch ofrecieron soporte GPU por defecto, los equipos ya no tuvieron que escribir código GPU de bajo nivel para beneficiarse. Eso redujo la fricción: más estudiantes pudieron entrenar modelos más grandes, más startups prototipar rápidamente y más empresas justificar la inversión en servidores GPU.
No es justo atribuirlo todo al hardware. Avances en algoritmos, mejores técnicas de entrenamiento, conjuntos de datos más grandes y herramientas de software mejoradas impulsaron el progreso en conjunto. Las GPUs se volvieron centrales porque coincidían con la forma de las nuevas cargas y porque el ecosistema las hizo accesibles.
Vender una tarjeta gráfica a gamers es mayormente sobre tasas de frames y precio. Vender cómputo a un centro de datos es otro negocio: el comprador se preocupa por tiempo de actividad, suministro predecible, contratos de soporte y cómo será la plataforma dentro de tres años.
Los clientes de centros de datos—proveedores cloud, laboratorios de investigación y empresas—no ensamblan PCs de hobby. Ejecutan servicios críticos para ingresos donde un nodo caído puede significar SLAs incumplidos y dinero real. Eso cambia la conversación de “chip rápido” a “sistema fiable”: configuraciones validadas, disciplina de firmware, actualizaciones de seguridad y orientación operativa clara.
Para entrenamiento e inferencia de IA, la velocidad bruta importa, pero también cuánto trabajo puedes hacer por unidad de energía y espacio. Los centros de datos viven dentro de restricciones: densidad por rack, capacidad de refrigeración y costes eléctricos.
El pitch de NVIDIA evolucionó hacia un conjunto de métricas nativo de data center:
Una GPU por sí sola no resuelve el problema de despliegue. Los compradores de centros de datos quieren un camino completo y soportado a producción: hardware diseñado para entornos de servidor, diseños de referencia a nivel de sistema, releases de drivers y firmware estables y software que facilite usar el hardware eficientemente.
Aquí es donde el encuadre “stack completo” de NVIDIA importa: hardware más el software y soporte alrededor que reducen el riesgo para clientes que no pueden permitirse experimentos.
Las empresas eligen plataformas que creen que serán mantenidas. Las hojas de ruta a largo plazo señalan que la compra de hoy no quedará obsoleta, mientras que la fiabilidad de grado empresarial—componentes validados, ciclos de actualización predecibles y soporte receptivo—reduce la ansiedad operativa. Con el tiempo, eso convierte las GPUs de piezas intercambiables en una decisión de plataforma que los centros de datos estandarizan.
NVIDIA no ganó la IA tratándola como un componente independiente que se enchufa en “el servidor de otro”. La compañía empezó a tratar el rendimiento como un resultado de sistema: una mezcla del chip, la placa donde se monta, cómo comunican múltiples GPUs entre sí y cómo se despliega todo el stack en un centro de datos.
Un producto moderno de GPU suele ser un conjunto empaquetado de decisiones: configuración de memoria, suministro de energía, refrigeración, diseño de placa y diseños de referencia validados. Esas elecciones determinan si los clientes pueden ejecutar un clúster a plena velocidad durante semanas sin sorpresas.
Al proporcionar bloques de construcción completos—placas y diseños de servidor preprobados—NVIDIA redujo la carga para todos en la cadena: OEMs, proveedores cloud y equipos de TI empresariales.
El entrenamiento de grandes modelos está dominado por la comunicación: las GPUs intercambian constantemente gradientes, activaciones y parámetros. Si ese tráfico se ralentiza, el cómputo caro queda inactivo.
Enlaces de alto ancho de banda y baja latencia entre GPUs (y topologías de conmutación bien diseñadas) permiten que el entrenamiento escale de “una caja rápida” a muchas cajas que actúan como una sola. El resultado práctico es mejor utilización y menor tiempo de entrenamiento a medida que los modelos crecen.
El enfoque de plataforma de NVIDIA es más fácil de entender cuando ves la escalera:
Cada nivel está diseñado para integrarse limpiamente con el siguiente, de modo que los clientes puedan ampliar capacidad sin rediseñar todo.
Para los clientes, este empaquetado de sistemas convierte la infraestructura de IA en algo más cercano a productos amigables para la compra: configuraciones más claras, rendimiento predecible y despliegue más rápido. Eso reduce el riesgo de implementación, acelera la adopción y hace que escalar IA se sienta operativo, no experimental.
