Nvidia supera a Tesla como el valor más negociado de Wall Street

Nvidia ha superado a Tesla como el valor más negociado en Wall Street durante las últimas 30 sesiones bursátiles en Estados Unidos.

Nvidia, líder en la producción de unidades de procesamiento gráfico (GPU), ha superado a Tesla como el valor más negociado en Wall Street durante las últimas 30 sesiones bursátiles en Estados Unidos.

Nvidia eclipsa a Tesla en Wall Street como el valor más negociado

El gigante tecnológico registró un impresionante aumento interanual del 265% en sus ingresos, alcanzando los USD 22,100 millones en el cuarto trimestre. Este incremento se atribuye a la creciente demanda global de equipos de inteligencia artificial (IA).

Jensen Huang, fundador y CEO de Nvidia, destacó que el aumento de la demanda mundial de computación acelerada e IA generativa ha impulsado las ventas de la compañía. Nvidia cuenta ahora con una capitalización bursátil de USD 1.67 billones.

El cambio en Wall Street

En las últimas 30 sesiones bursátiles, se han movido acciones de Nvidia por un valor de USD 30,000 millones, superando a Tesla, cuyo valor negociado en el mismo periodo fue de USD 22,000 millones, según un informe de Reuters.

El respaldo de Tesla

A pesar de la competencia, Tesla confirmó su plan de adquirir hardware de IA de Nvidia por más de USD 500 millones en 2024. Este respaldo subraya la importancia estratégica de Nvidia en el campo de la inteligencia artificial.

El papel de Nvidia en la industria

La serie Nvidia RTX, lanzada en 2018, ha establecido un estándar en la industria para entusiastas, jugadores y creadores de IA generativa. En el tercer trimestre de 2023, la compañía registró ingresos de USD 18,100 millones, respaldando su sólida capitalización de mercado de USD 1.2 billones.

Yann LeCun, científico jefe de IA de Facebook AI Research en Meta, reconoció el liderazgo de Nvidia en la industria del hardware de IA. Y señaló que la compañía está suministrando las herramientas esenciales para la «guerra de la IA». Sin embargo, LeCun criticó el enfoque excesivo en modelos basados en texto para el entrenamiento de sistemas generativos de IA, destacando la necesidad de una mayor diversidad de datos de entrenamiento.

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