En el universo tecnológico, pocas empresas han dejado una huella tan marcada y a la vez invisible en el terreno de la inteligencia artificial (IA) como Nvidia. Aunque originalmente famosa por sus tarjetas gráficas, Nvidia ha mutado, convirtiéndose en un titán del ecosistema de la IA, suministrando tanto hardware como software que alimentan un sinfín de aplicaciones.
Es imposible ignorar el papel crucial de la arquitectura de GPU de Nvidia en su ascenso en el mundo de la IA. Su capacidad para realizar cálculos paralelos, esencial para entrenar los modelos, ha convertido a sus GPU en el objeto de deseo de investigadores y desarrolladores. Además, no han escatimado en recursos para el desarrollo de software y su plataforma de computación CUDA, ha sido acogida con los brazos abiertos por la comunidad de desarrolladores.
Y claro, este dominio en el mercado de la inteligencia artificial no está exento de problemas. Al ser uno de los pocos gigantes que proporcionan hardware y software especializados, surge el temor de la dependencia y que se convierta en un monopolio, y acabe en un futuro asfixiando la innovación y elevando los costos para los desarrolladores. Además, esta dependencia de la comunidad podría llevar a una alarmante falta de diversidad en las herramientas y plataformas utilizadas para desarrollar aplicaciones.
