Por Canuto  

Nvidia no solo domina la conversación sobre chips para inteligencia artificial. Su división de redes, impulsada por la compra de Mellanox y por la creciente demanda de infraestructura para centros de datos, ya se convirtió en uno de los negocios más rentables y de mayor expansión dentro de la empresa.
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  • La división de redes de Nvidia reportó USD $11.000 millones en el último trimestre, con un alza interanual de 267%.
  • En todo el año, el negocio generó más de USD $31.000 millones y ya es el segundo mayor impulsor de ingresos de la compañía.
  • La estrategia tomó fuerza tras la compra de Mellanox en 2020 por USD $7.000 millones y ahora se apoya en tecnologías como NVLink, InfiniBand y Spectrum-X.

 

Nvidia es ampliamente reconocida por sus GPU y por su papel en el auge reciente de la inteligencia artificial. Sin embargo, detrás de esa narrativa principal, la compañía ha levantado otra pieza de enorme valor económico: su división de redes para centros de datos. Ese segmento crece con rapidez y ya se consolidó como el segundo mayor motor de ingresos del grupo.

De acuerdo con la información reportada por TechCrunch, esta unidad registró USD $11.000 millones en ingresos durante el trimestre más reciente. La cifra representa un salto de 267% frente al mismo período del año anterior. En el acumulado anual, el negocio superó los USD $31.000 millones, según los resultados más recientes de Nvidia.

El dato resulta relevante porque muestra que Nvidia no solo vende potencia de cómputo. También ofrece la infraestructura que conecta, coordina y escala miles de procesadores dentro de los centros de datos usados para entrenar modelos de IA. En términos prácticos, la empresa busca vender el sistema completo sobre el que se construye una “fábrica de IA”.

Ese concepto alude a centros de datos diseñados específicamente para entrenar y operar modelos avanzados. En este tipo de entorno, la velocidad con la que las GPU intercambian información puede ser tan importante como la potencia de cálculo en sí misma. Por eso, la red deja de ser un accesorio técnico y pasa a ser una capa estructural del negocio.

Una apuesta temprana que hoy rinde frutos

La expansión actual tiene raíces en una decisión tomada en 2020, cuando Nvidia adquirió la empresa israelí Mellanox por USD $7.000 millones. Esta última, fundada en 1999 en Israel, era conocida por sus soluciones de networking para entornos de alto desempeño. Con esa compra, la compañía añadió una capacidad clave a su portafolio en pleno desarrollo del mercado de IA.

La lógica estratégica fue simple, pero profunda. Si las GPU eran el motor del nuevo ciclo tecnológico, hacía falta controlar también la autopista por la que circulan los datos entre esos chips. Esa visión permitió a Nvidia posicionarse no solo como proveedor de procesadores, sino como arquitecto de sistemas integrados para grandes centros de datos.

Kevin Cook, estratega senior de capital en Zacks Investment Research, dijo a TechCrunch que el negocio de redes de Nvidia es uno de los segmentos nuevos más impresionantes de la compañía. Según Cook, los USD $11.000 millones reportados en un trimestre superan el negocio de redes de Cisco y se acercan a lo que esa firma estimaría para todo un año.

Cook resumió la magnitud del fenómeno con una comparación contundente: señaló que Nvidia estaría haciendo en un trimestre lo que el negocio de redes de Cisco hace en un año. La observación ayuda a dimensionar el peso de una división que todavía recibe menos atención pública que las GPU o incluso que el área de videojuegos de la compañía.

Qué vende Nvidia en redes para IA

La unidad de redes de Nvidia reúne varias tecnologías críticas para enlazar y coordinar sistemas de cómputo a gran escala. Entre ellas se encuentran NVLink, que facilita la comunicación entre GPU dentro de un mismo rack; Nvidia InfiniBand Switches, orientada a computación en red; y Spectrum-X, su plataforma Ethernet enfocada en redes para inteligencia artificial.

A ese conjunto se suman switches de óptica coempaquetados y otras soluciones diseñadas para aumentar eficiencia, velocidad y densidad de interconexión. En conjunto, estos productos permiten que miles de procesadores funcionen como una sola plataforma de entrenamiento o inferencia. Ese nivel de integración es crucial cuando se trabaja con modelos de IA de gran tamaño.

