El escándalo que involucra a Jensen Huang, fundador y CEO de Nvidia, por su relación extramatrimonial con una empresaria china sospechada de espionaje, sacudió a una de las compañías más importantes de la industria tecnológica. La firma abrió una investigación interna y sus acciones llegaron a caer más de un 5% este lunes, en medio de las dudas sobre las posibles consecuencias del caso.
La controversia llega en un momento particular: Nvidia se convirtió en una de las empresas más valiosas del mundo gracias al crecimiento de la inteligencia artificial (IA). Sus chips son utilizados por compañías como Microsoft, Google, Amazon y Meta para desarrollar y operar sistemas que requieren una enorme capacidad de procesamiento.
Pero, aunque su nombre aparece constantemente asociado con el auge de la IA, Nvidia no desarrolla ChatGPT ni es una empresa dedicada principalmente a crear chatbots. Su negocio consiste en proporcionar buena parte de la infraestructura tecnológica que hace posible entrenar y ejecutar esos sistemas.
La compañía, fundada en 1993 en California, comenzó fabricando placas gráficas para computadoras y videojuegos. Más de tres décadas después, sus productos se convirtieron en componentes estratégicos para la economía digital y en uno de los principales puntos de disputa tecnológica entre Estados Unidos y China.
De los videojuegos a dominar el negocio de la inteligencia artificial
La compañía, fundada en 1993, comenzó fabricando chips para computadoras y videojuegos. (Foto: EFE)La historia de Nvidia comenzó en abril de 1993, cuando Jensen Huang, Chris Malachowsky y Curtis Priem fundaron la empresa con la intención de desarrollar tecnología gráfica para computadoras personales.
Por entonces, los videojuegos atravesaban una transformación. Los gráficos bidimensionales comenzaban a dar paso a entornos tridimensionales, que exigían una capacidad de procesamiento mucho mayor.
Nvidia ingresó en ese mercado para competir con fabricantes como 3dfx, conocida por sus populares placas Voodoo. Con el tiempo, consiguió imponerse gracias al desarrollo de procesadores gráficos cada vez más potentes y a su trabajo con los creadores de videojuegos.
En 1999 presentó la GeForce 256, un producto que la empresa promocionó como la primera unidad de procesamiento gráfico o GPU (Graphics Processing Unit).
A diferencia de los procesadores centrales tradicionales, conocidos como CPU, las GPU están diseñadas para realizar una gran cantidad de operaciones matemáticas en paralelo. Esta característica resulta especialmente útil para procesar gráficos complejos, pero también para otros trabajos que requieren enormes volúmenes de cálculos.
Como explicó a Clarín en 2024 Nicolás Wolovick, doctor en Ciencias de la Computación por la Universidad Nacional de Córdoba, los especialistas comenzaron a advertir a principios de los 2000 que las placas de video podían utilizarse para tareas mucho más amplias que representar imágenes tridimensionales.
Ese descubrimiento abrió un nuevo mercado para Nvidia: la computación científica y, posteriormente, la inteligencia artificial.
Un paso decisivo llegó en 2006 con el lanzamiento de CUDA, una plataforma de programación que permite aprovechar la potencia de las GPU para realizar tareas de cálculo intensivo.
En lugar de limitar estos procesadores a los videojuegos, CUDA facilitó que investigadores y desarrolladores los utilizaran en simulaciones, análisis de datos y sistemas de aprendizaje automático.
La apuesta terminó siendo fundamental. En 2012, el sistema de reconocimiento de imágenes AlexNet, desarrollado mediante técnicas de aprendizaje profundo y entrenado con GPU de Nvidia, marcó un punto de inflexión en la investigación sobre inteligencia artificial.
Una década después, la aparición de ChatGPT y la expansión de la IA generativa dispararon la demanda de esa misma clase de tecnología.
Por qué Nvidia es tan importante para ChatGPT y otras herramientas de IA
Las GPU pueden ejecutar numerosas operaciones de manera simultánea. (Foto: Maxi Failla / Clarín)Para comprender el peso de Nvidia en el mercado actual hay que distinguir dos procesos fundamentales: el entrenamiento de los modelos de inteligencia artificial y su posterior utilización.
Durante el entrenamiento, los sistemas procesan cantidades gigantescas de información para aprender patrones, relaciones y estructuras. Es una tarea que requiere realizar millones de millones de operaciones matemáticas y utilizar grandes instalaciones informáticas.
Las GPU resultan especialmente eficientes para este trabajo porque pueden ejecutar numerosas operaciones de manera simultánea. En lugar de depender exclusivamente de procesadores convencionales, las empresas utilizan miles de aceleradores trabajando de forma coordinada.
