Nvidia invierte $2 mil millones en Synopsys, apunta a turboimpulsar el diseño de chips con potencia de GPU-IA

Nvidia avanzó el lunes con una compra de acciones de $2 mil millones en Synopsys, asegurando una asociación más profunda centrada en una computación más rápida y la ingeniería de IA. Las acciones se compraron a $414.79 cada una, según las cifras de la empresa.

El objetivo es desplazar el trabajo de diseño pesado de los sistemas lentos a flujos de trabajo impulsados por GPU. El acuerdo llegó durante otra semana agitada en el comercio de IA, con dinero persiguiendo cualquier cosa relacionada con la velocidad de computación.

Los mercados reaccionaron rápido. Synopsys saltó un 4% ese día. Nvidia subió un 1%. La importancia del momento. La acción ha subido un 33% este año, pero también ha caído casi un 12% este mes. Ese balance muestra lo caliente e inestable que sigue siendo el espacio de la IA.

Nvidia sigue vendiendo las herramientas que entrenan grandes sistemas de IA. Synopsys vende el software que construye los chips que los ejecutan.

Nvidia y Synopsys expanden las cargas de trabajo de diseño impulsadas por GPU

La asociación se extiende durante varios años y apunta a aplicaciones intensivas en computación, herramientas de IA agéntica, acceso en la nube y esfuerzos de mercado conjuntos.

Nvidia suministrará el lado del hardware. Synopsys moverá más de su pila de diseño a sistemas acelerados. El enfoque sigue estando en mover cargas de trabajo gigantes más rápido, no en cambiar quién vende qué.

El CEO de Nvidia, Jensen Huang,habló en CNBC el mismo día. Dijo que el acuerdo apunta al sector del diseño y la ingeniería y lo llamó una de las industrias más intensivas en computación del mundo. También dijo que la industria se está alejando de los sistemas basados en CPU hacia la computación impulsada por GPU.

Según él, los sistemas CPU seguirán existiendo, pero la mayor parte del trabajo pesado se está moviendo a plataformas aceleradas.

El CEO de Synopsys, Sassine Ghazi, añadió sus propias cifras. Dijo que las tareas que antes tardaban semanas ahora pueden terminar en horas bajo la nueva configuración.

Ese cambio impacta las pruebas de diseño de chips, verificación de silicio, modelado de energía y enrutamiento de sistemas. Estos son los pasos que ralentizan los lanzamientos de hardware y aumentan los costos.

La relación entre las dos empresas no comenzó esta semana. Huang dijo que Nvidia misma fue construida utilizando herramientas de diseño deSynopsys.

Esa historia permanece intacta bajo este nuevo acuerdo. El acuerdo también permanece no exclusivo, lo que significa que ambas partes aún pueden trabajar con otras firmas en el mercado al mismo tiempo.

Nvidia continúa beneficiándose de la construcción de IA porque vende las GPU utilizadas para entrenar modelos y ejecutar cargas de trabajo grandes. Synopsys juega el otro lado vendiendo software de diseño de silicio y automatización de diseño electrónico. Juntos, apuntan a la ruta completa desde la idea del chip hasta el sistema de IA implementado.

Wall Street señala riesgos a medida que la competencia y el gasto aumentan

Mientras que la mayoría de las firmas en Wall Street se mantienen alcistas, Seaport está solo con una calificación de venta en Nvidia. El analista Jay Goldberg mantuvo esa calificación en una nota del domingo.

Su objetivo de $140 está aproximadamente un 21% por debajo del cierre del viernes de $177. Escribió que, aunque el negocio de Nvidia se mantiene fuerte, la carrera por la IA ha creado estructuras de ventas complejas y patrones de contabilidad poco claros.

Goldberg señaló $26 mil millones en costos de computación en la nube prepagados en los libros de Nvidia. La empresa dijo que ese dinero apoya la investigación y los servicios en la nube vinculados a su plataforma DGX. Goldberg se opuso. Dijo que la investigación no absorbería esa cantidad completa.

En cambio, lo describió como reembolsos vinculados a grandes acuerdos de compradores. Bajo esos acuerdos, los clientes que compran sistemas de Nvidia reciben promesas de que Nvidia también comprará el exceso de capacidad de ellos si es necesario.

El capital de trabajo de Nvidia también ha aumentado drásticamente. La empresa dice que eso señala una fuerte demanda. Goldberg lo trató como una señal de doble filo cuando se empareja con compromisos crecientes de clientes.

Dijo que Nvidia gastó $6 mil millones este año en empresas privadas y mantiene otro $17 mil millones en compromisos, incluyendo $5 mil millones vinculados a Intel. También señaló el acuerdo con OpenAI, que sigue sin firmar y podría agregar otro $100 mil millones si se finaliza.

Goldberg dijo que Nvidia podría recuperar ese dinero cuando esas empresas recauden capital y compren más sistemas. Aún así, advirtió que la escala de estos movimientos señala una presión creciente de otros proveedores de chips.

También señaló la creciente competencia de los TPUs internos deGoogle. Escribió que estos sistemas ya superan al hardware de Nvidia en algunas medidas, aunque no pueden servir a todos los clientes. Añadió que Google se ha vuelto muy activo empujando el uso de TPU a socios externos.

De 66 analistas que cubren Nvidia, 59 lo califican como compra o compra fuerte. Seis lo califican como mantener. Solo uno lo califica como bajo rendimiento, y ese sigue siendo Seaport, según los datos de Tipranks.