¿Por qué las tarjetas gráficas NVIDIA son cada vez más caras?

¿Por qué las tarjetas gráficas NVIDIA son cada vez más caras?

Javier López

Uno de los datos más sorprendentes de la historia moderna dentro del hardware es el aumento de precio de ciertos componentes. Si tenemos que poner la guinda en un pastel esta sería para NVIDIA y sus tarjetas gráficas gaming, donde todos hemos visto la escalada de precios que han sufrido entre generaciones y el paso de los años, pero ¿por qué son cada vez más caras?

Muchos dirán que es normal que las gráficas suban de precio, por la inflación y el valor del dinero, y en parte es así, pero hay otros muchos motivos que justifican la subida del precio que tenemos que pagar los usuarios, como por ejemplo la «gama». La gama alta de hoy en día no es la misma que la de hace cinco años, ni nada tiene que ver con la de hace diez.

Hay muchos motivos para determinar el precio de las tarjetas gráficas actuales, algunos de ellos los usuarios no los valoran, pero están ahí, y en otros casos son argumentos corporativos en post al futuro de la compañía. Hoy veremos algunos de ellos para intentar poner luz a un apartado tan crítico como el precio de las tarjetas gráficas gaming de NVIDIA.

El futuro de las tarjetas gráficas pasa por no bajar demasiado su precio

nvidia turing retrasar salida mercado

Tenemos que echar la vista atrás para comprender hacia donde nos dirigimos. Hace 20 años el margen de beneficio bruto de NVIDIA era de un más que respetable 30%, el cual iba variando según los años. Al igual que piensa hacer AMD en el futuro más próximo, NVIDIA tomó la decisión de mejorar estos márgenes para ser más rentable.

Hablamos de la época de las GTX 200, donde estas fueron las precursoras de todo lo que hemos vistos hasta ahora. En dicha época, NVIDIA invirtió cada vez más dinero en el diseño de sus chips, I+D y en diversificar su oferta en varios sectores clave. La inversión se convirtió en liderazgo y este en mejoras tecnológicas por delante de su rival, lo que le permitió dominar el mercado y fijar los precios.

Este es el primer punto a tener en cuenta, el liderazgo con mano de hierro basado en un mejor rendimiento. Aunque la realidad es que los precios se mantenían más o menos estables en las gamas, el cambio llegó con Pascal. Dicha arquitectura fue el detonante de la subida de precios, donde una GPU TOP costaba 600 euros de media, pasaron a costar casi 1000 en muchos casos.

Mejores sistemas, mejores PCB y chips más grandes

NVIDIA ingresos

Todo mantuvo su statu quo hasta que NVIDIA decidió dar un salto de calidad general en los componentes y en los requerimientos electrónicos de sus tarjetas gráficas basadas en Pascal. Chips de mayor tamaño, mejores VRM, PCBs fabricados casi sin intervención humana y sobre todo un salto de rendimiento bastante amplio fueron los detonantes de una subida de precios que esconde un aumento de los ingresos bastante interesante.

En 1999 NVIDIA ingresaba un +30% por sus tarjetas gráficas, pero tras el salto a Maxwell ya estaba ingresando un 50% para en 2019 situarse con Turing en un espectacular +60% de beneficio bruto.

Cierto es que el paso de Pascal a Turing fue cobrado a precio de oro por todas las novedades de la arquitectura y por no poder optar a los chips de 7 nm en volumen por sus movimientos con TSMC. NVIDIA facturó un 10% más en solo un cambio de arquitectura, terminando por duplicar sus ingresos en solo 20 años.

Este margen es uno de los mejores de la industria, muy por encima incluso de Apple y si bien sus productos lo han valido situándose como líderes del mercado con mano de hierro, nada hace pensar que esto no siga siendo así en mayor o menor medida.

Ampere llegará con un nodo más barato, pero con chips igualmente masivos, con un salto de rendimiento pocas veces visto y que seguramente AMD no pueda llegar a competir con RDNA 2. Por lo tanto, no hay motivos aparentes para que NVIDIA reduzca precios más allá de intentar ser competitiva en las gamas donde AMD si pueda dar guerra.

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La información sobre qué publicidad se te presenta y sobre la forma en que interactúas con ella puede utilizarse para determinar lo bien que ha funcionado un anuncio en tu caso o en el de otros usuarios y si se han alcanzado los objetivos publicitarios. Por ejemplo, si has visualizado un anuncio, si has hecho clic sobre el mismo, si eso te ha llevado posteriormente a comprar un producto o a visitar una página web, etc. Esto resulta muy útil para comprender la relevancia de las campañas publicitarias./p>

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  • Usted es una de las pocas personas que ha hecho clic en un anuncio que promociona un descuento por el “Día de la madre”de una tienda de regalos en Internet dentro de la aplicación de una web/medio de comunicación. El medio de comunicación quiere contar con informes para comprender con qué frecuencia usted y otros usuarios han visualizado o han hecho clic en un anuncio determinado dentro de la aplicación y, en particular, en el anuncio del “Día de la madre” para así ayudar al medio de comunicación y a sus socios (por ejemplo, las agencias de publicidad) a optimizar la ubicación de los anuncios.

