Estos son los 13 líderes que han impulsado el éxito de Nvidia

Es imposible hablar de la inteligencia artificial sin mencionar a Nvidia.

Nvidia domina el 80% del mercado de semiconductores y sus GPU se han convertido en un componente fundamental de las operaciones en la nube y los centros de datos de Alphabet, Amazon, Microsoft y ChatGPT de OpenAI. La empresa, con sede en Santa Clara, California, Estados Unidos, comenzó siendo un negocio de chips gráficos para videojuegos, pero se especializó en la GPU, o unidad de procesamiento gráfico, el chip que revolucionaría la industria informática.

Su dominio y el software CUDA (que solo es compatible con los chips de Nvidia) acabaron por dar a la potencia de procesamiento de las GPU una ventaja competitiva aún mayor, aventajando a clientes y competidores como AMD. La demanda de sus GPU H100 y A100 se ha disparado a medida que más empresas tecnológicas se aventuran en la IA generativa y necesitan GPU para procesar datos y entrenar grandes modelos de aprendizaje del lenguaje.

Business Insider ha elaborado una lista de aquellos líderes que han sido fundamentales en la transición de Nvidia, que ha pasado de dedicarse a los chips para la PlayStation de Sony o la Xbox de Microsoft a un gigante de los semiconductores en el centro del auge de la IA generativa.

Jensen Huang, CEO y cofundador

Jensen Huang, cofundador, presidente y CEO de Nvidia, dirige la empresa. Junto con Curtis Priem y Chris Malachowsky, Huang fundó Nvidia en un restaurante Denny's en 1993 (también trabajaba como friegaplatos en ese mismo restaurante).

Llevando su característica chaqueta de cuero negro en las conferencias, este graduado en ingeniería eléctrica por la Universidad Estatal de Oregón y la Universidad de Stanford suele ser considerado el visionario del éxito de Nvidia. En una empresa con más de 29.000 empleados, cuenta con un equipo de 50 subordinados directos y no hace entrevistas personales, sino que prefiere dar feedback inmediato.

"En ese sentido, nuestra empresa se diseñó para ser ágil, para que la información fluya lo más rápido posible, para que la gente se sienta capacitada por lo que es capaz de hacer, no por lo que sabe", señaló Huang una vez en Stanford.

Ian Buck, responsable de computación de hiperescala y alto rendimiento

Ian Buck trabaja como vicepresidente de computación de hiperescala y alto rendimiento en Nvidia. Su equipo ayudó a desarrollar el software CUDA (arquitectura de dispositivos de computación unificada).

CUDA es la plataforma de cálculo paralelo y el modelo de programación de Nvidia introducido en 2006. El software, que permite realizar grandes cantidades de cálculos matemáticos en paralelo, se creó a partir de la investigación de Buck en la Universidad de Stanford.

"Hablamos con mucha gente de diferentes sectores y nos dimos cuenta de que nadie quería aprender un nuevo lenguaje", ha comentado Buck a Next Platform. El vicepresidente ha desempeñado un papel decisivo en la ventaja competitiva de la compañía frente a otras empresas de chips. 

La adaptabilidad de CUDA ha permitido a Nvidia agrupar su oferta de software y ha hecho posible que investigadores y empresas aceleren la formación en IA. El software también está siendo objeto de un creciente escrutinio en Europa, ya que los reguladores franceses han expresado su preocupación por cómo CUDA ha contribuido al monopolio de Nvidia sobre las GPU.

Bryan Catanzaro, responsable de investigación aplicada de aprendizaje profundo

Nvidia era conocida como una empresa de gráficos, y Bryan Catanzaro ayudó a centrar el enfoque de la compañía en la IA. Empezó como becario de Nvidia mientras estudiaba en la Universidad de California, Berkeley. Más tarde ascendió como investigador científico antes de marcharse a Baidu para dedicarse al reconocimiento de voz basado en IA. Regresó a Nvidia en 2016.

