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1993-1999: El nacimiento de las tarjetas de video para jugar

En 1993, tres ingenieros (Jensen Huang, Chris Malachowsky y Curtis Priem) se juntaron en un restaurante y decidieron crear una empresa que hiciera gráficos 3D para videojuegos. En esa época, los juegos eran muy básicos: cuadrados, sin sombras, sin texturas. Ellos querían cambiar eso.

En 1995 lanzaron su primer chip, el NV1. Era una tarjeta que permitía ver juegos como Virtua Fighter con más realismo. Vendieron millones.

En 1997 sacaron la RIVA 128, la primera tarjeta que podía mostrar gráficos 3D rápidos y baratos. Fue un éxito: en 4 meses vendieron más de 1 millón. En 1998 llegó la RIVA TNT, aún mejor, y empezaron a trabajar con Microsoft para que sus tarjetas fueran compatibles con todos los juegos nuevos.

En 1999 inventaron algo revolucionario: la GeForce 256, la primera GPU del mundo (Graphics Processing Unit). Era un solo chip que hacía todo: dibujar, texturas, luces. También lanzaron Quadro, la misma tecnología pero para diseñadores y arquitectos. Ese año salieron a bolsa y su valor explotó.

En resumen: NVIDIA empezó haciendo tarjetas para que los juegos se vieran mejor. Y lo logró.


2000-2005: No solo PC, también laptops, consolas y ciencia

En el año 2000, los videojuegos ya no eran solo para PC de escritorio. Llegaron las laptops y las consolas. NVIDIA se adaptó rápido:

  • Sacaron la GeForce2 Go, la primera GPU para laptops.
  • Microsoft los eligió para hacer el chip gráfico de la primera Xbox. Vendieron más de 100 millones.

En 2001 entraron al mundo de las placas madre con nForce y lanzaron la GeForce3, la primera GPU que los programadores podían “personalizar” para hacer efectos especiales en juegos.

En 2004 inventaron SLI: poner dos tarjetas juntas para tener más potencia. Era como tener dos motores en un auto.

En 2005 Sony los eligió para la PlayStation 3. NVIDIA ya no era solo de PC: estaba en consolas, laptops y hasta ayudando a la NASA a ver planetas en 3D.

Pero en 2006 pasó algo inesperado: los científicos descubrieron que las GPUs (diseñadas para juegos) eran perfectas para hacer cálculos científicos súper rápidos. NVIDIA lanzó CUDA, un lenguaje que permitía usar las tarjetas de video para resolver problemas de física, biología y clima. Fue como descubrir que tu auto de carreras también puede arar un campo.


2006-2015: De juegos a supercomputadoras y autos sin conductor

Con CUDA, NVIDIA dejó de ser solo “de videojuegos”. Empezaron a vender Tesla, GPUs especiales para científicos. En 2007 sacaron Tegra, un chip pequeño y eficiente para celulares y tablets (Apple lo usó en las primeras MacBook).

En 2010 inventaron Optimus: la laptop decide sola si usar la GPU potente (para jugar) o la integrada (para ahorrar batería). En 2012, su GPU Kepler ayudó a crear Titan, la supercomputadora más rápida del mundo.

En 2015 vieron el futuro: los autos que se manejan solos. Lanzaron DRIVE PX (un cerebro para autos) y Jetson (un chip pequeño para robots y drones). También sacaron la TITAN X, tan potente que se usaba para entrenar las primeras redes neuronales (el inicio de la inteligencia artificial moderna).


2016-2019: La inteligencia artificial explota

En 2016 NVIDIA lanzó DGX-1, una “supercomputadora para IA”. Las empresas empezaron a usar sus GPUs para que las máquinas aprendieran solas. En 2018 llegó RTX, la primera tarjeta que hacía ray tracing en tiempo real (luces y sombras como en el cine, pero en juegos).

También sacaron Jetson Xavier para robots, DRIVE AGX para autos y Clara para hospitales (usar IA para leer rayos X). En 2019 compraron Mellanox (redes ultrarrápidas) y se convirtieron en la empresa de semiconductores más valiosa de EE.UU.


2020-2024: De $10 mil millones a $60 mil millones gracias a la IA

La pandemia del 2020 aceleró todo: todos necesitaban computadoras potentes para trabajar desde casa, jugar y hacer videollamadas. NVIDIA lanzó Ampere (el chip A100), 20 veces más rápido entrenando IA. También ayudaron con un ventilador open-source para hospitales.

En 2021 construyeron Cambridge-1, la supercomputadora más potente del Reino Unido, para investigar enfermedades. En 2022 sacaron DRIVE Thor, un chip para autos 100% autónomos.

En 2023, con el boom de ChatGPT, todo el mundo quiso entrenar modelos de IA. NVIDIA se volvió indispensable. Su valor en bolsa llegó a 1 billón de dólares. En 2024 lanzaron Blackwell (aún más potente) y su valor superó los 3.3 billones. Entraron al Dow Jones reemplazando a Intel.


