CEO de Nvidia prevé demanda de chips de IA de $1T para 2027 en el GTC

Nvidia espera que las órdenes de compra de sus chips de inteligencia artificial de próxima generación alcancen $1T hasta 2027, lo que subraya la enorme demanda de capacidad de cálculo generada por la rápida expansión de las tecnologías de IA.

En su intervención en la conferencia anual para desarrolladores GTC de Nvidia en San José, California, el director ejecutivo Jensen Huang dijo que la demanda de los próximos sistemas de chips Blackwell y Vera Rubin de la compañía se está acelerando a medida que startups y grandes empresas tecnológicas escalan su infraestructura de IA.

“Si pudieran obtener más capacidad, podrían generar más tokens y sus ingresos aumentarían”, dijo Huang durante su discurso principal.

Las acciones de Nvidia cerraron con un alza del 1.63% el lunes tras los anuncios.

La compañía había estimado previamente una oportunidad de ingresos de $500 billion derivada de las dos arquitecturas de chips, pero ahora los ejecutivos de Nvidia creen que la demanda superará esas proyecciones anteriores.

La directora financiera Colette Kress dijo el mes pasado que la compañía espera que el crecimiento este año supere la estimación anterior.

Nvidia prevé una demanda masiva de infraestructura de IA

Las declaraciones de Huang ponen de relieve la enorme demanda de potencia de cálculo impulsada por la inteligencia artificial.

Las unidades de procesamiento gráfico (GPUs) de Nvidia se han convertido en la columna vertebral de los modernos sistemas de IA, contribuyendo a alimentar desde grandes modelos de lenguaje hasta software autónomo avanzado.

A medida que la industria de la IA evoluciona de aplicaciones tipo chatbot a sistemas agentivos capaces de realizar tareas complejas mediante múltiples agentes de software, los requisitos computacionales se están ampliando con rapidez.

“La inflexión de la inferencia ha llegado”, dijo Huang en la conferencia.

También señaló que la demanda de capacidad de cálculo ha aumentado de manera dramática.

Según Huang, la demanda de computación para IA se ha multiplicado por un millón en los últimos dos años.

Este incremento está impulsando una expansión sin precedentes de la infraestructura de IA, incluidos centros de datos equipados con los chips de alto rendimiento de Nvidia.

La compañía dijo a principios de año que sus ingresos trimestrales se espera que aumenten alrededor de 77% interanual hasta aproximadamente $78 billion, prolongando una racha notable de rápido crecimiento.

Nvidia ha registrado ahora 11 trimestres consecutivos con crecimiento de ingresos por encima del 55%.

Nuevos chips y sistemas de IA presentados en el GTC

Junto con las previsiones de demanda, Nvidia presentó varias tecnologías nuevas diseñadas para apoyar la próxima fase del desarrollo de la IA.

Una de las novedades fue Vera, una nueva CPU diseñada específicamente para cargas de trabajo agentivas de inteligencia artificial.

Nvidia afirmó que el procesador es el doble de eficiente y un 50% más rápido que las CPU tradicionales a escala de rack.

La compañía también introdujo un rack de CPU Vera, que integra 256 CPUs Vera refrigeradas por líquido y puede soportar más de 22.500 entornos de CPU concurrentes.

Varios hiperescaladores importantes ya están colaborando con Nvidia en el sistema.

“Vera llega en un punto de inflexión para la IA. A medida que la inteligencia se vuelve agentiva —capaz de razonar y actuar— la importancia de los sistemas que orquestan ese trabajo se eleva”, dijo Huang.

“Con un rendimiento y una eficiencia energética revolucionarios, Vera desbloquea sistemas de IA que piensan más rápido y escalan más.”

La compañía también presentó la Groq 3 Language Processing Unit (LPU), el primer chip producido tras la compra de activos por $20 billion de la startup Groq en diciembre.

El chip está diseñado para mejorar el procesamiento de IA incrementando la capacidad de memoria y acelerando las cargas de trabajo de GPU.

Nvidia planea enviar la LPU Groq 3 en el tercer trimestre.

Toma forma la infraestructura de IA de próxima generación

Nvidia también se prepara para lanzar su sistema a escala de rack Vera Rubin más adelante este año, que, según la compañía, ofrece diez veces más rendimiento por vatio en comparación con el sistema anterior Grace Blackwell.

La eficiencia energética se ha convertido en una preocupación clave a medida que la infraestructura de IA se expande globalmente, ya que los centros de datos requieren cantidades enormes de electricidad.

Para mejorar aún más el rendimiento, Nvidia presentó un rack Groq LPX capaz de alojar 256 LPUs diseñadas para operar junto al sistema Vera Rubin.

Huang dijo que la nueva configuración de rack puede aumentar el rendimiento en tokens por vatio de las GPU Rubin en 35 veces.

“Unimos, unificamos dos procesadores de diferencias extremas, uno para alto rendimiento por volumen y otro para baja latencia. Eso no cambia el hecho de que necesitamos mucha memoria”, dijo Huang.

“Así que vamos a añadir un buen número de chips Groq, lo que amplía la cantidad de memoria disponible.”

De cara al futuro, Nvidia también avanzó Kyber, una arquitectura prototipo que formará la base de sus futuros sistemas de cómputo a escala de rack.

El diseño integra 144 GPUs dispuestas verticalmente en bandejas de cómputo para aumentar la densidad y reducir la latencia.

Kyber se incorporará a Vera Rubin Ultra, el próximo gran sistema de infraestructura de IA de Nvidia que se espera que se envíe en 2027.

Los anuncios refuerzan la posición de Nvidia en el centro de la carrera global por la infraestructura de IA, mientras las empresas compiten por desplegar sistemas de cómputo cada vez más potentes para respaldar aplicaciones avanzadas de inteligencia artificial.