La guerra por destronar a NVIDIA acaba de empezar: Amazon y Google ya están armadas
Retrocedamos por un momento en el tiempo. A mediados de 2023, ChatGPT llevaba medio año entre nosotros y la inteligencia artificial vivía un auge descomunal. Para algunos era una moda pasajera; para otros, una de las disrupciones tecnológicas más relevantes de los últimos tiempos.
OpenAI llevaba la delantera. De ser prácticamente una desconocida pasó a dominar titulares. Lo consiguió poniendo en manos del público un producto tan fascinante como imperfecto, el tipo de lanzamiento que las Big Tech difícilmente habrían materializado.
En sus primeros meses, ChatGPT tenía pocas barreras de seguridad y se equivocaba con bastante frecuencia. Un traspié así habría supuesto un golpe reputacional enorme para cualquier gigante tecnológico, pero una startup posiblemente podía asumir ese riesgo.
NVIDIA, la ganadora en la carrera de la IA se enfrenta a un desafío
La base para competir de tú a tú con ChatGPT era —y sigue siendo— desarrollar modelos de lenguaje cada vez más avanzados. Tras lanzar GPT-3.5, el modelo que dio origen a ChatGPT, OpenAI se movió rápido para presentar GPT-4 en marzo de 2023.
A partir de ese momento, los viejos y nuevos actores del sector no tuvieron otra alternativa que entrar en el juego, salvo que quisieran quedarse fuera de la que ya apuntaba a ser la próxima revolución tecnológica. Y fuese cual fuese el nombre de la compañía, todos dependían de un actor clave: NVIDIA.
¿La razón? La firma de Jensen Huang tenía las mejores GPU especializadas en IA del mercado, con la H100 como abanderada. Y hablamos de GPU porque son mucho más adecuadas que las CPU para las tareas de procesamiento paralelo que exige la IA moderna.
El planteamiento era simple: si querías competir en la IA generativa —y con suerte aspirar a liderarla— necesitabas comprar GPU de NVIDIA, actualizar tus centros de datos o abrir nuevos. Y todo esto a contrarreloj. El resultado fue una demanda masiva que en ocasiones derivó en escasez.
Un ejemplo ilustrativo: a principios de 2024, Meta anunció que su infraestructura renovada para IA generativa alcanzaría las 350.000 GPU NVIDIA H100 a finales de año, con una potencia equivalente a unas 600.000 H100. Para junio de 2024, NVIDIA ya era la empresa cotizada más valiosa del planeta.
Se suele decir que lo difícil no es llegar a la cima —que también—, sino mantenerse. Ese es exactamente el desafío que NVIDIA afronta ahora. Sus productos siguen en lo más alto y su estrategia abarca mucho más que hardware: incluye un stack de software diseñado para exprimir al máximo la arquitectura CUDA.
Pero la competencia está llamando a la puerta con fuerza, igual que ocurre con OpenAI. El liderazgo de estos años se ve presionado por una competencia cada vez más feroz y global.
La apuesta de Amazon y Google en chips de IA
El movimiento más reciente llega de Amazon, que acaba de presentar Trainium3 UltraServer, un sistema impulsado por su chip de IA Trainium3 fabricado en 3 nanómetros. Según la compañía, estos chips y sistemas son un 40% más eficientes energéticamente que la generación anterior.
Y no acaba ahí. Amazon también mostró su hoja de ruta para Trainium4, ya en desarrollo. Prometió compatibilidad con NVLink Fusion, la tecnología de interconexión de chips de alta velocidad de NVIDIA, lo que abre la puerta a sistemas interoperables.
Trn2 Ultra Cluster
Google, que lleva una década desarrollando sus chips TPU para IA, está comenzando a apostar por su propio hardware para impulsar Gemini. Incluso circulan rumores que hablan acerca de una inversión multimillonaria por parte de Meta para comprar chips de IA de Google, una jugada que entra de lleno en el territorio de la IA.
Estaríamos, además, ante un cambio de rumbo bastante notable en la compañía del buscador, que hasta ahora había limitado el uso de sus chips a sus propios centros de datos.
Ironwood de Google
¿Recuerdas que Meta es uno de los grandes clientes de NVIDIA? Pues bien, también está desarrollando —y probando— sus propios chips de IA, como los MTIA. Incluso OpenAI ha decidido asociarse con Broadcom para diseñar hardware propio para sus centros de datos.
En China, el escenario tampoco favorece a NVIDIA. La guerra comercial con Estados Unidos ha estrechado su margen de maniobra en el país, mientras que actores locales como Huawei impulsan sus propios chips, con los Ascend 910D ya en producción y los Ascend 920 de nueva generación.
En definitiva, estamos viendo cómo muchos de los actores que recurrieron a NVIDIA en los primeros compases de la carrera de la IA empiezan a seguir su propio camino. Las razones son múltiples, pero una destaca por encima de todas: la necesidad de independencia en una competencia tecnológica que solo se intensifica.
Imágenes | World Governments Summit | Amazon | Google
En Xataka | Si crees que internet era mucho mejor antes de la IA, enhorabuena: han creado una extensión para ti