2025: El año en que NVIDIA se convierte en “la nueva electricidad”

Este año, NVIDIA está en todos lados:

  • Fábricas en EE.UU.: Empezaron a fabricar chips Blackwell en Arizona, para no depender de Taiwán.
  • CES (enero): Presentaron Thor, un chip para autos que piensa como un cerebro humano (nivel 4 de autonomía). Lucid Motors lo usará en sus autos eléctricos del 2026.
  • IAA (septiembre): Lanzaron Halos, un sistema completo para que cualquier auto sea autónomo y seguro. Uber lo adoptó para sus robotaxis.
  • Supercomputadoras: Construyen 7 para el gobierno de EE.UU. para simular clima y energía limpia.
  • Samsung: Juntos crean “fábricas de IA” que diseñan chips más rápido.
  • Dinero: En noviembre proyectan ganar más de 30 mil millones en un trimestre. Su valor en bolsa: más de 5 billones de dólares. Es la empresa más valiosa del mundo.

2026 y más allá: ¿Qué viene?

  • Rubin: El próximo chip (2026), aún más eficiente para IA.
  • Fábricas de IA: Las empresas gastarán 1 billón de dólares al año en centros de datos. NVIDIA será el proveedor principal.
  • Autos: Quieren ganar 10 mil millones al año solo con autos autónomos. En 2030 habrá 50 millones de autos con su tecnología.
  • Robots y fábricas: Usarán Omniverse para diseñar productos en 3D antes de fabricarlos.
  • Salud: Con Clara, descubrir medicamentos será 100 veces más rápido.

¿Qué oportunidades hay para TI?

Si eres desarrollador:

  • CUDA: Aprende a programar GPUs. Hay más de 4 millones de devs usándolo.
  • Omniverse: Crea mundos virtuales para juegos, arquitectura o fábricas.
  • Jetson: Haz robots, drones o cámaras inteligentes.
  • NIM: Sube tu modelo de IA a la nube en minutos.
  • Gratis: NVIDIA da cursos, herramientas y hasta dinero para startups.

Si eres inversor:

  • NVIDIA ganará más de 100 mil millones en 2027.
  • Sus acciones podrían llegar a $350 (hoy están en ~$207).
  • Paga dividendos y recompra acciones.
  • Tiene contratos gigantes con OpenAI, Microsoft, Samsung y gobiernos.

En una frase:

NVIDIA empezó haciendo que los juegos se vieran bonitos. Hoy hace que el mundo funcione con inteligencia artificial.

Y apenas está comenzando.

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EmpresasTech

Lenovo repliega su negocio de XR empresarial y apuesta todo a los wearables con IA

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Lenovo dio de baja su unidad de negocios de realidad extendida en Estados Unidos y redirigió el trabajo de su división empresarial ThinkReality hacia wearables de consumo potenciados por inteligencia artificial bajo la marca Motorola. La decisión marca un giro estratégico significativo para una compañía que había invertido fuerte en cascos y gafas de realidad mixta orientadas a clientes corporativos, y confirma una tendencia que empieza a repetirse en buena parte de la industria durante 2026.

El movimiento de Lenovo refleja una tensión de fondo que atraviesa el sector XR desde hace tiempo: los cascos de realidad extendida de uso empresarial —pensados para entrenamiento, mantenimiento industrial o visualización de datos— tardaron más de lo esperado en generar retornos de inversión claros para las compañías que los adoptaron, mientras que los wearables livianos con inteligencia artificial integrada, como anteojos inteligentes sin pantalla, muestran una adopción más rápida y casos de uso más inmediatos para el consumidor promedio.

Analistas del sector describen esta reasignación de recursos como «la jugada de todo 2026» para buena parte de la industria: en lugar de esperar a que la realidad extendida «pura» alcance masividad, fabricantes de hardware están canalizando su inversión hacia dispositivos híbridos que combinan sensores, inteligencia artificial conversacional y un factor de forma mucho más discreto que el de un casco tradicional. Ese diagnóstico coincide con el de otros ejecutivos de la industria, que sostienen que la computación espacial no depende exclusivamente de visores, sino que puede manifestarse en anteojos, wearables de muñeca o incluso sensores ambientales.

Para Lenovo, la apuesta por Motorola como marca insignia de esta nueva generación de wearables con IA implica capitalizar una identidad de marca de consumo ya instalada, en lugar de competir directamente contra gigantes como Meta o Google en el terreno de los cascos XR de alta gama. La decisión también deja una pregunta abierta para el resto de la industria: si incluso un fabricante con recursos como Lenovo prioriza los wearables de IA por sobre la realidad extendida clásica, el futuro de la computación espacial empresarial podría depender menos de los cascos y más de sensores discretos que acompañen a las personas en su vida cotidiana.

