{"id":1338367,"date":"2024-08-29T08:38:17","date_gmt":"2024-08-29T08:38:17","guid":{"rendered":"https:\/\/teknomers.com\/es\/nvidia-se-enfrenta-a-una-inminente-prueba-sobre-el-uso-de-chips\/"},"modified":"2024-08-29T08:38:22","modified_gmt":"2024-08-29T08:38:22","slug":"nvidia-se-enfrenta-a-una-inminente-prueba-sobre-el-uso-de-chips","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/teknomers.com\/es\/nvidia-se-enfrenta-a-una-inminente-prueba-sobre-el-uso-de-chips\/","title":{"rendered":"Nvidia se enfrenta a una inminente prueba sobre el uso de chips"},"content":{"rendered":"<p> <br \/>\n<\/p>\n<div>\n<p>Desbloquea el Editor&#8217;s Digest gratis<\/p>\n<p class=\"article__content-sign-up-topic-description\"><span>Roula Khalaf, editora del FT, selecciona sus historias favoritas en este bolet\u00edn semanal.<\/span><\/p>\n<p><iframe class=\"article__content-sign-up-iframe close\" scrolling=\"no\" id=\"signUpIframe\" data-prev-url=\"\/register\/in-article-sign-up?ft-content-uuid=94650ec1-521e-4e1c-ac3b-f18baa22e766\"><\/iframe><\/div>\n<div id=\"article-body\">\n<p>Los rivales de Nvidia, que domina el mercado de chips de IA, han esperado durante mucho tiempo que un punto de inflexi\u00f3n les ayudara a recuperar el terreno perdido. <\/p>\n<p>Puede que ese momento ya haya llegado, pero hasta ahora hay pocas se\u00f1ales de que Nvidia ceda su liderazgo, aunque todav\u00eda no est\u00e1 claro si el mercado de la IA evolucionar\u00e1 de manera que acabe erosionando su dominio.<\/p>\n<p>La cuesti\u00f3n clave es cu\u00e1ndo el foco principal de la IA pasa del entrenamiento de los grandes modelos \u201cfundamentales\u201d que sustentan los sistemas de IA modernos a la puesta en uso generalizado de esos modelos en las aplicaciones que utilizan un gran n\u00famero de consumidores y empresas.<\/p>\n<p>Gracias a su capacidad para manejar m\u00faltiples c\u00e1lculos en paralelo, las potentes unidades de procesamiento gr\u00e1fico (GPU) de Nvidia han mantenido su dominio en el entrenamiento de IA con uso intensivo de datos. Por el contrario, ejecutar consultas en estos modelos de IA (lo que se conoce como inferencia) es una actividad menos exigente que podr\u00eda brindar una oportunidad a los fabricantes de chips menos potentes (y m\u00e1s econ\u00f3micos).<\/p>\n<p>Cualquiera que espere un cambio r\u00e1pido se habr\u00e1 sentido decepcionado. El liderazgo de Nvidia en este nuevo mercado ya parece formidable. Al anunciar sus \u00faltimos resultados el jueves, dijo que m\u00e1s del 40 por ciento de sus ventas de centros de datos en los \u00faltimos 12 meses ya estaban vinculadas a la inferencia, lo que representa m\u00e1s de 33 mil millones de d\u00f3lares en ingresos. Eso es m\u00e1s de dos veces y media las ventas totales de la divisi\u00f3n de centros de datos de Intel durante el mismo per\u00edodo.<\/p>\n<p>Pero no se sabe con certeza c\u00f3mo evolucionar\u00e1 el mercado de la inferencia a partir de ahora. Dos cuestiones determinar\u00e1n el resultado: si el negocio de la IA seguir\u00e1 dominado por una carrera por construir modelos de IA cada vez m\u00e1s grandes y d\u00f3nde se realizar\u00e1 la mayor parte de la inferencia.<\/p>\n<p>La suerte de Nvidia ha estado fuertemente ligada a la carrera por la escala. El director ejecutivo Jensen Huang dijo esta semana que se necesitan \u201c10, 20, 40 veces m\u00e1s recursos computacionales\u201d para entrenar cada nueva generaci\u00f3n de grandes modelos de IA, lo que garantiza una enorme demanda de los pr\u00f3ximos chips Blackwell de Nvidia. Estos nuevos procesadores tambi\u00e9n proporcionar\u00e1n la forma m\u00e1s eficiente de ejecutar inferencias contra estos \u201cmodelos de par\u00e1metros multimillonarios\u201d, agreg\u00f3.<\/p>\n<p>Sin embargo, no est\u00e1 claro si los modelos cada vez m\u00e1s grandes seguir\u00e1n dominando el mercado o si llegar\u00e1n a un punto en que sus rendimientos disminuir\u00e1n. Al mismo tiempo, ya se est\u00e1n poniendo de moda modelos m\u00e1s peque\u00f1os que prometen muchos de los mismos beneficios, as\u00ed como modelos menos capaces dise\u00f1ados para tareas m\u00e1s espec\u00edficas. Meta, por ejemplo, afirm\u00f3 recientemente que su nuevo Llama 3.1 podr\u00eda igualar el rendimiento de los modelos avanzados como el GPT-4 de OpenAI, a pesar de ser mucho m\u00e1s peque\u00f1o.<\/p>\n<p>Las t\u00e9cnicas de entrenamiento mejoradas, que a menudo se basan en mayores cantidades de datos de alta calidad, han ayudado. Una vez entrenados, los modelos m\u00e1s grandes tambi\u00e9n se pueden \u201cdestilar\u201d en versiones m\u00e1s peque\u00f1as. Estos avances prometen llevar una mayor parte del trabajo de inferencia de IA a centros de datos m\u00e1s peque\u00f1os o \u201cde borde\u201d, y a tel\u00e9fonos inteligentes y computadoras personales. \u201cLas cargas de trabajo de IA se acercar\u00e1n m\u00e1s a donde est\u00e1n los datos o donde est\u00e1n los usuarios\u201d, dice Arun Chandrasekaran, analista de Gartner.