Una vez entrenado el modelo, también se necesita capacidad de procesamiento para responder las consultas de los usuarios. Esta etapa se conoce como inferencia y representa una parte cada vez más importante del negocio de la inteligencia artificial.
Nvidia proporciona tecnología para ambas tareas. Sus productos no se limitan a los chips: también incluyen sistemas de conexión entre procesadores, herramientas de programación y plataformas completas para centros de datos.
Durante años, una de sus principales ventajas competitivas fue precisamente CUDA, que permitió construir un ecosistema de herramientas y aplicaciones optimizadas para su hardware.
Esto explica por qué la compañía ocupa una posición privilegiada frente a sus competidores. No alcanza con fabricar un chip potente: también es necesario contar con el software y la infraestructura que permitan aprovecharlo.
Actualmente, Nvidia comercializa plataformas como Blackwell y Vera Rubin, diseñadas para satisfacer la creciente demanda de potencia informática de los modelos más avanzados.
Aunque empresas como AMD compiten en el desarrollo de aceleradores y gigantes como Google y Amazon diseñan sus propios chips de IA, Nvidia sigue siendo uno de los proveedores centrales de la industria.
El impacto económico de esta transformación es difícil de dimensionar.
En junio de 2024, cuando la inteligencia artificial generativa atravesaba su primera gran expansión comercial, Nvidia superó los 3 billones de dólares de capitalización bursátil, una valuación que la ubicó entre las empresas más importantes del planeta.
Dos años después, su valor de mercado ronda los 4,5 billones de dólares, aunque la cifra fluctúa con la cotización de sus acciones.
Los resultados financieros muestran hasta qué punto cambió su negocio. En el segundo trimestre de su ejercicio fiscal 2027, finalizado en julio de 2026, Nvidia registró ingresos por 96.200 millones de dólares, un crecimiento interanual del 106%.
De ese total, 89.000 millones de dólares correspondieron al segmento de centros de datos, que incluye buena parte de los productos utilizados para inteligencia artificial.
Es decir, el negocio que originalmente hizo conocida a Nvidia entre los fanáticos de los videojuegos quedó ampliamente superado por la demanda de infraestructura informática.
Este crecimiento está impulsado por las inversiones de las grandes tecnológicas, que destinan miles de millones de dólares a construir centros de datos capaces de entrenar modelos más complejos y atender a millones de usuarios.
En este contexto, Nvidia se convirtió en uno de los principales beneficiarios del auge de la IA: vende la tecnología que necesitan muchas de las empresas que compiten por desarrollar los sistemas más avanzados.
La disputa entre Estados Unidos y China y el futuro de Nvidia
La empresaria china Alice Huang, acusada de espiar para Pekín al CEO de Nvidia. (Foto: Reuters)El protagonismo de Nvidia también tiene una dimensión geopolítica. Sus procesadores más avanzados son considerados tecnología estratégica por Estados Unidos, que impuso restricciones a su exportación hacia China para limitar el acceso del país asiático a determinadas capacidades de inteligencia artificial.
Estas medidas colocaron a la compañía en una posición delicada. Por un lado, busca expandir sus ventas en uno de los mercados tecnológicos más importantes del mundo. Por otro, debe cumplir con las restricciones comerciales y de seguridad nacional establecidas por Washington.
Jensen Huang defendió en numerosas oportunidades la posibilidad de mantener relaciones comerciales con China, incluso mientras el Gobierno estadounidense endurecía los controles sobre el acceso a semiconductores avanzados.
La controversia por su relación con Alice Huang, una exdirectiva de la empresa singapurense Megaspeed, volvió a poner esa tensión en primer plano.
Según investigaciones periodísticas estadounidenses, los servicios de inteligencia sospechan que la empresaria podría haber sido reclutada para obtener información de interés para China. Sin embargo, las acusaciones de espionaje no fueron demostradas públicamente y Pekín las rechazó.
El directorio de Nvidia confirmó el inicio de una investigación independiente, aunque aclaró que hasta el momento no tiene motivos para creer que se hayan comprometido secretos de la compañía o información vinculada con la seguridad nacional.
Más allá de las consecuencias personales y empresariales que pueda tener el escándalo, el episodio expone la importancia que adquirió Nvidia en el escenario internacional.
La empresa que comenzó desarrollando tecnología para mejorar los gráficos de los videojuegos terminó convirtiéndose en un proveedor fundamental de la infraestructura que sostiene la revolución de la inteligencia artificial.
Y en una industria donde la capacidad de procesamiento se transformó en un recurso estratégico, lo que ocurra con Nvidia ya no afecta solamente a sus accionistas: también puede repercutir en el desarrollo de nuevas tecnologías y en la competencia entre las principales potencias del mundo.
