Qué es NVIDIA: la empresa que fabrica los chips que mueven la inteligencia artificial

¿Qué es NVIDIA?

NVIDIA es la empresa de semiconductores que diseña y fabrica los chips sobre los que funciona la inteligencia artificial moderna. Si te preguntas qué es NVIDIA en el contexto de la IA: es el proveedor dominante de las GPUs que entrenan ChatGPT, Gemini, Claude, Grok y prácticamente todo modelo de IA relevante del mundo.

Fundada en 1993 por Jensen Huang, Chris Malachowsky y Curtis Priem, NVIDIA pasó de fabricar tarjetas gráficas para videojuegos a convertirse en una de las tres empresas más valiosas del planeta, con una capitalización entre $2 y $3 billones en 2026.

Para el ecosistema tech peruano, NVIDIA es relevante porque toda la infraestructura de IA que usamos depende de sus chips. Cada vez que usas un servicio de IA desde Lima, Arequipa o cualquier ciudad del Perú, hay GPUs NVIDIA procesando tu consulta en un data center.

De videojuegos a inteligencia artificial

La historia de NVIDIA se divide en dos eras: antes y después de CUDA.

La primera era (1993-2006) fue la de los videojuegos. NVIDIA inventó la GPU en 1999 con la GeForce 256, revolucionando los gráficos por computadora. Compitió ferozmente con ATI (luego AMD) por el dominio del mercado gaming. Los gamers elegían bando como si fueran equipos de fútbol.

La segunda era empezó en 2006, cuando Jensen Huang lanzó CUDA. Esta plataforma de computación permitió que las GPUs se usaran para cualquier cálculo paralelo, no solo gráficos. Fue una apuesta arriesgada: NVIDIA invirtió miles de millones en una tecnología que el mercado no pedía.

El momento bisagra fue 2012. Cuando Geoffrey Hinton y sus estudiantes usaron GPUs NVIDIA para entrenar AlexNet y ganaron ImageNet, la industria entendió que el deep learning funcionaba y que necesitaba GPUs para hacerlo. NVIDIA tenía la única plataforma de cómputo optimizada para eso: CUDA.

Desde entonces, cada avance en IA ha consolidado el dominio de NVIDIA. El lanzamiento de ChatGPT en noviembre de 2022 detonó la demanda de GPUs a niveles nunca vistos. Las acciones de NVIDIA se multiplicaron más de 10x en dos años.

La magnitud de la dominancia de NVIDIA en el mercado de IA es difícil de exagerar. Se estima que más del 80% de todo el entrenamiento de modelos de IA en el mundo se realiza en GPUs NVIDIA. Cuando OpenAI entrenó GPT-4, usó miles de GPUs A100 de NVIDIA. Cuando Google entrena Gemini, también usa GPUs NVIDIA (además de sus TPUs propias). Cuando Meta entrena Llama, lo hace en clusters masivos de NVIDIA H100 y A100. Básicamente, si una empresa está haciendo algo relevante en IA, está usando hardware de NVIDIA.

Jensen Huang, CEO y cofundador de NVIDIA, se ha convertido en una de las figuras más influyentes del mundo tech. Su visión de que las GPUs serían el motor de la computación paralela lo llevó a apostar tempranamente por CUDA y por la IA, una apuesta que parecía arriesgada en 2006 pero que resultó ser una de las decisiones estratégicas más brillantes de la historia empresarial. Hoy, Huang es frecuentemente comparado con Steve Jobs por su capacidad de anticipar tendencias tecnológicas.

Para dimensionar el impacto económico: NVIDIA reportó ingresos de más de $60 mil millones en su año fiscal 2024, un crecimiento del 126% respecto al año anterior, impulsado casi enteramente por la demanda de chips para IA. Su data center business (GPUs para IA) genera más ingresos que su negocio original de gaming. Esto refleja cuánto dinero está fluyendo hacia la infraestructura de IA a nivel global.

Productos clave para la IA

El H100 fue el chip que definió la era de la IA generativa. Todos los modelos grandes de 2023-2024 se entrenaron en H100. Su sucesor, Blackwell (B200), ofrece hasta 4 veces mejor rendimiento y es el chip más demandado del mundo en 2025-2026.