Fuentes:
VR.org: https://vr.org/xr
UC Today: https://www.uctoday.com/immersive-workplace-xr-tech/can-immersive-tech-go-beyond-the-headset/

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BlackRock, MGX y Microsoft cierran la mayor compra de datacenters de la historia por USD 40.000 millones

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Un consorcio integrado por Global Infrastructure Partners (GIP, de BlackRock), el fondo tecnológico emiratí MGX y la Asociación de Infraestructura de Inteligencia Artificial (AIP, que agrupa además a Microsoft y NVIDIA) cerró la adquisición del 100% del capital accionario de Aligned Data Centers, valuada en USD 40.000 millones. La operación, la mayor inversión privada registrada hasta ahora en infraestructura digital, le compra la compañía a la gestora australiana Macquarie Asset Management.

Aligned Data Centers cuenta con más de 6,4 gigavatios de capacidad operativa y planificada, distribuida en 51 ubicaciones, principalmente en Estados Unidos, con presencia adicional en México y Sudamérica. La compañía seguirá con sede en Dallas, bajo la conducción de su actual CEO, Andrew Schaap, y su equipo de gestión, mientras que AIP, GIP y MGX aportarán además USD 5.000 millones adicionales en capital de crecimiento para expandir la plataforma. La operación había sido anunciada por primera vez en octubre del año pasado, con la misma valuación de USD 40.000 millones, y se demoró varios meses en cerrarse por los procesos regulatorios habituales de este tipo de transacciones.

Para la industria de infraestructura de IA, la operación confirma que la carrera por asegurar capacidad de datacenters se volvió una prioridad de inversión de primer nivel para los mayores gestores de activos del mundo. La Asociación de Infraestructura de Inteligencia Artificial fue creada en 2024 con el objetivo de movilizar inicialmente USD 30.000 millones para escalar infraestructura de datos e IA de próxima generación, y desde entonces sumó como miembros a xAI, el fondo soberano de Singapur Temasek y la Autoridad de Inversión de Kuwait, además de acuerdos con GE Vernova y NextEra Energy para escalar infraestructura energética destinada a los centros de datos.

El cierre de la operación llega en un momento de creciente tensión sobre el impacto ambiental de esta expansión: un informe reciente proyectó que el consumo eléctrico de los datacenters de Estados Unidos podría más que duplicarse hacia 2030, mientras que el estado de Nueva York ya impuso una moratoria de un año a la construcción de datacenters de gran escala mientras diseña un marco regulatorio específico. La tensión entre la demanda insaciable de cómputo para IA y la disponibilidad de energía y agua se perfila como uno de los grandes condicionantes de esta industria de aquí en adelante.

Fuentes al pie:
Yahoo Finance / ESG Dive: https://finance.yahoo.com/technology/ai/articles/blackrock-gip-microsoft-backed-ai-125100384.html

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Chevron y Microsoft firman un acuerdo de energía a 20 años para alimentar un megacampus de datacenters en Texas

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Chevron y Microsoft firmaron un acuerdo de suministro eléctrico a 20 años para abastecer un campus de datacenters planificado cerca de Pecos, en Texas, en lo que las compañías describieron como una de las mayores integraciones directas entre infraestructura de cómputo y generación de energía in situ registradas hasta ahora en Estados Unidos.

El acuerdo forma parte de una tendencia creciente entre las grandes tecnológicas: en lugar de depender exclusivamente de la red eléctrica pública para alimentar sus datacenters de inteligencia artificial, cada vez más operadores buscan asegurar generación de energía dedicada y de largo plazo directamente con productores energéticos, sorteando así los cuellos de botella de interconexión a la red que hoy retrasan buena parte de los proyectos de datacenters en Estados Unidos.

Para Microsoft, asegurar dos décadas de suministro eléctrico dedicado representa una cobertura estratégica frente a uno de los mayores riesgos que enfrenta hoy la expansión de infraestructura de IA: la disponibilidad de energía. Distintos informes de la industria vienen proyectando que el consumo eléctrico de los datacenters en Estados Unidos podría crecer un 300% en la próxima década y llegar a representar cerca del 38% del consumo eléctrico neto del país hacia 2037, una presión que ya está generando fricciones regulatorias y comunitarias en distintos estados.

Para Chevron, el acuerdo confirma un giro estratégico de las grandes petroleras hacia el negocio de suministrar energía dedicada a infraestructura de cómputo, un mercado que crece a un ritmo muy superior al de sus negocios tradicionales de combustibles fósiles. La convergencia entre gigantes energéticos y tecnológicos alrededor de la demanda de IA plantea, de cara al futuro, preguntas sobre el impacto ambiental de esta nueva ola de generación dedicada y sobre qué rol jugarán las energías renovables frente al gas natural en estos acuerdos de dos décadas de duración.

Fuentes al pie:
Data Center Knowledge: https://www.datacenterknowledge.com/data-center-construction/new-data-center-developments-july-2026

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