Nvidia pronostica un aumento en la demanda de chips impulsado por la IA generativa de vídeo

El auge de la inteligencia artificial generativa está resultando ser un verdadero impulso para el diseñador de chips Nvidia (NVDA). Después de beneficiarse del aumento de la demanda generado por la adopción de chatbots por parte de las grandes empresas tecnológicas, Nvidia ahora espera que los nuevos modelos de IA capaces de crear vídeo y mantener interacciones de voz similares a las humanas estimulen aún más los pedidos de sus procesadores gráficos.

Jensen Huang, consejero delegado de Nvidia, declaró a Reuters que el próximo gran desafío será abordar la gran cantidad de información basada en vídeo y en física que existe en la vida. Esto requerirá sistemas de IA más grandes y potentes, lo que a su vez impulsará la demanda de chips de Nvidia.

La necesidad de una mayor potencia de cálculo para entrenar y ejecutar sistemas avanzados de IA ya ha disparado la demanda de chips Grace Hopper de Nvidia, como el H200, utilizado por primera vez en el GPT-4 de OpenAI. Este modelo multimodal es capaz de mantener conversaciones de voz realistas y interactuar a través de texto e imagen.

Otros clientes de Nvidia, como Google DeepMind (GOOG) y Meta Platforms (META), también han lanzado plataformas de generación de imágenes o vídeos basadas en IA, lo que contribuye a la creciente demanda de chips especializados.

Las excelentes previsiones de ingresos de Nvidia para el próximo trimestre, muy por encima de las estimaciones, han impulsado las acciones de la empresa en un 9% y han contribuido a elevar las acciones de todo el sector de semiconductores.

Según Derren Nathan, responsable de análisis de renta variable de Hargreaves Lansdown, la demanda de IA es muy amplia y los grandes modelos lingüísticos deben ser cada vez más multimodales, comprendiendo no solo vídeo, sino también texto, voz e imágenes 2D y 3D.

Además de la industria del entretenimiento, los modelos de IA para vídeo utilizados en la industria automovilística también se perfilan como un gran impulsor de la demanda de chips de Nvidia. Tesla (TSLA), por ejemplo, ha ampliado su clúster de procesadores utilizados en el entrenamiento de IA a unos 35.000 H100 mientras persigue el objetivo de la conducción autónoma.

La jefa de finanzas de Nvidia, Colette Kress, destacó que se espera que la industria del automóvil sea el mayor sector empresarial en el negocio de centros de datos de Nvidia este año.

Con la creciente demanda de sistemas de IA generativa de vídeo en diversas industrias, Nvidia se encuentra en una posición privilegiada para aprovechar esta tendencia y seguir impulsando el crecimiento de su negocio de chips especializados. A medida que la IA continúa evolucionando y transformando la forma en que interactuamos con la tecnología, Nvidia está preparada para desempeñar un papel clave en esta revolución.