Fast Company ha atribuido a Catanzaro el mérito del "Big Bang de la IA" de Nvidia al elevar el enfoque de la compañía hacia el aprendizaje profundo, una forma de entrenar a la IA para reconocer patrones visuales, del habla y del lenguaje.

"En realidad no convencí a Jensen, sino que me limité a explicarle el aprendizaje profundo. Al instante se formó su propia convicción y convirtió a Nvidia en una empresa de IA", publicó Catanzaro en LinkedIn. El impulso de la IA ha ayudado a Nvidia a alcanzar un valor de casi 3 billones de dólares, 2,75 billones de euros.

Colette Kress, CFO de NVIDIA (Directora Financiera)

La directora financiera o CFO de Nvidia, Colette Kress, dirige las estrategias financieras y ofrece información actualizada sobre sus perspectivas en mercados clave. Gracias al auge de la inteligencia artificial, los ingresos de Nvidia se han disparado hasta los 26.000 millones de dólares en el primer trimestre (unos 23.800 millones de euros). Se trata de un 262% más que en el mismo periodo del año anterior. La empresa de chips ha llevado a cabo un split de acciones 10 por 1 para abaratarlas y aumentar su grupo de inversores.

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El liderazgo de Kress ha sido "fundamental" para el éxito de Nvidia, y "es muy respetada tanto internamente en Nvidia como en toda la industria tecnológica", ha indicado a Fortune Dan Ives, socio gerente de Wedbush Securities.

Alexis Black Bjorlin, vicepresidenta y responsable de DGX Cloud

Alexis Black Bjorlin es vicepresidenta y responsable de DGX Cloud. Esta veterana del sector de los semiconductores y la nube trabajó anteriormente en Broadcom e Intel. A finales del año pasado, dejó Meta, donde era vicepresidenta de infraestructura, para unirse a Nvidia tras supervisar el desarrollo de chips de IA internos de Meta.

DGX Cloud es una plataforma de IA para desarrolladores, considerada "Tu propia fábrica de IA en la nube". DGX Cloud de Nvidia permite a los desarrolladores alquilar servidores de GPU. Trabaja con proveedores en la nube como Amazon Web Services y Microsoft (que ya compran los chips de Nvidia), aunque también compite con algunas de sus ofertas de desarrollo de IA.

Ruth Berry, responsable de política tecnológica para asuntos gubernamentales

Ruth Berry dirige los esfuerzos para aumentar la presencia del gigante de los semiconductores en los debates sobre IA en Washington.

Trabajó durante más de una década al servicio del gobierno en el Departamento de Estado y en el Consejo Nacional de Seguridad de Estados Unidos. Participó en la planificación de la transición en Libia durante la Primavera Árabe y ayudó a dirigir la Oficina de Política Cibernética y Digital del Departamento de Estado.

Nvidia ha aumentado discretamente su influencia como grupo de presión en Washington DC desde 2022, a medida que los legisladores se centran más en la regulación de la inteligencia artificial y las investigaciones antimonopolio.

Tim Teter, asesor general

Desde 2017, Tim Teter es asesor general y secretario de Nvidia, por lo que se ocupa de sus asuntos jurídicos y gubernamentales. Antes de incorporarse a Nvidia, Teters contaba con más de 20 años de experiencia en Cooley LLP, y se especializó en litigios relacionados con patentes y tecnología en todo Estados Unidos.

Nvidia se enfrenta a una demanda colectiva por infracción de derechos de autor interpuesta por autores que alegan que el modelo de IA NeMo Megatron de la empresa ha sido entrenado en sus libros sin permiso.

Debora Shoquist, vicepresidenta ejecutiva de operaciones

Debora Shoquist es la vicepresidenta ejecutiva de operaciones de Nvidia. Supervisa las cadenas de suministro y la logística de la empresa, incluida la ingeniería de productos de fabricación y pruebas, las operaciones de fundición, la gestión de proveedores, la planificación de suministros, etc. Shoquist trabaja en Nvidia desde 2007 tras haber dirigido operaciones en Coherent, Quantum y Hewlett Packard Enterprise.