Las gráficas de benchmarks ayudan a ganar titulares, pero la mente de los desarrolladores gana años. Los equipos que deciden con qué prototipar y qué desplegar suelen elegir la opción que se siente más rápida, más segura y mejor soportada, aunque otra GPU esté cerca en rendimiento bruto.
Una GPU no crea valor por sí sola; lo hacen los desarrolladores. Si tus ingenieros pueden obtener resultados funcionales esta semana (no el próximo trimestre), te conviertes en la opción por defecto para el siguiente proyecto—y el siguiente. Ese hábito se compone dentro de las empresas: ejemplos internos, código reutilizable y “así lo hacemos aquí” son tan persuasivos como cualquier benchmark.
NVIDIA invirtió mucho en las partes poco glamorosas de construir confianza en software:
Una vez que el stack de un equipo, sus pipelines y sus planes de contratación se construyen alrededor de una plataforma específica, cambiar no es “cambiar una tarjeta”. Es reentrenar ingenieros, reescribir código, validar resultados y reconstruir guías operativas. Esa fricción se convierte en un foso.
Un ejemplo simple: en lugar de optimizar operaciones matriciales y uso de memoria a mano durante semanas, un equipo puede usar librerías preconstruidas (para capas comunes y kernels de atención) y obtener resultados en días. La iteración más rápida significa más experimentos, ciclos de producto más rápidos y una razón más fuerte para quedarse con la plataforma.
NVIDIA no ganó la IA vendiendo chips en aislamiento. Ganó apareciendo dentro de los lugares donde la gente ya compra, alquila y aprende cómputo—plataformas cloud, servidores empresariales y laboratorios universitarios. Esa distribución importó tanto como el rendimiento bruto.
Para muchos equipos, el factor decisivo no fue “¿qué GPU es la mejor?” sino “¿qué opción puedo activar esta semana?” Cuando AWS, Azure, Google Cloud y otros ofrecieron instancias con NVIDIA como opción por defecto, la adopción se convirtió en una casilla de compra en lugar de un largo proyecto de infraestructura.
El mismo patrón ocurrió en empresas a través de socios OEM (Dell, HPE, Lenovo, Supermicro y otros). Si la GPU llega dentro de un servidor validado, con controladores y contratos de soporte alineados, es mucho más fácil para TI decir que sí.
Las asociaciones también permitieron la co-optimización a escala. Los proveedores cloud pudieron ajustar red, almacenamiento y scheduling para cargas intensivas en GPU. NVIDIA pudo alinear características de hardware y librerías de software con los frameworks que la mayoría de los clientes usa (PyTorch, TensorFlow, librerías CUDA, runtimes de inferencia), y luego validar el rendimiento en patrones comunes como entrenamiento de modelos grandes, fine-tuning e inferencia de alto rendimiento.
Este bucle de retroalimentación es sutil pero poderoso: trazas de producción reales influyen en kernels, los kernels influyen en las librerías y las librerías en lo que los desarrolladores construyen después.
Los programas académicos y los laboratorios de investigación ayudaron a estandarizar la herramienta de NVIDIA en cursos y artículos. Los estudiantes aprendieron en sistemas con CUDA y luego llevaron esos hábitos a startups y equipos empresariales—un canal de adopción que se compone en años.
Incluso las asociaciones sólidas no significan exclusividad. Los proveedores cloud y grandes empresas suelen experimentar con alternativas (otras GPUs, aceleradores personalizados u otros proveedores) para gestionar costes, riesgo de suministro y palanca en negociaciones. La ventaja de NVIDIA fue ser el “sí” más fácil en canales —aun cuando debía ganarse la renovación en cada generación.
Cuando la demanda de cómputo de IA se dispara, no se comporta como la demanda de electrónica de consumo normal. Un despliegue grande de IA puede requerir miles de GPUs a la vez, más red y equipo de potencia a juego. Eso crea compras “a bultos”: un proyecto puede absorber lo que hubiera abastecido a muchos clientes más pequeños.
Las GPUs para centros de datos no se sacan de un estante. Se programan con meses de antelación en capacidad de fundición, se prueban, ensamblan y luego se envían a través de múltiples pasos antes de estar listas para servidores. Si la demanda crece más rápido de lo planeado, los plazos se alargan—a veces de semanas a muchos meses—porque cada etapa tiene su propia cola.
Incluso cuando el chip se puede producir, el resto del proceso puede limitar la salida. Los procesadores modernos de IA dependen de nodos de fabricación avanzados y empaquetado cada vez más complejo (la forma en que se combinan silicio, memoria e interconexiones). La capacidad de empaquetado, los substratos especializados y la disponibilidad de memoria de alto ancho de banda pueden convertirse en puntos de estrangulamiento. En términos sencillos: no es solo “fabricar más chips”. Es “fabricar más de varias piezas escasas, todas a la vez, con un estándar muy alto”.