<\/p>\n<p>La gama de competidores que tienen la vista puesta en este mercado naciente ha crecido r\u00e1pidamente. La empresa de chips m\u00f3viles Qualcomm, por ejemplo, ha sido la primera en producir chips capaces de alimentar una nueva clase de PC con capacidad de inteligencia artificial, siguiendo un dise\u00f1o presentado por Microsoft, un desarrollo que plantea un desaf\u00edo directo al l\u00edder de larga data en chips para PC, Intel.<\/p>\n<p>Mientras tanto, el mercado de centros de datos ha atra\u00eddo a una amplia gama de posibles competidores, desde empresas emergentes como Cerebras y Groq hasta gigantes tecnol\u00f3gicos como Meta y Amazon, que han desarrollado sus propios chips de inferencia.<\/p>\n<p>Es inevitable que Nvidia pierda participaci\u00f3n de mercado a medida que la inferencia de IA se traslade a dispositivos en los que a\u00fan no tiene presencia y a los centros de datos de empresas de la nube que prefieren dise\u00f1os de chips internos. Pero para defender su territorio, se apoya fuertemente en la estrategia de software que durante mucho tiempo ha actuado como un foso alrededor de su hardware, con herramientas que facilitan a los desarrolladores el uso de sus chips.<\/p>\n<aside aria-labelledby=\"aside-label\" class=\"n-content-recommended--single-story n-content-recommended--inset\" data-component=\"recommended\">\n<p class=\"n-content-recommended__title\">Recomendado<\/p>\n<div class=\"o-teaser o-teaser--article o-teaser--small o-teaser--stacked o-teaser--has-image o-teaser--opinion js-teaser\" data-id=\"5e6dacd0-e55a-4d40-9878-f7a093338359\">\n<div class=\"o-teaser__image-container js-teaser-image-container\">\n<div class=\"o-teaser__image-placeholder\" style=\"aspect-ratio:2292\/1289\"><\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/aside>\n<p>Esta vez, est\u00e1 trabajando en una gama m\u00e1s amplia de software empresarial para ayudar a las empresas a crear aplicaciones que hagan el mejor uso de la IA, algo que tambi\u00e9n garantizar\u00eda la demanda de sus chips. Nvidia revel\u00f3 esta semana que espera que sus ingresos por este software alcancen una tasa anual de 2.000 millones de d\u00f3lares para finales de este a\u00f1o. La cifra es peque\u00f1a para una empresa que se espera que produzca ingresos totales de m\u00e1s de 100.000 millones de d\u00f3lares, pero apunta a la creciente adopci\u00f3n de tecnolog\u00edas que deber\u00edan aumentar la &#8220;adhesi\u00f3n&#8221; de los productos. El mercado de chips de IA puede estar entrando en una nueva fase, pero el control de Nvidia no muestra signos de aflojarse.<\/p>\n<p><em>richard.waters@ft.com<\/em><\/p>\n<\/div>\n<p><br \/>\n<br \/><a href=\"https:\/\/www.ft.com\/content\/94650ec1-521e-4e1c-ac3b-f18baa22e766\" rel=\"nofollow noopener\" target=\"_blank\">ttn-es-56<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Desbloquea el Editor&#8217;s Digest gratis Roula Khalaf, editora del FT, selecciona sus historias favoritas en este bolet\u00edn semanal.<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":1338368,"comment_status":"closed","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[2],"tags":[9305,6497,6096,11108,695,131,158,1172],"class_list":["post-1338367","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-general","tag-chips","tag-enfrenta","tag-inminente","tag-nvidia","tag-prueba","tag-sobre","tag-una","tag-uso"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/teknomers.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/1338367","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/teknomers.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/teknomers.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/teknomers.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/teknomers.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=1338367"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/teknomers.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/1338367\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/teknomers.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/media\/1338368"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/teknomers.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=1338367"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/teknomers.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=1338367"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/teknomers.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=1338367"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}