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Todo el mundo está desarrollando chips que compitan con los de NVIDIA. Están en la carrera equivocada

Qualcomm anunció el lunes que está trabajando en chips aceleradores de IA, lo que significa que habrá nueva competencia para NVIDIA. La empresa que domina el panorama de hardware de IA está viendo como un nutrido grupo de competidores tratan de erosionar esa posición, pero el problema de todas esas compañías no son los chips, sino otra cosa. Una llamada CUDA.

Qué ha pasado. Qualcomm ha anunciado el chip AI200, que se comenzará a vender en 2026, y el AI250, que lo hará en 2027. Ambos podrán funcionar en sistemas de tipo rack que cuenten con refrigeración líquida. Los servidores de Qualcomm podrán tener hasta 72 chips que tienen como base las NPUs Hexagon de los SoC Snapdragon de la empresa. 

Inferencia sí, entrenamiento no. La empresa ha revelado que sus chips se centran en la inferencia (la ejecución de modelos de IA) y no en el entrenamiento. Sus sistemas basados en racks tendrán costes operativos inferiores al de los proveedores de sistemas en la nube, afirman en Qualcomm. Cada rack consume 160 kW, una cifra comparable al consumo de algunos racks basados en GPUs de NVIDIA. No hay detalles sobre el precio de estos chips, las tarjetas o los racks que los integrarán, y tampoco sobre cuántos NPUs se pueden ofrecer en cada rack. Lo que sí sabemos es que las tarjetas aceleradoras de Qualcomm soportarán hasta 768 GB de memoria, más de lo que ofrecen NVIDIA o AMD en sus modelos actuales según CNBC.

Chips para terceros. El otro punto importante es que Qualcomm venderá sus chips de IA y otros componentes de forma separada, lo que permitirá a las grandes empresas de IA a «personalizar» sus propios racks basados en chips de Qualcomm. Es una filosofía idéntica a la que han adoptado en el mundo de sus SoCs para móviles. Los inversores vieron la noticia con un optimismo excecpcional, y las acciones de Qualcomm subieron un 11% en la sesión del lunes.

NVIDIA domina con mano de hierro. En el segmento de los chips de IA, el rey es NVIDIA. La empresa es absoluta protagonista de este mercado y según CNBC mantiene un 90% de cuota de mercado, lo que le ha permitido disparar su valoración hasta los 4,5 billones de dólares. Ese dominio ahora podría verse amenazado por la avalancha de chips que están llegando de diversos fabricantes.

Todos contra NVIDIA. AMD tiene sus excelentes Instinct, Google tiene sus TPU, Amazon sus Trainium, Microsoft sus Maia y Huawei tiene sus Ascend. Todas ellas plantean propuestas realmente llamativas para los chips de NVIDIA, y poco a poco esas soluciones están siendo integradas en más y más centros de datos. Pero el problema real no está en el hardware, sino en el software.

El gran reto es doblegar a CUDA. EL estándar de facto en la industria IA que utilizan los desarrolladores es CUDA, una plataforma que permite aprovechar al máximo las capacidades de los chips de NVIDIA en el ámbito de la inteligencia artificial. Esa combinación hardware+software está mucho más madura que la de sus competidores, que tienen la parte hardware resuelta (o van por buen camino) pero que no disponen de una plataforma comparable a CUDA. AMD dispone de ROCm, que es especialmente interesante por ser Open Source, pero de momento sus prestaciones siguen sin alcanzar a las de CUDA.

¿Reinventar la rueda? CUDA lleva en el mercado casi dos décadas, lo que significa que la mayoría de la investigación académica y los modelos pioneros —como ImageNet— se escribieron para CUDA. No es un lenguaje, es una vasta colección de librerías, frameworks optimizados (como cuDNN), herramientas de depuración y una comunidad enorme. Desarrollar un competidor es básicamente como reinventar la rueda, y las migraciones son costosas y las empresas y startups no van a tener fácil asumirlo.

China también está en la pelea. Y por supuesto, si hay otra gran protagonista en esta carrera, esa es China. El gigante asiático, antes dependiente de NVIDIA, busca librarse de este fabricante, y junto al desarrollo de chips avanzados de IA también están intentando tener su propio software de IA para superar a CUDA.

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