En Deepseek, Huang elogió el modelo R1 de la compañía, pero dijo que sus implicaciones habían sido malentendidas por el mercado. Un modelo de razonamiento de su tipo en realidad requerirá mucho más potencia informática para usar que los modelos más antiguos, a pesar de las afirmaciones de que se había metido menos energía en su entrenamiento, dijo, lo que significa una mayor demanda de chips nvidia y no más baja.
Un llamado superpod de Blackwell Ultra Units suministrará 288 CPU, 576 GPU y 11.5 exafultos de computación, con 300 TB de memoria.
La industria necesita “100 veces más (poder informático de IA) de lo que pensamos que necesitábamos esta vez el año pasado”, dijo, y de hecho el gasto en los centros de datos está subiendo más rápido de lo que los analistas esperaban, por ahora.
En los aranceles, dijo que el impacto sería pequeño y a corto plazo, ya que Nvidia estaba trasladando su fabricación más importante a los Estados Unidos. De hecho, algunos analistas piensan que las tarifas podrían terminar convirtiéndose en un beneficio competitivo.
“Las restricciones actuales de exportación de semiconductores de EE. UU. Pusieron un techo absoluto en AI Compute (para China), a un nivel de tolva degradado”, dijo Richard Clode, gerente de cartera de Janus Henderson.
“En los próximos años, los nuevos modelos chinos de IA se verán limitados por ese techo de cómputo, mientras que es probable que los modelos de IA a nivel mundiales entrenen en infraestructura de IA exponencialmente de mayor rendimiento”.
Pero a pesar de todo, es imposible ignorar cuán diferente recibió los anuncios de NVIDIA de este año en comparación con los de los dos años anteriores, cuando las aplicaciones de IA se aceleran masivamente. Huang simplemente mencionó a Dell en el 2024 GTC llevó a una manifestación en el valor de esa compañía, mientras que un anuncio este año sobre suministrar chips a General Motors no parecía mover la aguja para el fabricante de automóviles.
En anuncios anteriores, Huang pintó una imagen de beneficios económicos y sociales masivos que se lograrían a través de AI, pero a pesar de las grandes inversiones y muchos anuncios de OpenAi, Amazon, Google, Microsoft y otros, esos simplemente ni siquiera parecen estar en el horizonte.
En esencia, los chips de Nvidia siguen siendo el nuevo petróleo u oro en este mundo para el ecosistema tecnológico, ya que solo hay un chip en el mundo que alimenta esta base de IA, y es Nvidia.
Analista de Wedbush Dan Ives
Ahora Huang dice que la industria necesita invertir más y que un grupo más amplio de industrias necesita respaldar la tecnología para ver los beneficios.
Nvidia ha bajado más del 10 por ciento desde el pico de enero, borrando más de $ 1 billón en valor de mercado. Entonces, fue una exageración de IA infundada que bombeaba el stock, lo que significa que Nvidia volverá a un valor estable basado en sus chips aún formidables, o está listo para ver un rebote a medida que la competencia y las guerras comerciales disminuyen?
“El mercado es muy escéptico en las acciones”, dijo Alec Young, estratega jefe de inversiones de Mapsignals, según lo informado por Bloomberg. La valoración actual de Nvidia, junto con su alto crecimiento esperado de la línea superior, es una señal de que “el mercado cree que el crecimiento no va a suceder”, dijo.
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Sin embargo, la demanda de Blackwell Chip está aumentando, y no parece ser competidor viable. Un Blackwell Ultra Chip se lanzará más adelante este año, ofreciendo los mismos 20 petaflops de rendimiento de IA pero con alrededor del 50 por ciento más de memoria. Luego, el próximo año, la compañía cambiará a una nueva arquitectura llamada Rubin, con una pila completa que debería proporcionar 3.3 veces el rendimiento de Blackwell.
Estos están diseñados para ser utilizados en grupos como parte de los centros de big data, pero para operaciones más pequeñas, NVIDIA también ha introducido PC de escritorio con chips Blackwell en el interior, comenzando en alrededor de $ 5000.
“En esencia, los chips de Nvidia siguen siendo el nuevo petróleo u oro en este mundo para el ecosistema tecnológico, ya que solo hay un chip en el mundo que alimenta esta base de IA, y es Nvidia”, dijo el analista de Wedbush Dan Ives.
“Ahora se trata del impacto dominante para la tecnología. Estimamos por cada $ 1 gastado en un chip Nvidia. Hay un multiplicador de $ 8 a $ 10 en todo el ecosistema tecnológico con los hiperscalers, el software, la construcción de centros de datos, la ciberseguridad y la demanda de energía, todos se benefician de esta trillada de AI de AI Capex que se llevará a cabo durante los siguientes tres años”.
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