Desde la perspectiva de Nvidia, la meta no es vender una caja aislada o un simple componente. La empresa intenta posicionarse como proveedor de una pila completa de computación. Eso incluye chips, redes, almacenamiento y software, todos optimizados para operar de forma coordinada dentro de un mismo entorno.

Kevin Deierling, vicepresidente senior de redes en Nvidia, afirmó que muchas personas todavía piensan en la red como si solo sirviera para conectar una impresora. En sus palabras, esa visión es insuficiente para el contexto actual. Explicó que la red es una base esencial del centro de datos moderno y, por extensión, del modelo de fábrica de IA que impulsa la compañía.

Deierling se unió a Nvidia como parte de la adquisición de Mellanox. También reconoció que el bajo perfil mediático de esta división podría deberse a un problema de marketing, aunque dijo que no le gusta esa explicación. A su juicio, lo relevante es que la red dejó de ser un elemento periférico y ahora funciona como una parte fundamental de la computadora moderna.

Según relató, Jensen Huang ya planteaba esa idea desde el primer día de la adquisición. El CEO sostenía que el centro de datos es la nueva unidad de computación. Bajo esa premisa, la red no sirve solo para mover pequeñas cantidades de datos entre nodos, sino que constituye el fundamento que permite operar al sistema completo.

La ventaja de vender una solución completa

La integración entre GPU y networking es una de las principales ventajas competitivas de Nvidia. Al controlar ambas capas, la empresa puede comercializar sus chips junto con la tecnología con la que mejor funcionan. En un mercado donde el rendimiento total del sistema importa más que la capacidad aislada de una pieza, esa propuesta gana valor.

Cook lo resumió al afirmar que, cuando Huang compró Mellanox en 2020, vio que esa empresa era la pieza faltante para convertir las GPU en un paquete completo. La frase retrata bien el cambio estratégico de Nvidia. Su negocio ya no gira solo alrededor de fabricar procesadores, sino de ofrecer infraestructura integral para IA.

Deierling añadió que otro elemento del éxito de Nvidia en redes es que la firma comercializa esta tecnología como una solución de pila completa, en lugar de vender componentes individuales. También indicó que la empresa sale al mercado a través de sus socios, en vez de ofrecer directamente cada pieza como producto separado.

El ejecutivo afirmó que no puede pensar en otras compañías con capacidades de pila completa como las de Nvidia. En su opinión, esa diferencia es decisiva. La compañía construye una pila totalmente integrada de computación y luego la lleva al mercado mediante su ecosistema de socios, lo que amplía su alcance comercial y técnico.

Nuevos anuncios en GTC refuerzan la estrategia

La empresa mostró recientemente nuevas actualizaciones para su sistema de redes durante la conferencia magistral de Jensen Huang el 16 de marzo, en el evento anual Nvidia GTC. Allí presentó la plataforma Nvidia Rubin, que incluye seis nuevos chips pensados para impulsar un “superordenador de IA”.

Además, Nvidia anunció una nueva plataforma de almacenamiento de memoria contextualmente inferente y conmutadores fotónicos Ethernet Nvidia Spectrum-X más eficientes. Estos lanzamientos muestran que la estrategia de redes no se limita a mantener un portafolio heredado de Mellanox. Por el contrario, sigue expandiéndose con productos nuevos y especializados.

La lectura de fondo es clara. A medida que crece la complejidad de los modelos de IA, también aumenta la necesidad de mover datos con menos latencia y mayor eficiencia energética. Eso convierte a switches, interconexiones y sistemas ópticos en piezas centrales para la próxima etapa de la industria.

Deierling reforzó esta idea con una comparación directa. Dijo que la red ya no es un periférico para conectar una impresora u otro dispositivo de entrada y salida lento. Agregó que, si antes la computadora dependía de su “revestimiento interno”, hoy la red cumple ese papel dentro de la fábrica de IA y por eso es “súper importante”.

Para los inversionistas y para quienes siguen de cerca la evolución del mercado tecnológico, el mensaje es contundente. Nvidia no solo capitalizó el auge de la inteligencia artificial con sus GPU. También construyó, con relativa discreción, un negocio multimillonario que fortalece su dominio en la infraestructura que sostiene esa revolución.

Imagen original de DiarioBitcoin, creada con inteligencia artificial, de uso libre, licenciada bajo Dominio Público.

Este artículo fue escrito por un redactor de contenido de IA y revisado por un editor humano para garantizar calidad y precisión.


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