Los competidores de chips intentan romper el control de Nvidia en el mercado de la IA


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Los rivales de Nvidia se están movilizando en un esfuerzo por romper el dominio de la compañía en el mercado de chips de IA, recaudando cientos de millones de dólares y lanzando nuevos productos mientras buscan compartir los beneficios de un auge en la tecnología de inteligencia artificial.

Cerebras, d-Matrix y Groq forman parte de un grupo de empresas más pequeñas que buscan tomar una porción del mercado multimillonario de chips de inteligencia artificial de Nvidia, que hasta ahora ha dominado la primera ola de inversiones con sus unidades de procesamiento gráfico, o GPU.

Están aprovechando una ola de expectativas de que la demanda de “inferencia” de inteligencia artificial (la potencia computacional necesaria para que modelos como ChatGPT de OpenAI y Gemini de Google generen respuestas a consultas) crecerá exponencialmente a medida que los chatbots y otras aplicaciones de IA generativa se vuelvan más populares.

Las GPU Hopper de Nvidia, que son muy adecuadas para la tarea que requiere un uso intensivo de recursos de entrenar los mejores modelos de IA, se han convertido en uno de los productos más demandados del mundo.

Cerebras, d-Matrix y Groq se están centrando en chips más baratos y especializados, diseñados para ejecutar modelos de IA.

El martes, Cerebras anunció su nueva plataforma “Cerebras Inference”, basada en su chip CS-3, que tiene el tamaño de un plato de comida. Cerebras afirma que su solución es 20 veces más rápida que la generación actual de chips Hopper de Nvidia en inferencia de IA, a una fracción del precio. Cerebras cita pruebas realizadas por el proveedor de análisis de referencia Artificial Analysis.

“La forma de vencer al gorila de 400 kilos es sacando al mercado un producto mucho mejor”, dijo el director ejecutivo de Cerebras, Andrew Feldman, al Financial Times. “En mi experiencia, los mejores productos suelen ganar, y hemos conseguido clientes importantes de [Nvidia].”

El chip CS-3 evita el uso de un chip de memoria independiente de gran ancho de banda, que es el que utiliza Nvidia. En su lugar, ofrece una arquitectura alternativa con memoria integrada directamente en la oblea del chip.

Las limitaciones en el ancho de banda de la memoria, dijo Feldman, son una restricción fundamental en la velocidad de inferencia de un chip de IA. La combinación de lógica y memoria en un solo chip grande ofrece resultados que son “órdenes de magnitud más rápidos”, dijo.

d-Matrix, fundada por Sid Sheth en 2019, también está iniciando una nueva ronda de financiación menos de un año después de haber recaudado 110 millones de dólares en una ronda de financiación de serie B liderada por el fondo estatal de Singapur Temasek. La empresa tiene como objetivo recaudar 200 millones de dólares o más a finales de este año o principios del próximo, según Sheth. d-Matrix se encuentra en las primeras etapas del proceso de recaudación de fondos y dijo que la cifra final recaudada podría cambiar.

d-Matrix está planeando un lanzamiento a gran escala de su propia plataforma de chips, Corsair, a finales de este año. Sheth dijo que la compañía estaba combinando sus productos con software abierto como Triton, que compite con Cuda de Nvidia, una plataforma de software ampliamente utilizada que ofrece herramientas para que los desarrolladores creen aplicaciones de IA y optimicen el rendimiento de sus chips.

Los principales clientes de Nvidia están respaldando el uso de software abierto como Triton. “A los desarrolladores de aplicaciones no les gusta que los limiten a una herramienta en particular”, dijo Sheth, y “la gente se está dando cuenta de que Nvidia tiene un dominio absoluto sobre Cuda en el ámbito de la capacitación”.

Groq, otro competidor de inferencia de IA liderado por un ex miembro fundador del equipo de la unidad de procesamiento tensorial de Google, recaudó 640 millones de dólares este mes de inversores liderados por BlackRock Private Equity Partners, con una valoración de 2.800 millones de dólares.

Un capitalista de riesgo advirtió que, a pesar del revuelo en torno al sector, las empresas emergentes de semiconductores han tenido dificultades para ingresar al mercado.

El fabricante de chips Graphcore fue comprado por SoftBank el mes pasado por poco más de 600 millones de dólares, menos que los aproximadamente 700 millones de dólares que la compañía había recaudado en capital de riesgo desde su fundación en 2016, según personas familiarizadas con el acuerdo.

Groq y Cerebras también se fundaron en 2016. “Ha habido un deseo casi insaciable por parte de los inversores públicos de encontrar y respaldar a la próxima Nvidia”, dijo Peter Hébert, cofundador y socio gerente de la empresa de capital riesgo Lux Capital. “No se trata solo de perseguir la última tendencia. El impulso también está beneficiando a varias empresas emergentes de chips financiadas por capital de riesgo que han estado trabajando duro durante casi una década”.

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