Nvidia lleva años siendo la estrella bursátil mundial, llegando a superar los 5,5 billones de dólares de capitalización. No obstante, fuera de la bolsa no es tan conocida para el gran público como otras tecnológicas, ya que durante su historia se ha ocupado de crear elementos internos de dispositivos. Los consumidores muchas veces no somos conscientes de la cantidad de productos que adquirimos que poseen piezas creadas por Nvidia. Sin embargo, al convertirse en líder mundial en computación de inteligencia artificial, esto está cambiando y cada vez es más popular.
Jen-Hsun Huang, nacido en 1963 en Taiwán, estudió ingeniería eléctrica en las universidades estadounidenses (país al que se mudó su familia) de Oregón (donde conoció a su esposa con la que tiene dos hijos) y Stanford. De adolescente destacó en tenis de mesa pero no quiso iniciar una carrera profesional a pesar de sus brillantes resultados. Tras acabar la carrera le fue muy fácil conseguir un buen empleo, destacando como diseñador de microprocesadores en Advanced Micro Devices (AMD, fundada en 1969, siempre ha sido la principal rival de Intel en ese campo… hasta el éxito de Nvidia). Él es la persona a la que se asocia la empresa, si bien no la fundó solo.
Jen-Hsun se unió a Chris A. Malachowsky (1959-), también ingeniero y máster en ciencias computacionales que trabajó en HP y Sun Microsystems, y a Curtis R. Priem (1961-), que diseñó el primer procesador de gráficos para un ordenador personal (un IBM) y que también trabajaba en Sun Microsystems, para fundar Nvidia Corporation en 1993. Jen-Hsun es el más famoso de los tres y Malachowsky sigue en la compañía mientras que Curtis (que fue el director técnico durante los 10 primeros años) dejó la empresa en 2003. Como empezaron a trabajar sin un nombre concreto, todos sus primeros archivos se nombraron como “Next Version” (próxima versión), y abreviando, usaron las siglas NV. No está claro a cuál de los tres se le ocurrió buscar entre todas las palabras con las letras NV y eligió la latina “invidia”. De este modo la empresa adoptó un nombre de pecado capital, algo inquietante en una compañía que hoy lidera la carrera por la "temida” inteligencia artificial.
El motivo para la creación de Nvidia, con apenas 40.000 dólares de capital inicial (aunque pronto consiguieron 20 millones de dólares de fondos de capital riesgo), fue el convencimiento de los tres en que el procesamiento acelerado de los gráficos podría resolver los problemas más desafiantes, desde el punto de vista computacional, en el desarrollo de los videojuegos, producto que no dejaba de aumentar sus ventas y exigía cada vez más innovaciones. Entendieron que el PC sería un dispositivo que se utilizaría para ejecutar juegos, músicas e imágenes. Esto, que hoy parece muy obvio, entonces no estaba tan claro, puesto que los ordenadores eran algo que se tenía en las oficinas y se usaba como una calculadora más desarrollada, ni estaba claro que fuera a haber un PC en cada casa ni que se fuera a utilizar tanto para el ocio, ni por supuesto la revolución de internet. Y qué decir de que finalmente todos llevemos una minicomputadora, a la que llamamos teléfono móvil, encima.
Aunque tardaron tiempo en hacerse con un hueco en el mercado (su primer producto se denominó NV1, una tarjeta gráfica que aguantaba videos en 2D y 3D además de tener un hardware para procesar audio integrado, y que no salió hasta dos años después de inaugurada la empresa) poco a poco lo lograron, consiguiendo su mayor éxito al ganar el contrato para desarrollar el hardware de gráficos para la consola de juegos Xbox de Microsoft a finales del siglo pasado. Es bastante complejo explicar cómo mejoraron su tecnología si bien en muchos casos lo que hicieron fue comprar pequeñas compañías rivales para ir ganando cuota de mercado y ampliar actividades como cuando adquirieron 3dfx para mejorar en tecnología gráfica 3D. GeForce es la denominación comercial de las tarjetas gráficas basadas en las unidades de procesamiento gráfico (GPU) creadas por Nvidia a partir del año 1999 (el 22 de enero de ese año empezó a cotizar en el Nasdaq, donde aún sigue). La serie GeForce era sin duda su mayor éxito y por lo que Nvidia era más conocida.
Sin embargo, últimamente las GPUs de Nvidia son muy utilizadas en los campos relacionados con el deep learning, la inteligencia artificial y el análisis acelerado de grandes cantidades de datos, demostrando que una tecnología desarrollada para mejorar videojuegos puede transformar el mundo tal y como lo conocemos. Las GPUs de Nvidia funcionan excepcionalmente bien para las tareas de aprendizaje profundo porque están diseñadas para computación paralela y eso las convierte en útiles en la inteligencia artificial, para abordar problemas como la detección del cáncer, la predicción del tiempo y los vehículos que conducen de manera autónoma. Ya en 2009 Google Brain utilizó las GPUs de Nvidia para crear redes neuronales profundas capaces de aprendizaje automático. Su historia demuestra que la constante inversión en I+D puede ser muy beneficiosa, aunque se financie con algo tan aparentemente frívolo como los videojuegos.
Los últimos 10 años han arrojado una de las rentabilidades en bolsa más llamativas, sobre todo en un valor de tanta capitalización, siendo clave en el magnífico desempeño de Wall Street, especialmente tras la pandemia:
