En las tres semanas desde que Nvidia conmocionó al mundo de la tecnología con su pronóstico de un salto sin precedentes en las ventas, Wall Street ha estado a la caza de otras empresas de chips que podrían beneficiarse del último auge de la IA.
Pero a medida que avanzaba la búsqueda, el abismo que se abrió entre Nvidia y el resto de la industria de chips solo se hizo más grande.
En uno de los intentos más esperados de ponerse al día con Nvidia, su rival AMD mostró esta semana un nuevo chip de IA llamado MI300X. El chip incluye una GPU, un producto diseñado originalmente para videojuegos que se encuentra en el corazón del éxito de Nvidia, así como una CPU de uso más general y una memoria integrada para suministrar datos a ambos procesadores.
El diseño refleja los intentos de los fabricantes de chips de agrupar diferentes tecnologías en la búsqueda de la forma más eficiente de procesar los grandes volúmenes de datos necesarios para entrenar y aplicar los grandes modelos utilizados en la IA generativa.
AMD reclamó un rendimiento impresionante para su nuevo chip, que dijo que superaría al buque insignia H100 de Nvidia en varias medidas. Pero no pudo señalar a ningún cliente potencial que estuviera considerando el chip y solo destacó la capacidad del producto para manejar la inferencia de IA (aplicando modelos de IA previamente entrenados) en lugar del trabajo más exigente de capacitación, que ha estado detrás del aumento de las ventas de Nvidia. También dijo que no comenzará a aumentar la producción del nuevo chip hasta el último trimestre de este año.
Para cuando el nuevo chip de AMD esté disponible en general en la primera mitad del próximo año, el H100 de Nvidia habrá estado en el mercado durante 18 meses, lo que le dará una gran ventaja, dijo Stacy Rasgon, analista de Bernstein. AMD está “muy por detrás. Podrían obtener las heces [of the AI market] — aunque tal vez incluso eso sea suficiente” para justificar el reciente entusiasmo de Wall Street por las acciones de la compañía, dijo.
“Nvidia es libre y clara en esta ronda” de las guerras de chips que han estallado en torno a la IA, agregó Patrick Moorhead, analista de Moor Insights & Strategy.
Wall Street ha señalado una serie de empresas de chips que podrían recibir un impulso de la IA generativa. El valor bursátil combinado de AMD, Broadcom y Marvell aumentó en $ 99 mil millones, o 20 por ciento, en los dos días posteriores al sorprendente pronóstico de ventas de Nvidia el mes pasado. Pero no se espera que sus ventas relacionadas con la IA provengan del mercado dominado por Nvidia.
Broadcom, por ejemplo, se beneficiará de la creciente demanda de sus productos de comunicaciones de datos, así como de su trabajo con Google en el diseño de un chip de centro de datos interno, conocido como TPU. A principios de este mes, Broadcom predijo que los negocios relacionados con la IA representarían alrededor de una cuarta parte de sus ingresos en 2024, frente a solo el 10 por ciento el año pasado.
Sin embargo, los procesadores utilizados para entrenar y aplicar grandes modelos de IA están experimentando el mayor aumento de la demanda y generando el mayor entusiasmo en el mercado de valores. Mientras el nuevo chip de AMD decepcionaba a Wall Street, el valor bursátil de Nvidia volvió a subir por encima de 1 billón de dólares, un nivel que alcanzó por primera vez hace dos semanas.
“No hay duda de que la IA será el impulsor clave del consumo de silicio en el futuro previsible”, con los centros de datos como el foco principal de la inversión, dijo la directora ejecutiva de AMD, Lisa Su. Ella predijo que el mercado de los aceleradores de IA (las GPU y otros chips especializados diseñados para acelerar el procesamiento intensivo de datos necesarios para entrenar o ejecutar) se dispararía de $ 30 mil millones este año a más de $ 150 mil millones en 2027.
Mientras luchan por competir con Nvidia en los chips de IA más avanzados, empresas como AMD e Intel cuentan con una evolución en el mercado de IA generativa para aumentar la demanda de otros tipos de procesadores. Los modelos a gran escala, como el GPT-4 de OpenAI, han dominado las primeras etapas de la tecnología, pero una reciente explosión en el uso de modelos más pequeños y especializados podría generar mayores ventas de chips menos potentes, afirman.
Muchos clientes que buscan entrenar modelos con sus datos corporativos también querrán mantener su información cerca de casa en lugar de arriesgarse a entregársela a las empresas que proporcionan grandes modelos de IA, dijo Kavitha Prasad, vicepresidente de Intel. Junto con todo el trabajo informático que se dedica a la preparación de datos para alimentar la capacitación, eso generará mucho trabajo para las CPU y los aceleradores de inteligencia artificial fabricados por Intel, dijo.
Sin embargo, las demandas rápidamente cambiantes en los centros de datos causadas por el aumento de servicios como ChatGPT han dejado a los fabricantes de chips luchando por anticipar cómo se desarrollarán sus mercados. Las ventas de CPU podrían incluso caer en los próximos años a medida que los clientes de centros de datos invierten sus gastos en aceleradores de IA, dijo Rasgon.
Los rivales que esperan darle un mordisco al creciente negocio de inteligencia artificial de Nvidia enfrentan un desafío igualmente grande en lo que respecta al software. El uso generalizado de los chips de Nvidia en IA y otras aplicaciones se debe en gran medida a la facilidad con la que sus GPU, originalmente diseñadas para videojuegos, pueden programarse para otras tareas utilizando su software Cuda.
En un intento por atraer a más desarrolladores a sus chips de IA, esta semana AMD destacó sus esfuerzos para trabajar con PyTorch, un marco de IA ampliamente utilizado. Sin embargo, todavía tiene un largo camino por recorrer para igualar las muchas bibliotecas de software y aplicaciones que ya se han desarrollado para Cuda, dijo Rasgon. “Pasará una década” antes de que los rivales puedan igualar el software de Nvidia, un período en el que Nvidia aún se moverá rápido para aumentar su liderazgo, dijo.
“Nadie quiere una industria en la que haya un jugador dominante”, dijo Moorhead. Pero por ahora, el floreciente mercado de chips capaces de manejar IA generativa pertenece a Nvidia.