Para desarrolladores peruanos que quieren correr modelos Llama u otros modelos open source localmente, las GPUs de consumidor como la RTX 4090 (~S/ 5,520 en Perú) ofrecen suficiente potencia para modelos de hasta 70B parámetros con cuantización.

La línea de productos de NVIDIA para IA se divide en tres niveles. Para entrenamiento de modelos grandes (los «mega clusters» que usan OpenAI, Google y Meta), están las GPUs de data center como la H100, H200 y la nueva arquitectura Blackwell (B100/B200), que cuestan entre $25,000 y $40,000 USD cada una y se venden por miles a las grandes empresas tech. Para inferencia (correr modelos ya entrenados para responder consultas de usuarios), NVIDIA ofrece opciones más accesibles como la L40S y la T4. Para desarrollo local y startups, las GPUs de consumo como la RTX 4090 y la nueva RTX 5090 ofrecen suficiente potencia para fine-tuning y experimentación.

NVIDIA DGX es la línea de supercomputadoras empaquetadas para empresas. Un DGX H100 viene con 8 GPUs H100 interconectadas y software optimizado listo para entrenar modelos. El precio supera los $300,000 USD, claramente fuera del alcance de la mayoría de empresas peruanas, pero accesible vía cloud computing donde se puede alquilar por horas.

CUDA: el foso competitivo más grande de la tech

CUDA no es solo software; es el foso competitivo más grande de la industria tecnológica. Después de 18 años, todo el ecosistema de IA está construido sobre CUDA: PyTorch, TensorFlow, JAX, Hugging Face Transformers, todos están optimizados para GPUs NVIDIA vía CUDA.

¿Qué significa eso en la práctica? Que cambiar de NVIDIA a otro proveedor de chips (AMD, Intel, chips propios de Google o Amazon) requiere adaptar el código, revalidar resultados y a menudo aceptar peor rendimiento. El costo de cambio es tan alto que la mayoría de empresas simplemente no lo hacen.

AMD con ROCm e Intel con oneAPI intentan crear alternativas a CUDA, pero la brecha de ecosistema es enorme. Google tiene TPUs que compiten en ciertos escenarios, pero las TPUs no están disponibles para compra individual; solo se acceden vía Google Cloud.

Para el mercado peruano, el dominio de CUDA significa que cualquier capacitación, tutorial o recurso de IA que encuentres online asumirá que tienes una GPU NVIDIA. La compatibilidad con AMD está mejorando pero sigue siendo secundaria.

CUDA (Compute Unified Device Architecture) es posiblemente la ventaja competitiva más sostenible en toda la industria tech. Lanzado en 2006, CUDA permite a los programadores usar GPUs para computación general (no solo gráficos). A lo largo de 18 años, se ha construido un ecosistema masivo sobre CUDA: frameworks de deep learning (PyTorch, TensorFlow), librerías de procesamiento de datos (cuDF, RAPIDS), herramientas de bioinformática, simulaciones físicas, y más.

La razón por la que CUDA es un «foso» competitivo es el costo de cambio. Si eres un investigador de IA que lleva años programando en CUDA con PyTorch, cambiar a GPUs AMD con ROCm significa reescribir código, lidiar con bugs de compatibilidad, y perder acceso a librerías optimizadas. Multiplicado por millones de desarrolladores, el ecosistema CUDA crea una inercia que es extremadamente difícil de superar para competidores.

Para desarrolladores peruanos, la implicación práctica es clara: aprender CUDA y optimización de GPU es una habilidad de alto valor. Ingenieros con experiencia en programación de GPUs NVIDIA son altamente demandados globalmente, con salarios que superan los $150,000 USD anuales en empresas de EE.UU. NVIDIA misma ofrece certificaciones en CUDA y deep learning a través de su Deep Learning Institute, con cursos disponibles online que cualquier desarrollador peruano puede tomar.

NVIDIA vs AMD vs Google TPU

¿Cómo afecta al mercado peruano?

NVIDIA afecta a Perú en varios niveles. Los precios de GPUs en el mercado peruano son entre 20-40% más caros que en EE.UU. por importación e IGV. Una RTX 4090 que cuesta $1,600 en Amazon USA puede costar S/ 7,000 o más en tiendas peruanas.

