Nvidia ayuda a mapear las proteínas de 2.800 virus... y su acción cae un 1,6%
La compañía de chips se une a Google DeepMind y al EMBL-EBI para publicar gratis la estructura de proteínas de más de 2.800 virus, un trabajo pensado para anticiparse al próximo brote. La caída de la acción, sin embargo, vino de la geopolítica, no de esta noticia.
Nvidia ha entrado en un proyecto internacional de investigación de virus. La compañía de semiconductores se ha sumado a un grupo global que ha cartografiado las partes proteicas de más de 2.800 virus, unos datos que quedarán disponibles de forma gratuita para cualquier científico a través de la base de datos AlphaFold. En el trabajo también participan Google DeepMind (la división de inteligencia artificial de Alphabet), el laboratorio europeo EMBL-EBI y otros grupos de investigación. Aun así, las acciones de Nvidia cerraron el jueves con una caída del 1,6%, aunque el motivo no tuvo nada que ver con este anuncio.
La parte técnica es la siguiente: el equipo utilizó AlphaFold2 para predecir la forma en tres dimensiones de conjuntos de proteínas virales, y Nvidia aportó su herramienta BioNeMo Inference Runtime para acelerar el proceso, permitiendo estudiar miles de conjuntos de proteínas a la vez en lugar de uno por uno. Alrededor del 30% de los enlaces entre proteínas que aparecen en los nuevos datos no se habían visto en investigaciones anteriores, lo que da a los científicos pistas nuevas sobre cómo funcionan las piezas de un virus. El trabajo abarca también tipos de virus capaces de causar enfermedades en humanos, y la base de datos AlphaFold ya acumula más de 260 millones de modelos de proteínas y de conjuntos de proteínas.
¿Por qué importa todo esto? La idea de fondo es acumular conocimiento antes de que llegue el próximo gran brote, en lugar de improvisar cuando ya hay una emergencia sanitaria. Muchas proteínas funcionan en grupo y esos grupos son clave en la forma en que actúa un virus. El caso más conocido es la proteína "spike" del Covid-19: tener su estructura en 3D fue determinante para orientar el desarrollo de las vacunas. Pero para muchísimos otros virus no existía nada parecido. "Lo que intentamos es hacer acopio de parte de ese conocimiento por adelantado", resume Joe Grove, de la Universidad de Glasgow. Desde el EMBL-EBI añaden que estos datos abiertos pueden servir también a equipos de zonas con menos recursos para estudiar riesgos virales. Además, Nvidia ha liberado gratis para investigadores su BioNeMo Structure Prediction Pipeline, una herramienta que convierte el código de una proteína en un modelo en 3D usando sus tarjetas gráficas. El proyecto se ha desarrollado con grupos de Estados Unidos, Europa y Asia.
Entonces, ¿por qué bajó la acción si la noticia es buena? Pues porque el mercado tenía la cabeza en otra parte. Según el análisis del día, el descenso no vino de Nvidia, sino de factores geopolíticos y macroeconómicos: la competencia creciente en el terreno de la inteligencia artificial, la subida del precio del petróleo, el conflicto en Irán y otras tensiones económicas arrastraron al conjunto del mercado, y las acciones de Nvidia cayeron con él. Es decir, ruido de fondo más que un problema de la compañía.
El análisis de Salseo
- Aquí no hay ingresos directos: los datos son abiertos y la herramienta de predicción de estructuras se regala a los investigadores. El valor real es estratégico, porque acostumbra al mundo científico a trabajar sobre el software de Nvidia y eso, antes o después, se traduce en demanda de sus chips para hacer cálculos de biología.
- El movimiento encaja en la estrategia de la compañía de no ser solo un fabricante de hardware. Su ventaja más difícil de copiar es la capa de software (BioNeMo, CUDA y todo lo que va alrededor), y meterla en un campo en auge como la biología computacional abre una vía de crecimiento que no depende tanto del ciclo de compra de los grandes centros de datos de IA.
- La caída del 1,6% no dice absolutamente nada sobre esta noticia ni sobre la tesis de inversión: fue el mercado entero moviéndose por petróleo, tensión geopolítica y la sensación de que la competencia en IA se recrudece. La señal a vigilar en las próximas semanas es si esos factores macro se calman y si el negocio de centros de datos sigue creciendo al ritmo que espera el mercado.
- El matiz que no cuenta el titular: el proyecto AlphaFold es de DeepMind y el papel de Nvidia es ser el motor de cálculo que lo hace posible. Si el cuello de botella de este tipo de investigaciones se mueve hacia el lado del software libre, la parte que monetiza Nvidia será la de siempre —vender la potencia de proceso— y no quedarse con el dato, que es público por definición.