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¿Cuáles son las 3 claves para entender el éxito de Nvidia?

¿Cuáles son las 3 claves para entender el éxito de Nvidia?
¿Cuáles son las 3 claves para entender el éxito de Nvidia?

La inteligencia artificial o IA se ha ganado el gran interés y favor de los inversores. NVIDIA fue una de las grandes firmas receptoras de ellos y se colocó como líder del sector. Incluso le llevó a alcanzar los 2 billones de dólares de capitalización de mercado. Pero este éxito no es solo por la IA, sino que podemos encontrar 3 claves que condujeron a la firma a este presente.

De los videojuegos a la IA

Nvidia empezó como una firma que se dedicaba al desarrollo de placas de video para el desarrollo y ejecución de los mismos. Tanto para ordenadores como en videoconsolas.

Sus unidades de procesamiento de gráficos comenzaron a ser muy demandadas para el desarrollo de funciones de visualización como renderizar videos, imágenes y animaciones, ideales para videojuegos de alta exigencia.

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Esto fue durante mucho tiempo hasta que Nvidia descubriera que sus GPUs eran útiles para otras tareas exigentes, como acelerar el rendimiento informático de los cerebros de las computadoras, es decir, las unidades centrales de procesamiento.

Esto llamó la atención de gigantes tecnológicos como Alphabet-A, Microsoft y Amazon que se interesaron en sus procesadores para potenciar sus centros de datos.

La minería de critpomonedas también se interesó en sus GPUs.

Luego se empezaron a utilizar para hacer cálculos de IA, ya que la matemática de esta tecnología encajaba con la forma en que funcionan las placas de video.

Las GPU más avanzada de Nvidia, H100, se utiliza en la creación de los sistemas de inteligencia artificial más sofisticados.

¿Cuáles son las 3 claves para entender el éxito de Nvidia?
¿Cuáles son las 3 claves para entender el éxito de Nvidia?

Adelantarse a la competencia

El darse cuenta que sus GPUs eran útiles para la IA le sirvió para adelantarse al resto de competidores como Advanced Micro D e Intel.

La firma empezó en el sector de IA en 2006 cuando anunció la creación de CUDA, un lenguaje de programación que hizo posible que los chips de la firma pudieran resolver complejos problemas matemáticos.

No obstante, esta ventaja puede verse mermada si sus competidores aceleran los pasos y sus clientes deciden desarrollar sus propios chips.

Gran demanda

Nvidia cuenta con una gran demanda de procesadores para juegos, centros de datos y las aplicaciones de inteligencia artificial siguen aumentando.

Su protagonismo en la demanda se vio impulsado por ChatGPT de OpenAI, la cual utiliza sus procesadores.

Los chips de Nvidia parecen ser, dicen los expertos, los más adecuados para entrenar a los modelos de inteligencia artificial.

La demanda de uno de sus productos estrella, H100, es tan grande, que algunos clientes han tenido que esperar hasta seis meses para recibirlo.

Los expertos esperan que la oferta de chips de IA pudiera mejorar en un año de la mano de sus competidores. Mientras tanto, Nvidia seguirá absorbiendo la mayor parte del mercado.

¿Qué dicen los analistas?

Según Tipranks, Nvidia cuenta con la revisión de 41 analistas divididas en 39 compras y 2 mantener. El precio objetivo promedio es de 1.004,92 dólares con una previsión alta de 1.400 dólares y una previsión baja de 620 dólares. El precio objetivo promedio representa un cambio del 19.58% con respecto al cierre del miércoles.

Timothy Arcuri, analista UBS Group N, recomienda comprar con un precio objetivo en los 1.100 dólares.

Ross Seymore, analista de Deutsche Bank, recomienda mantener con un precio objetivo en los 850 dólares.

¿Cuáles son las 3 claves para entender el éxito de Nvidia?
¿Cuáles son las 3 claves para entender el éxito de Nvidia?

NVIDIA cerraba la sesión a la baja en los 845 dólares. Las medias móviles de 70 y 200 periodos se mantienen debajo del precio, RSI a la baja en los 45 puntos y las líneas del MACD encima del nivel de cero.

La resistencia a mediano y largo plazo se encuentra en los 973.85 dólares. Mientras, los indicadores de Ei se muestran mixtos.