Cómo Nvidia está ganando terreno en Latinoamérica con sus nuevas plataformas de IA

Cuando Marcio Aguiar tocaba puertas en América Latina presentándose como ejecutivo de Nvidia hace una década, la conversación rara vez llegaba lejos. Los directivos lo escuchaban con cortesía, pero pensaban en sus hijos jugando videojuegos en casa, no en sus propios negocios.

Hoy, después de más de quince años en la misma compañía, que ahora es la más valiosa del mundo, la situación es la opuesta. El apellido se le ha vuelto un saludo para “Marcio de Nvidia”, y las agendas se abren con facilidad.

“Yo soy la misma persona, Nvidia es la misma compañía. Obviamente tenemos más productos, tenemos más soluciones y somos mucho más conocidos ahora. Pero desde el inicio el propósito era el mismo: llevar innovación tecnológica a las corporaciones”, dijo el director de Enterprise para Nvidia Latinoamérica en una entrevista con Forbes Colombia.

Ese cambio de percepción coincide con el momento más expansivo en la historia de la compañía. Nvidia, cuyas tarjetas gráficas (GPU) se convirtieron en la pieza central para entrenar y ejecutar modelos de inteligencia artificial, reportó ingresos de US$81.620 millones entre febrero y abril, un alza del 85% frente al mismo período del año anterior y por encima de los US$78.910 millones que esperaba en promedio Wall Street, según FactSet.

Las utilidades llegaron a US$58.320 millones, equivalentes a US$2,39 por acción, frente a los US$18.780 millones de un año atrás. Excluyendo partidas extraordinarias, la ganancia por acción fue de US$1,76. Para el trimestre en curso, la compañía proyecta ingresos cercanos a US$91.000 millones. Su valor de mercado, que cerraba 2022 en torno a US$400.000 millones, alcanzó esta semana los US$5,4 billones.

“El despliegue de fábricas de IA, la mayor expansión de infraestructura en la historia de la humanidad, se está acelerando a una velocidad extraordinaria”, comentó el cofundador y CEO Jensen Huang en un comunicado al presentar los resultados.

Esas “fábricas de IA” son el concepto que articula la nueva etapa de la compañía y, en buena medida, lo que Nvidia está vendiendo al mundo.

Aguiar explica que se trata de centros de datos diseñados desde cero para procesar las cargas de trabajo de la inteligencia artificial, en lugar de centros tradicionales adaptados sobre la marcha.

“Es un data center lleno de GPUs de alta gama donde no solo tenemos la infraestructura de GPU, sino toda la conexión de red, de networking, y también de los softwares que van a sacar provecho de esa infraestructura”, expresó.

La nueva generación de esa arquitectura, llamada Vera Rubin, está pensada para responder a una demanda computacional que, según el ejecutivo, crece a un ritmo difícil de imaginar hace apenas dos años, impulsada por modelos cada vez más complejos y por la llegada de la llamada IA agéntica, sistemas capaces de razonar y actuar de manera autónoma.

Esa transformación es la que Nvidia está tratando de llevar a América Latina, una región que en su mapa global ocupa un lugar en el que pesa poco en los ingresos pero mucho en la narrativa de futuro. La participación regional ronda entre el 3% y el 5% del total, dependiendo del trimestre, principalmente porque los grandes hyperscalers (los gigantes de la nube como Amazon, Microsoft y Google o de IA como OpenAI, que son los mayores compradores de GPU del mundo, están concentrados en Estados Unidos.

Pero, vista por otros indicadores, la región sorprende. Aguiar cuenta que Nvidia tiene actualmente más de 1.500 startups latinoamericanas en su programa de aceleración, y “poco más de 250.000 investigadores” registrados en sus plataformas para desarrolladores y en el Deep Learning Institute, su brazo educativo.

Tras la última edición del GTC, la conferencia anual de la compañía, América Latina fue la segunda región del mundo con mayor audiencia para el keynote de Huang, solo detrás de India. Algunos segmentos del negocio regional, agregó, han crecido a tasas de tres dígitos.

Dentro de ese mapa, Brasil y México siguen siendo los mercados dominantes por tamaño. Pero el directivo resalta que la actividad se está dispersando. Chile, Uruguay, El Salvador, Barbados y República Dominicana aparecen con proyectos relevantes, y Colombia empieza a entrar en el radar.

“Recientemente hemos tenido invitación para participar de algún lanzamiento de plan de gobierno de inteligencia artificial” en la región, dijo Aguiar, en alusión a iniciativas que buscan dotar a los Estados de capacidad de cómputo propia.

En el caso colombiano, la compañía ha enviado personal a eventos de innovación en Medellín y ve un potencial considerable en las empresas locales de software que ya prestan servicios a clientes globales.

Más allá de las ventas, el ejecutivo identifica dos activos regionales que podrían acelerar la llegada de inversión extranjera en infraestructura, que son la disponibilidad de energía limpia y un talento técnico que, históricamente formado en matemáticas, estadística y ciencias de la computación, está migrando hacia la inteligencia artificial.

Cada vez más universidades latinoamericanas, observa, ofrecen carreras y programas específicos en el área. El obstáculo, sin embargo, es regulatorio. Las grandes corporaciones interesadas en instalar data centers en la región necesitan, según Aguiar, certezas jurídicas que aún faltan.

“Falta un poco más de aclaración, de seguridad, de que esta área que van a tener su supuesto data center, tenga soberanía, como si fuera una embajada de su país”, anota.

Cuando se le pregunta qué productos de Nvidia se están adoptando más en la región, Aguiar advierte que la imagen del usuario final con un computador portátil de gama alta cuenta solo una parte de la historia. En volumen, los equipos personales pesan, pero el negocio enterprise, los servidores que se venden a través de socios para construir esas “pequeñas fábricas de IA” en empresas y universidades y el segmento de educación e investigación son los que están moviendo la aguja.

Este último, dijo, es el segundo mercado más grande de Nvidia en la región. La lógica es formar hoy a los científicos e ingenieros que en cinco o diez años desplegarán esos modelos en las empresas y los gobiernos.

Pese a los resultados, en los mercados financieros persisten dudas sobre cuánto más puede durar el ciclo. Los gastos operativos del trimestre crecieron 49% hasta US$7.750 millones, una señal del esfuerzo de inversión que la compañía está haciendo para sostener su liderazgo arquitectónico frente a competidores como AMD, Intel y Broadcom, que disputan distintos segmentos del mercado de semiconductores para IA.

Para Aguiar, la prioridad de este año en América Latina pasa menos por la velocidad de venta y más por construir cimientos. La aspiración, dijo, es que cada gobierno de la región cuente con una infraestructura computacional mínima para empezar su propia “jornada de innovación”, sin necesidad de inversiones desproporcionadas.

Citó como aplicaciones inmediatas la seguridad pública mediante visión computacional, como el procesamiento de imágenes para prevenir delitos y proteger ciudadanos y la modernización de servicios estatales en salud y administración.

Detrás de esa agenda hay un argumento de soberanía, porque cuando los datos sensibles de un país son materia estratégica, dejar de procesarlos en infraestructura propia equivale, a su juicio, a renunciar a una parte del control sobre el desarrollo nacional.

Es una tecnología que ya la utilizamos todos los días, sabemos de su potencial y hemos visto un logro muy bueno en nuestra sociedad, pero todavía está empezando”, concretó.

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