Para empresas que quieren implementar IA localmente, el costo del hardware NVIDIA es un factor decisivo. Muchas optan por cloud (AWS, Google Cloud, Azure) donde pagan por hora de GPU en vez de comprar hardware. Al tipo de cambio de S/ 3.45, una hora de H100 en cloud cuesta aproximadamente S/ 10-15.

El ILIA 2025 de CEPAL ubica a Perú en el puesto 7 de 19 en adopción de IA. A medida que más empresas peruanas adopten IA, la demanda de infraestructura NVIDIA (directa o vía cloud) crecerá. El D.S. 115-2025-PCM sobre uso de IA en el sector público también implica inversión en cómputo donde NVIDIA es el proveedor dominante.

Si tu negocio quiere ser visible en los motores de IA que funcionan sobre chips NVIDIA, necesitas trabajar tu posicionamiento GEO.

Para el futuro del mercado peruano de IA, NVIDIA juega un rol cada vez más directo. El programa NVIDIA Inception, que apoya a startups de IA con créditos, acceso a hardware y mentorship, acepta startups de cualquier país incluyendo Perú. Startups peruanas que desarrollan productos de IA pueden aplicar al programa y recibir beneficios significativos que reducen la barrera de entrada al mercado.

Las GPUs de consumo NVIDIA disponibles en Perú son suficientes para muchos casos de uso de IA local. Una RTX 4060 Ti (disponible por S/ 2,000-2,500 en tiendas como Hiraoka, CoolBox o Linio) puede correr modelos como Mistral 7B, Llama 3 8B y otros modelos open source a velocidades aceptables. Una RTX 4090 (S/ 7,000-9,000 en el mercado peruano) permite correr modelos más grandes como Llama 70B con cuantización y hacer fine-tuning con LoRA de forma eficiente.

La alternativa cloud para empresas peruanas que no quieren invertir en hardware propio es acceder a GPUs NVIDIA a través de servicios como AWS (instancias p4d con A100), Google Cloud (instancias A100/H100), Azure (NDv5 con H100) o proveedores especializados como Lambda Labs, RunPod y Vast.ai que ofrecen precios más competitivos. Para una startup peruana, el costo de una GPU A100 en cloud varía entre $1.50 y $3.00 USD por hora (S/ 5.18-10.35), lo que permite hacer experimentos costosos sin comprometer capital en hardware que se deprecia rápidamente.

Preguntas frecuentes

¿Por qué NVIDIA vale tanto?

Porque domina el mercado de chips para IA con más del 80% de cuota. Cada empresa que entrena modelos de IA (OpenAI, Google, Meta, xAI) necesita GPUs NVIDIA. La demanda supera la oferta, lo que mantiene precios y márgenes altos.

¿NVIDIA solo hace GPUs?

No. NVIDIA también desarrolla software (CUDA, TensorRT, NeMo), plataformas de IA (DGX), chips para autos autónomos (Drive), networking (Mellanox) y robots (Isaac). Pero los data center GPUs son su negocio más lucrativo.

¿Puedo usar IA sin NVIDIA?

Sí, pero con limitaciones. AMD tiene GPUs alternativas y Apple tiene chips M-series que corren modelos locales. Pero la mayoría de herramientas y tutoriales asumen NVIDIA + CUDA. Para uso vía API (ChatGPT, Claude), no necesitas tu propia GPU.

¿Cuánto cuesta una GPU NVIDIA para IA en Perú?

Una RTX 4090 (gaming/IA local) cuesta entre S/ 5,500 y S/ 7,000 en tiendas peruanas. Las GPUs profesionales (A100, H100) no se venden al consumidor; se acceden vía servicios cloud como AWS, Google Cloud o Azure.

¿Qué es Blackwell?

Blackwell es la arquitectura de la generación actual de GPUs NVIDIA para IA (B200, GB200). Ofrece hasta 4x mejor rendimiento que el H100 en entrenamiento de modelos de lenguaje. Es el chip más demandado del mundo en 2025-2026. La demanda por Blackwell es tan alta que los tiempos de espera superan los 6 meses, y empresas como Microsoft, Meta y Google han realizado pedidos multimillonarios para asegurar suministro.

NVIDIA es la columna vertebral de la revolución de IA. Si quieres que tu negocio en Perú sea parte de esta revolución y aparezca en los motores de IA, trabaja tu posicionamiento GEO. En KOM te ayudamos — escríbenos al WhatsApp.