Antes de CUDA, las GPU eran principalmente aceleradores gráficos. En noviembre de 2006, Nvidia anunció CUDA para que los desarrolladores pudieran ejecutar cargas de trabajo no gráficas en chips gráficos, utilizando las GPU para cómputo paralelo en lugar de solo para píxeles.
Esa decisión de software cambió la arquitectura de negocio de Nvidia. En lugar de vender chips como componentes intercambiables, Nvidia construyó una plataforma para desarrolladores en torno a bibliotecas, herramientas y compatibilidad hacia atrás.
El beneficio se hizo visible a medida que la IA y la computación acelerada escalaron. El informe FY2026 de Nvidia describió CUDA como la plataforma de desarrollo fundacional de sus GPU, mientras que los ingresos alcanzaron 215.900 millones de dólares, un 65 % más interanual.
Nvidia reportó ingresos de 215.900 millones de dólares en el ejercicio FY2026, un 65 % más, con CUDA descrita como fundacional para su plataforma de cómputo.
CUDA hizo que la GPU fuera lo suficientemente programable como para que científicos, ingenieros y, más tarde, investigadores de IA reutilizaran la misma familia de hardware.
La pila de software propietaria elevó los costos de cambio que los benchmarks de chips por sí solos no podían crear.
Invertir antes de la ola de IA permitió a Nvidia satisfacer la demanda con un ecosistema, no solo con un catálogo de componentes.
El apalancamiento del hardware se multiplica cuando los desarrolladores obtienen una capa de software estable que facilita la adopción de cada nuevo chip.
CUDA se convirtió en el tejido conectivo de los negocios de centros de datos, IA, computación científica y gráficos de Nvidia. Los competidores podían construir aceleradores, pero los desarrolladores ya habían construido flujos de trabajo en torno a la pila de software de Nvidia.
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Las fuentes
- Inside Intel's Many Core Chip That Targets Future Graphics IEEE Spectrum · spectrum.ieee.org ·
- NVIDIA FY2026 Form 10-K U.S. Securities and Exchange Commission · sec.gov