El panorama: A partir de mañana, Nvidia organiza su conferencia de desarrolladores GTC. El evento, que alguna vez fue un espectáculo paralelo para las semifinales, se ha transformado en el centro de atención para gran parte de la industria. Con el ascenso de Nvidia, muchos se han estado preguntando hasta qué punto el software de Nvidia proporciona un foso competitivo duradero para su hardware. Como hemos recibido muchas preguntas al respecto, queremos exponer nuestras ideas aquí.
Más allá del posible anuncio de la próxima generación GPU B100, GTC no es realmente un evento sobre chips, GTC es un espectáculo para desarrolladores. Este es el evento emblemático de Nvidia para construir el ecosistema de software en torno a CUDA y las otras piezas de su pila de software.
Es importante tener en cuenta que cuando se habla de Nvidia, muchas personas, incluidos nosotros mismos, tendemos a utilizar «CUDA» como abreviatura de todo el software que ofrece Nvidia. Esto es engañoso ya que el foso de software de Nvidia es más que solo la capa de desarrollo CUDA, y esto será fundamental para que Nvidia defienda su posición.
Nota del editor:
Autor invitado Jonathan Goldberg es el fundador de D2D Advisory, una firma de consultoría multifuncional. Jonathan ha desarrollado estrategias de crecimiento y alianzas para empresas de las industrias de telefonía móvil, redes, juegos y software.
En el GTC del año pasado, la compañía publicó 37 comunicados de prensa, presentando una vertiginosa variedad de socios, bibliotecas de software y modelos. Esperamos más de esto la próxima semana a medida que Nvidia aumente sus defensas.
Estos socios son importantes porque ahora hay cientos de empresas y millones de desarrolladores que crean herramientas además de las ofertas de Nvidia. Una vez construidos, es poco probable que esas personas reconstruyan sus modelos y aplicaciones para ejecutarlos en chips de otras empresas, al menos en el corto plazo. Vale la pena señalar que los socios y clientes de Nvidia abarcan docenas de sectores verticales, y aunque no todos apuestan por Nvidia, aún demuestra un inmenso impulso a favor de Nvidia.
En pocas palabras, la defendibilidad de la posición de Nvidia en este momento se basa en la inercia inherente de los ecosistemas de software. Las empresas invierten en software (escribiendo el código, probándolo, optimizándolo, educando a su fuerza laboral sobre su uso, etc.) y una vez realizada esa inversión, se mostrarán profundamente reacias a cambiar.
Vimos esto con el intento del ecosistema Arm de trasladarse al centro de datos durante los últimos diez años. Incluso cuando los chips basados en Arm comenzaron a demostrar ventajas reales de potencia y rendimiento sobre x86, las empresas de software y sus clientes tardaron años en moverse, una transición que aún está en marcha. Nvidia parece estar en los primeros días de desarrollar exactamente esa forma de ventaja de software. Y si pueden lograrlo en una amplia gama de empresas, es probable que lo mantengan durante muchos años. Esto, más que cualquier otra cosa, es lo que posiciona mejor a Nvidia para el futuro.
Nvidia tiene barreras de entrada formidables en su software. CUDA es una gran parte de eso, pero incluso si surgen alternativas a CUDA, la forma en que Nvidia proporciona software y bibliotecas a tantos puntos les permitirá construir un ecosistema muy defendible.
Señalamos todo esto porque estamos empezando a ver surgir alternativas a CUDA. AMD ha avanzado mucho con su respuesta a CUDA, ROCm. Sin embargo, cuando decimos progreso, queremos decir que ahora tienen una plataforma buena y viable, pero pasarán años antes de que obtenga incluso una parte de la adopción de CUDA. ROCm solo está disponible en una pequeña cantidad de productos AMD en la actualidad, mientras que CUDA ha funcionado en todas las GPU de Nvidia durante años.
Otras alternativas como UXL o combinaciones variables de PyTorch y Triton son igualmente interesantes, pero también se encuentran en sus inicios. UXL en particular parece prometedor, ya que cuenta con el respaldo de un grupo de algunos de los nombres más importantes de la industria. Por supuesto, esa es también su mayor debilidad, ya que esos miembros tienen intereses muy divergentes.
Nosotros diríamos que poco de esto importará si Nvidia logra afianzarse. Y aquí es donde debemos distinguir entre CUDA y el ecosistema de software de Nvidia. La industria propondrá alternativas a CUDA, pero eso no significa que puedan borrar por completo las barreras de entrada del software de Nvidia.
Lea también: Adiós a los gráficos: cómo las GPU llegaron a dominar la IA y la computación: ya no son «sólo» una tarjeta gráfica
Dicho esto, la mayor amenaza para el foso de software de Nvidia son sus clientes más importantes. Los hiperescaladores no tienen ningún interés en quedar atrapados en Nvidia de ninguna manera y tienen los recursos para crear alternativas. Para ser justos, no son inmunes a permanecer cerca de Nvidia, sigue siendo la solución predeterminada y todavía tiene muchas ventajas, pero si alguien hace mella en las ambiciones de software de Nvidia, lo más probable es que sea de este lado.
Y eso, por supuesto, abre la pregunta de cuáles son exactamente las ambiciones de software de Nvidia.
En los últimos años, cuando Nvidia lanzó sus ofertas de software, incluido su servicio en la nube Omniverse, transmitieron la sensación de que tenían ambiciones de crear un nuevo componente de su flujo de ingresos. En su última llamada de resultados, señalaron que habían generado mil millones de dólares en ingresos por software. Sin embargo, más recientemente, hemos tenido la sensación de que pueden estar reposicionando o reduciendo un poco esas ambiciones, con el software ahora posicionado como un servicio que brindan a sus clientes de chips en lugar de un segmento de ingresos en toda regla por derecho propio.
Después de todo, vender software corre el riesgo de poner a Nvidia en competencia directa con todos sus clientes más importantes.