Uno de los proveedores clave de Nvidia es TSMC en Taiwán, la fundición que ayuda a fabricar y empaquetar sus avanzados chips H100. Para ayudar a gestionar la escasez de GPU, Nvidia ha anunciado más inversiones para mejorar la fabricación de semiconductores entre sus socios de Taiwán. Es probable que Shoquist deba equilibrar las delicadas relaciones con los clientes chinos después de que el gobierno estadounidense promulgara un control de las exportaciones de chips.

Vishal Bhagwati, director de desarrollo corporativo

Vishal Bhagwati es el responsable de desarrollo corporativo. Anteriormente supervisó las finanzas del negocio de IA de Hewlett Packard Enterprise y la estrategia de fusiones y adquisiciones de Oracle.

S&P Global estimó que las inversiones anuales interanuales de Nvidia aumentaron un 280% en 2023. El valor de estas inversiones alcanzó los 1.550 millones de dólares a finales de enero de este año. Algunas de sus inversiones incluyen infraestructura de IA y startups sanitarias.

"Nuestra plataforma creció y, por tanto, creció nuestro ecosistema. Y cada vez había más empresas en la plataforma y como parte del ecosistema que queríamos apoyar", ha declarado Bhagwati a The Wall Street Journal. 

Manuvir Das, responsable de informática empresarial

Manuvir Das es vicepresidente de informática empresarial. Anteriormente trabajó en Dell EMC en almacenamiento de datos y en Microsoft en la nube Azure. Das supervisa NVIDIA NIM, que permite a las organizaciones ejecutar modelos de IA utilizando las GPU de Nvidia.

"Creemos que NVIDIA NIM es el mejor paquete de software, el mejor tiempo de ejecución para que los desarrolladores construyan sobre él, de modo que puedan centrarse en las aplicaciones empresariales", ha afirmado Das.

Jonah Alben, responsable senior de ingeniería de GPU

Como vicepresidente senior de ingeniería de GPU, Jonah Alben supervisa los equipos de ingeniería de hardware de Nvidia y el desarrollo de las arquitecturas de GPU. Anteriormente trabajó como ingeniero para Silicon Graphics y se incorporó a Nvidia en 1997, siendo autor de 34 patentes desde entonces.

Alben trabajó en el chip A100 de Nvidia, que un inversor calificó de "caballo de batalla" de la industria de la inteligencia artificial y al que recurren startups como Stability AI y OpenAI para entrenar sus modelos de IA.

"Teníamos la visión de que cuando pusiéramos las GPU en el mundo... en algún lugar alguien encontraría estas GPU y las utilizaría para algún problema nuevo que ni siquiera conocíamos", declaró Alben en el podcast de Nvidia The AI Podcast.

Danny Shapiro, responsable de automoción

Danny Shapiro es el responsable de automoción y supervisa NVIDIA DRIVE, que se utiliza para desarrollar coches autónomos. NVIDIA DRIVE se ha utilizado para construir sensores lidar, que se emplean en los coches autónomos para detectar objetos y enviar señales que devuelven imágenes 3D detalladas, una parte clave de la seguridad.

Rev Lebaredian, responsable de tecnología de simulación

Aunque Rev Lebaredian es responsable de tecnología de simulación, sus orígenes se remontan al cine de Hollywood. Trabajó como ingeniero de software para Dream Quest Images de Disney y Warner Brothers Digital antes de fundar su empresa de efectos visuales Steamboat Software, con renders utilizados en películas como Stuart Little y X-Men 2.

Ahora, dirige Omniverse de Nvidia, un software que ayuda a crear una simulación 3D "gemela digital" para que los clientes prueben y modifiquen productos como robots y coches.

"Estamos gratamente sorprendidos de que los grandes modelos lingüísticos y las cosas que están haciendo con ChatGPT hayan llegado un poco antes de lo que la mayoría de la gente esperaba. Y ahora lo estamos aprovechando para Omniverse", ha dicho Lebaredian.

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