Cuando NVIDIA (NVDA) informa sus ingresos del segundo trimestre el 27 de agosto, los inversores se centrarán en los resultados del centro de datos de la compañía. Después de todo, ahí es donde los gigantes de Chip ganan dinero en la venta de procesadores de IA de alta potencia.
Sin embargo, el segmento del centro de datos incluye más que solo ventas de chips. También explica algunas de las cosas más importantes sobre Nvidia, pero a menudo se pasa por alto.
Los productos de red de NVIDIA, que consisten en soluciones NVLink, Infiniband y Ethernet, permiten que los chips se comuniquen entre sí, los servidores discutan entre sí dentro de un gran centro de datos y, en última instancia, permitan a los usuarios finales conectarse a todo para ejecutar aplicaciones de IA.
“La parte más importante de construir una supercomputadora es la infraestructura. La parte más importante es cómo estos motores informáticos se pueden unir para formar una unidad de computación más grande”.
El CEO de NVIDIA, Jensen Huang, asistirá a la novena edición de la feria Vived en el Parc Des Expositions de la Porte de Versailles en París el 11 de junio de 2025. (Foto: Chesnot/Getty Images) ・Chesnot a través de Getty Images
También conduce a algunas grandes ventas. Las ventas de redes de NVIDIA representaron $ 12.9 mil millones de ingresos del centro de datos en el año fiscal anterior. Si bien eso puede parecer poco impresionante, teniendo en cuenta que las ventas de chips han llevado a $ 1002.1 mil millones, ha volcado los $ 11.3 mil millones ganados este año por el juego, el segundo segmento más grande en Nvidia.
En el primer trimestre, las redes compensaron los ingresos del centro de datos de $ 4.9 mil millones de NVIDIA. Y continúa creciendo a medida que los clientes continúan construyendo capacidades de IA, ya sean universidades de investigación o grandes centros de datos.
“Esta es la parte más subestimada del negocio de Nvidia. Absolutamente órdenes de magnitud”, dijo Gene Munster, socio gerente de Deepwater Asset Management, a Yahoo Finance. “Básicamente, la creación de redes es el 11% de los ingresos, por lo que no atrae la atención. Pero está creciendo como un barco de cohetes”.
Hablando de explosiones de IA, el vicepresidente senior de redes de NVIDIA, Kevin Deierling, dijo que la compañía tendrá que trabajar en tres tipos diferentes de redes. La primera es la tecnología NVLink que permite que las GPU se conecten entre sí dentro de varios servidores en un estante de servidor, como una GPU en un servidor o gabinete, lo que les permite comunicarse y mejorar el rendimiento general.
El siguiente es infiniband. Conecta múltiples nodos del servidor entre centros de datos para formar una computadora AI esencialmente grande. La siguiente es la red front-end para el almacenamiento y la gestión del sistema que utiliza la conectividad Ethernet.
El CEO de NVIDIA, Jensen Huang, presentará a Grace Blackwell Nvlink72 cuando dio un discurso de apertura en el Conusher Electronics Show (CES) en Las Vegas, Nevada, el 6 de enero de 2025 (fotos) ・Patrick T. Fallon a través de Getty Images
“Se necesitan todas estas tres redes para construir grandes escalas de IA, o computadoras de IA de mediana a escala empresarial”, explicó Deierling.
La historia continúa
Sin embargo, el propósito de todas estas diferentes conexiones no es solo ayudar a los chips y los servidores a comunicarse. También están destinados a permitir que se haga lo antes posible. Si está intentando ejecutar un conjunto de servidores como una sola computación, debe hablar entre sí en un flash.
La falta de datos que van a la GPU ralentiza toda la operación, ralentiza otros procesos y afecta la eficiencia general de todo el centro de datos.
“(Nvidia) es un negocio muy diferente sin establecer contactos”, explicó Munster. “La salida que todos los chips Nvidia quieren (sí) no ocurriría sin sus redes”.
También garantiza que estas GPU funcionen en bloqueo entre sí a medida que las empresas continúan desarrollando modelos de IA más grandes y capacidades de IA de agentes autónomos y semiautónomos, lo que permite a los usuarios realizar tareas.
Esto es especialmente cierto como una inferencia que requiere un sistema de centros de datos más potente al ejecutar modelos AI.
La industria de la IA está ampliamente clasificada en torno a ideas de razonamiento. Al comienzo de la explosión de la IA, la idea era que el entrenamiento de modelos de IA requiere computadoras AI muy potentes, y en realidad ejecutarlas era algo menos intensiva en el poder.
Esto provocó un horror en Wall Street a principios de este año. Esto es cuando Deepseek afirmó haber entrenado modelos de IA por debajo del chip Nvidia de nivel superior. La idea en ese momento era que si las empresas pudieran entrenar y ejecutar modelos de IA en chips inadecuados, entonces no se necesitarían los costosos sistemas de alta energía de Nvidia.
Pero la historia se dio la vuelta rápidamente ya que las compañías de chip señalaron que el mismo modelo de IA podría beneficiarse de ejecutar poderosas computadoras de IA y podría inferir más rápido que cuando se ejecutaban en sistemas que eran demasiado imprudentes.
“Creo que todavía hay una idea errónea de que el razonamiento es trivial y fácil”, dijo Deierling.
“A medida que llegamos al (un) flujo de trabajo del agente, vemos que está comenzando a parecerse a la capacitación. Por lo tanto, todas estas redes son importantes. Es importante que estén estrechamente acoplados a la CPU, GPU y DPU (unidades de procesamiento de datos).
Sin embargo, los rivales de Nvidia están girando. AMD está buscando ganar más participación de mercado de la compañía, y los gigantes en la nube, como Amazon, Google y Microsoft, continúan desarrollando sus propios chips de IA.
Los grupos de la industria también tienen sus propias tecnologías de redes competitivas, incluida Ualink. Se pretende ser un partido frente a NVLink, explicó el analista de Forrester Alvin Nguyen.
Pero por ahora, Nvidia continúa liderando el paquete. Y a medida que los gigantes tecnológicos, los investigadores y las empresas continúan su lucha por los chips de Nvidia, asegura que el negocio de redes de la compañía continúe creciendo también.
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