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  • Has leído una publicación en un blog sobre senderismo desde la aplicación móvil de un editor/medio de comunicación y has seguido un enlace a una publicación recomendada y relacionada con esa publicación. Tus interacciones se registrarán para indicar que la publicación inicial sobre senderismo te ha resultado útil y que la misma ha tenido éxito a la hora de ganarse tu interés en la publicación relacionada. Esto se medirá para saber si deben publicarse más contenidos sobre senderismo en el futuro y para saber dónde emplazarlos en la pantalla de inicio de la aplicación móvil.
  • Se te ha presentado un vídeo sobre tendencias de moda, pero tu y otros usuarios habéis dejado de visualizarlo transcurridos unos 30 segundos. Esta información se utilizará para valorar la duración óptima de los futuros vídeos sobre tendencias de moda.

Se pueden generar informes basados en la combinación de conjuntos de datos (como perfiles de usuario, estadísticas, estudios de mercado, datos analíticos) respecto a tus interacciones y las de otros usuarios con el contenido publicitario (o no publicitario) para identificar las características comunes (por ejemplo, para determinar qué público objetivo es más receptivo a una campaña publicitaria o a ciertos contenidos).

  • El propietario de una librería que opera en Internet quiere contar con informes comerciales que muestren la proporción de visitantes que han visitado su página y se han ido sin comprar nada o que han consultado y comprado la última autobiografía publicada, así como la edad media y la distribución de género para cada uno de los dos grupos de visitantes. Posteriormente, los datos relacionados con la navegación que realizas en su página y sobre tus características personales se utilizan y combinan con otros datos para crear estas estadísticas.
  • Un anunciante quiere tener una mayor comprensión del tipo de público que interactúa con sus anuncios. Por ello, acude a un instituto de investigación con el fin de comparar las características de los usuarios que han interactuado con el anuncio con los atributos típicos de usuarios de plataformas similares en diferentes dispositivos. Esta comparación revela al anunciante que su público publicitario está accediendo principalmente a los anuncios a través de dispositivos móviles y que es probable que su rango de edad se encuentre entre los 45 y los 60 años.

La información sobre tu actividad en este servicio, como tu interacción con los anuncios o con el contenido, puede resultar muy útil para mejorar productos y servicios, así como para crear otros nuevos en base a las interacciones de los usuarios, el tipo de audiencia, etc. Esta finalidad específica no incluye el desarrollo ni la mejora de los perfiles de usuario y de identificadores.

  • Una plataforma tecnológica que opera con un proveedor de redes sociales observa un crecimiento en los usuarios de aplicaciones móviles y se da cuenta de que, en funciónde sus perfiles, muchos de ellos se conectan a través de conexiones móviles. La plataforma utiliza una tecnología nueva para mostrar anuncios con un formato óptimo para los dispositivos móviles y con un ancho de banda bajo a fin de mejorar su rendimiento.
  • Un anunciante está buscando una forma de mostrar anuncios en un nuevo tipo de dispositivo. El anunciante recopila información sobre la forma en que los usuarios interactúan con este nuevo tipo de dispositivo con el fin de determinar si puede crear un nuevo mecanismo para mostrar la publicidad en ese tipo de dispositivo.

El contenido que se presenta en este servicio puede basarse en datos limitados, como por ejemplo la página web o la aplicación que esté utilizando, tu ubicación no precisa, el tipo de dispositivo o el contenido con el que estás interactuando (o con el que has interactuado) (por ejemplo, para limitar el número de veces que se te presenta un vídeo o un artículo en concreto).

  • Una revista de viajes, para mejorar las experiencias de viaje en el extranjero, ha publicado en su página web un artículo sobre nuevos cursos que ofrece una escuela de idiomas por Internet. Las publicaciones del blog de la escuela se insertan directamente en la parte inferior de la página y se seleccionan en función de la ubicación no precisa del usuario (por ejemplo, publicaciones del blog que explican el plan de estudios del curso para idiomas diferentes al del país en el que este te encuentras).
  • Una aplicación móvil de noticias deportivas ha iniciado una nueva sección de artículos sobre los últimos partidos de fútbol. Cada artículo incluye vídeos alojados por una plataforma de streaming independiente que muestra los aspectos destacados de cada partido. Si adelantas un vídeo, esta información puede utilizarse para determinar que el siguiente vídeo a reproducir sea de menor duración.

Se puede utilizar la localización geográfica precisa y la información sobre las características del dispositivo

Al contar con tu aprobación, tu ubicación exacta (dentro de un radio inferior a 500 metros) podrá utilizarse para apoyar las finalidades que se explican en este documento.

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