Para mantener el suministro, las empresas a lo largo de la cadena dependen de pronósticos y compromisos a largo plazo—reservar ranuras de producción, pedir materiales por adelantado y planificar capacidad de ensamblaje. No se trata de predecir el futuro perfectamente; es reducir el riesgo para que los proveedores estén dispuestos a invertir y asignar capacidad.
Los mercados en rápido crecimiento pueden mantenerse ajustados incluso después de que los proveedores aumenten la producción. Nuevos centros de datos, nuevos modelos y adopción más amplia pueden mantener la demanda subiendo tan rápido como la producción se expande. Y porque el hardware de IA se compra en bloques grandes, incluso una pequeña descoordinación entre la producción planeada y la demanda real puede sentirse como una escasez persistente.
El cómputo para IA nunca fue una carrera de un solo caballo. Los equipos que evalúan infraestructura suelen comparar NVIDIA contra otros proveedores de GPU (notablemente AMD y, en algunos segmentos, Intel), chips AI personalizados de hyperscalers (como los TPUs de Google o Trainium/Inferentia de AWS) y un flujo constante de startups con aceleradores especializados.
En la práctica, el chip “adecuado” depende de lo que hagas:
Por eso muchas organizaciones mezclan hardware: una configuración para entrenamiento, otra para serving y otra para el edge.
Una razón común por la que los equipos elegían NVIDIA—aunque alternativas parecieran más baratas—era la compatibilidad y madurez del software. CUDA, librerías como cuDNN y el ecosistema más amplio significaban que muchos modelos, frameworks y técnicas de rendimiento ya estaban probados y documentados. Eso reduce tiempo de ingeniería, riesgo de depuración y el “coste sorpresa” de portar.
También hay un ángulo de contratación y operaciones: suele ser más fácil encontrar ingenieros que hayan trabajado con las herramientas de NVIDIA y más sencillo reutilizar scripts, contenedores y prácticas de monitorización existentes.
Al comparar plataformas, los equipos suelen ponderar:
Nada de esto garantiza que NVIDIA siempre sea la mejor elección—solo que, para muchos compradores, el coste total de adopción y la previsibilidad de resultados pueden importar tanto como el precio bruto del hardware.
El dominio de NVIDIA tiene costes reales. Los compradores suelen alabar rendimiento y madurez del software, pero también plantean preocupaciones sobre coste, dependencia y la dificultad de conseguir hardware cuando la demanda se dispara.
Costo: Las GPUs de gama alta pueden volver caros los pilotos y la producción—especialmente al sumar red, potencia, refrigeración y operadores cualificados.
Lock-in: CUDA, librerías y código modelo ajustado pueden crear “gravedad”. Cuanto más dependa tu stack de optimizaciones específicas de NVIDIA, más difícil será moverse a otros aceleradores sin rehacer trabajo.
Disponibilidad y complejidad: Tiempos de entrega, integración del clúster y ciclos de producto que cambian rápidamente pueden frenar a los equipos. A escala, la ingeniería de fiabilidad, el scheduling y la utilización se convierten en proyectos por sí mismos.
Muchas organizaciones se cubren sin abandonar NVIDIA:
Los chips de IA ocupan la intersección de controles de exportación, concentración de la cadena de suministro y preocupaciones de seguridad nacional. Cambios en políticas pueden afectar qué hardware está disponible en regiones específicas, cómo se vende y con qué rapidez se envía—sin que una sola compañía controle completamente el resultado.
Si evalúas infraestructura de IA, trata las GPUs como parte de una decisión de plataforma a largo plazo: modela el coste “all-in”, prueba la portabilidad temprano y planifica habilidades operativas (monitorización, scheduling, planificación de capacidad) antes de escalar.
El ascenso de NVIDIA bajo Jensen Huang no es solo una historia de chips más rápidos: es un patrón repetible para construir una plataforma de IA duradera. La idea central: el hardware gana un momento; una plataforma gana una década.
Primero, trata la tecnología como una plataforma, no como un producto. CUDA ayudó a convertir las GPUs en una elección por defecto al hacer el camino de software más fácil, predecible y en mejora continua.
Segundo, invierte en el ecosistema antes de que lo “necesites”. Herramientas, librerías, documentación y soporte comunitario reducen la fricción de adopción y abaratan la experimentación, especialmente cuando los equipos no están seguros de qué casos de uso perdurarán.
