CUDA es la esencia de Nvidia y ahora está en el punto de mira de las autoridades europeas

Nvidia ha tenido un recorrido fulgurante en su camino para convertirse en un peso pesado de 3 billones de dólares en la industria de la IA. Ahora, las autoridades quieren saber si lo ha conseguido de forma justa.

Los reguladores franceses están dispuestos a presentar cargos contra el gigante de los chips de Silicon Valley por considerar que ha incurrido en conductas contrarias a la competencia, según informa Reuters citando a personas familiarizadas con el asunto.

Este proceso se produce después de que el mes pasado el Departamento de Justicia y la Comisión Federal de Comercio de Estados Unidos iniciaran actuaciones que podrían llevar a Nvidia y a otros gigantes de la industria de la inteligencia artificial, como Microsoft, a enfrentarse a duros interrogantes sobre cómo utilizan su poder de mercado.

Nvidia se ha convertido en una fuerza dominante en el auge de la IA generativa, ya que empresas como OpenAI, Google y Meta se han doblegado ante su multimillonario CEO, Jensen Huang, para asegurarse el acceso a los chips —conocidos como GPU— en los que está especializada la compañía.

La demanda se ha visto impulsada por el papel de estas GPU en el entrenamiento de modelos de IA. En mayo, Nvidia dio su último aviso de lo implacable que ha sido la demanda tras revelar un aumento interanual del 262% en los ingresos del primer trimestre, hasta los 26.000 millones de dólares.

El dominio de la empresa se consolidó aún más el mes pasado, cuando superó brevemente a Microsoft y se convirtió en la empresa más valiosa del mundo, con una capitalización bursátil de unos 3,34 billones de dólares.

Pero aunque el hardware de Nvidia ha atraído la atención, los reguladores también parecen dispuestos a examinar con lupa la parte de software de su negocio: CUDA.

En su primer dictamen sobre el "funcionamiento competitivo" del sector de la IA generativa, publicado el viernes tras el inicio de una investigación en febrero, el regulador francés de la competencia ha expresado su preocupación por "la dependencia del sector del software CUDA de Nvidia".

¿Qué es CUDA?

CUDA, acrónimo de "compute unified device architecture (arquitectura unificada de dispositivos de cómputo)", es una plataforma informática que Nvidia presentó en 2006.

En aquel momento, las GPU de Nvidia se habían fabricado para abastecer al entonces nicho de mercado de los videojuegos. Eran capaces de procesar los gráficos de los juegos mejor que los chips de sus rivales, gracias a un ingenioso mecanismo llamado computación paralela.

Pero Nvidia estaba dispuesta a ampliar el uso de sus GPU para manejar otro tipo de tareas de cálculo. Ahí es donde entra CUDA. Nvidia deseaba crear un paquete de software que permitiera a sus GPU gestionar una amplia gama de tareas de cálculo.

Y lo consiguió. La ventaja actual de CUDA es que funciona como un sistema "plug and play". No importa lo variada o compleja que sea la carga de trabajo de una empresa de IA, CUDA funciona de forma que hace que las GPU de Nvidia sean útiles para todas las compañías que trabajan en proyectos de IA. ¿Cómo lo ha conseguido?

La razón del auge de Nvidia

Después de la conferencia GTC de Nvidia en marzo, apodada el "Woodstock de la IA" por los analistas, James Wang, socio principal de Creative Ventures, una firma de capital riesgo, escribió un artículo en su blog en el que explicaba que la presentación de las nuevas GPU de Nvidia había sido menos importante para su éxito que CUDA.

Wang lo justifica con varios argumentos.

En primer lugar, CUDA es versátil. El software "sigue siendo compatible con versiones anteriores y posteriores", incluso cuando salen nuevas GPU, escribió Wang.

Wang también señala que cuenta con un montón de "herramientas superagradables", que están respaldadas por una comunidad dedicada de desarrolladores de CUDA. En pocas palabras, estas herramientas están diseñadas y actualizadas para facilitar la vida a las empresas que desean utilizar los chips de Nvidia.

"Las razones del dominio de Nvidia son los años y miles de millones de dólares invertidos en el ecosistema CUDA, la evangelización y la educación de la comunidad que construye la IA", escribe Wang.

Aunque Huang se ha ganado el reconocimiento de Silicon Valley por crear un sistema de software tan potente que ha proporcionado a Nvidia un foso competitivo, otros han intentado crear ofertas rivales.

Por ejemplo, AMD, la empresa rival de Nvidia, dirigida por Lisa Su, prima de Huang, cuenta con una alternativa a CUDA llamada ROCm. Sin embargo, fue lanzado en 2016, es decir, una década después que CUDA, y no ha conseguido una tracción similar.

Para los reguladores, la cuestión ahora es si Nvidia ha logrado su dominio bloqueando injustamente a las empresas que utilizan sus GPU en CUDA.

Como han señalado los reguladores franceses en su dictamen del pasado viernes, el software es "el único que es 100% compatible con las GPU que se han convertido en esenciales para la computación acelerada".