Tercero, diseña para escala como sistema. El rendimiento real en el mundo depende de red, memoria, orquestación y fiabilidad—no solo de cómputo bruto. Los ganadores facilitan pasar de una carga a muchas, y de un servidor a un clúster.
Si planeas un proyecto de IA, adopta la lente de plataforma:
Una pregunta adicional (a menudo ignorada) es si realmente necesitas construir y operar tanto software de bajo nivel como crees. Para algunos productos, un camino más rápido es prototipar y lanzar la capa de aplicación con una plataforma de vibe-coding como Koder.ai, y reservar la capacidad GPU escasa para el trabajo de modelos que realmente diferencia.
Si tu cuello de botella es la entrega del producto más que la optimización a nivel de kernel, herramientas como Koder.ai (chat-to-app para web, backend y móvil con exportación de código fuente y despliegue) pueden complementar decisiones centradas en GPUs al reducir el tiempo dedicado a ingeniería repetitiva.
La competencia en chips se intensificará y más cargas se diversificarán entre aceleradores. Pero los fundamentos siguen ahí: las plataformas que hacen a los desarrolladores productivos y los sistemas que escalan con fiabilidad seguirán definiendo dónde se construye la IA.
En este contexto, “columna vertebral” se refiere a la pila fundamental de la que dependen muchos equipos de IA para entrenar modelos, ejecutar inferencias y escalar de forma fiable. No es solo la GPU: también son la pila de software, las librerías, las herramientas y la capacidad de enviar y soportar sistemas a escala de centro de datos.
Si alguna capa falla (hardware, software, herramientas o suministro), el progreso se ralentiza o se vuelve demasiado costoso.
Las CPU están optimizadas para un número menor de tareas complejas y secuenciales (excelentes para lógica de control y computación general). Las GPU están optimizadas para matemáticas masivamente paralelas, donde la misma operación se repite sobre grandes cantidades de datos.
El aprendizaje profundo depende en gran medida de multiplicaciones de matrices y álgebra lineal que se paralelizan bien, por lo que las GPU suelen ofrecer un rendimiento muy superior para entrenamiento y muchas cargas de inferencia.
CUDA es la plataforma de programación de NVIDIA que hace que las GPU sean utilizables para cálculo no gráfico. Su valor no es solo el rendimiento: es la experiencia de desarrollo estable: compiladores, herramientas de depuración/perfilado y un ecosistema de librerías optimizadas y duraderas.
Ese ecosistema crea inercia: los equipos construyen bases de código y flujos de trabajo en torno a CUDA, lo que reduce la fricción para proyectos futuros y aumenta el coste de cambiar de plataforma.
No necesariamente. Muchos equipos obtienen beneficios de las GPU sin escribir CUDA directamente porque los frameworks y las librerías lo gestionan.
Caminos comunes incluyen:
Normalmente necesitas trabajo a nivel CUDA cuando construyes kernels personalizados, buscas exprimir latencia o trabajas a gran escala.
El entrenamiento suele estar dominado por cálculo + comunicación entre GPUs. A medida que los modelos crecen, las GPUs deben intercambiar gradientes/parámetros constantemente; si la red es lenta, GPUs costosas quedan inactivas.
Por eso los clústeres dependen del diseño del sistema:
Los FLOPS máximos por sí solos no garantizan un tiempo de entrenamiento rápido.
Los centros de datos compran por previsibilidad y gestión del ciclo de vida, no solo por la máxima velocidad. Más allá del rendimiento, les preocupa:
Esto desplaza la decisión de “chip rápido” a “plataforma de bajo riesgo”.
Porque la madurez del software suele determinar el tiempo hasta el primer resultado y el riesgo operativo. Un acelerador algo más barato puede volverse más caro al incluir:
Los equipos suelen elegir lo más fiable y documentado, no lo que parece más barato por unidad en la hoja de especificaciones.
El suministro de hardware de IA está limitado por más factores que la fabricación del chip. Cuellos de botella comunes incluyen:
La demanda también es “a bultos” (proyectos grandes compran miles de GPUs de una vez), por lo que incluso pequeños errores de previsión crean plazos largos.
Sí. Muchas organizaciones usan una mezcla según la carga:
Un enfoque práctico es probar tus modelos reales y añadir el tiempo de ingeniería al coste total, no solo el precio del hardware.
Los riesgos comunes incluyen coste, bloqueo (lock-in) y disponibilidad. Formas de reducir exposición sin frenar el progreso:
Trata la elección de la GPU como una decisión de plataforma a largo plazo, no como una compra puntual de piezas.
