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En las tres semanas desde que Nvidia conmocion\u00f3 al mundo de la tecnolog\u00eda con su pron\u00f3stico de un salto sin precedentes en las ventas, Wall Street ha estado a la caza de otras empresas de chips que podr\u00edan beneficiarse del \u00faltimo auge de la IA. <\/p>\n
Pero a medida que avanzaba la b\u00fasqueda, el abismo que se abri\u00f3 entre Nvidia y el resto de la industria de chips solo se hizo m\u00e1s grande.<\/p>\n
En uno de los intentos m\u00e1s esperados de ponerse al d\u00eda con Nvidia, su rival AMD mostr\u00f3 esta semana un nuevo chip de IA llamado MI300X. El chip incluye una GPU, un producto dise\u00f1ado originalmente para videojuegos que se encuentra en el coraz\u00f3n del \u00e9xito de Nvidia, as\u00ed como una CPU de uso m\u00e1s general y una memoria integrada para suministrar datos a ambos procesadores. <\/p>\n
El dise\u00f1o refleja los intentos de los fabricantes de chips de agrupar diferentes tecnolog\u00edas en la b\u00fasqueda de la forma m\u00e1s eficiente de procesar los grandes vol\u00famenes de datos necesarios para entrenar y aplicar los grandes modelos utilizados en la IA generativa.<\/p>\n
AMD reclam\u00f3 un rendimiento impresionante para su nuevo chip, que dijo que superar\u00eda al buque insignia H100 de Nvidia en varias medidas. Pero no pudo se\u00f1alar a ning\u00fan cliente potencial que estuviera considerando el chip y solo destac\u00f3 la capacidad del producto para manejar la inferencia de IA (aplicando modelos de IA previamente entrenados) en lugar del trabajo m\u00e1s exigente de capacitaci\u00f3n, que ha estado detr\u00e1s del aumento de las ventas de Nvidia. Tambi\u00e9n dijo que no comenzar\u00e1 a aumentar la producci\u00f3n del nuevo chip hasta el \u00faltimo trimestre de este a\u00f1o.<\/p>\n
Para cuando el nuevo chip de AMD est\u00e9 disponible en general en la primera mitad del pr\u00f3ximo a\u00f1o, el H100 de Nvidia habr\u00e1 estado en el mercado durante 18 meses, lo que le dar\u00e1 una gran ventaja, dijo Stacy Rasgon, analista de Bernstein. AMD est\u00e1 \u201cmuy por detr\u00e1s. Podr\u00edan obtener las heces [of the AI market] \u2014 aunque tal vez incluso eso sea suficiente\u201d para justificar el reciente entusiasmo de Wall Street por las acciones de la compa\u00f1\u00eda, dijo.<\/p>\n
\u201cNvidia es libre y clara en esta ronda\u201d de las guerras de chips que han estallado en torno a la IA, agreg\u00f3 Patrick Moorhead, analista de Moor Insights & Strategy.<\/p>\n
Wall Street ha se\u00f1alado una serie de empresas de chips que podr\u00edan recibir un impulso de la IA generativa. El valor burs\u00e1til combinado de AMD, Broadcom y Marvell aument\u00f3 en $ 99 mil millones, o 20 por ciento, en los dos d\u00edas posteriores al sorprendente pron\u00f3stico de ventas de Nvidia el mes pasado. Pero no se espera que sus ventas relacionadas con la IA provengan del mercado dominado por Nvidia.<\/p>\n
Broadcom, por ejemplo, se beneficiar\u00e1 de la creciente demanda de sus productos de comunicaciones de datos, as\u00ed como de su trabajo con Google en el dise\u00f1o 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 representar\u00edan alrededor de una cuarta parte de sus ingresos en 2024, frente a solo el 10 por ciento el a\u00f1o pasado.<\/p>\n
Sin embargo, los procesadores utilizados para entrenar y aplicar grandes modelos de IA est\u00e1n 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 burs\u00e1til de Nvidia volvi\u00f3 a subir por encima de 1 bill\u00f3n de d\u00f3lares, un nivel que alcanz\u00f3 por primera vez hace dos semanas.<\/p>\n
\u201cNo hay duda de que la IA ser\u00e1 el impulsor clave del consumo de silicio en el futuro previsible\u201d, con los centros de datos como el foco principal de la inversi\u00f3n, dijo la directora ejecutiva de AMD, Lisa Su. Ella predijo que el mercado de los aceleradores de IA (las GPU y otros chips especializados dise\u00f1ados para acelerar el procesamiento intensivo de datos necesarios para entrenar o ejecutar) se disparar\u00eda de $ 30 mil millones este a\u00f1o a m\u00e1s de $ 150 mil millones en 2027.<\/p>\n
Mientras luchan por competir con Nvidia en los chips de IA m\u00e1s avanzados, empresas como AMD e Intel cuentan con una evoluci\u00f3n 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 tecnolog\u00eda, pero una reciente explosi\u00f3n en el uso de modelos m\u00e1s peque\u00f1os y especializados podr\u00eda generar mayores ventas de chips menos potentes, afirman.<\/p>\n
Muchos clientes que buscan entrenar modelos con sus datos corporativos tambi\u00e9n querr\u00e1n mantener su informaci\u00f3n cerca de casa en lugar de arriesgarse a entreg\u00e1rsela a las empresas que proporcionan grandes modelos de IA, dijo Kavitha Prasad, vicepresidente de Intel. Junto con todo el trabajo inform\u00e1tico que se dedica a la preparaci\u00f3n de datos para alimentar la capacitaci\u00f3n, eso generar\u00e1 mucho trabajo para las CPU y los aceleradores de inteligencia artificial fabricados por Intel, dijo.<\/p>\n
Sin embargo, las demandas r\u00e1pidamente cambiantes en los centros de datos causadas por el aumento de servicios como ChatGPT han dejado a los fabricantes de chips luchando por anticipar c\u00f3mo se desarrollar\u00e1n sus mercados. Las ventas de CPU podr\u00edan incluso caer en los pr\u00f3ximos a\u00f1os a medida que los clientes de centros de datos invierten sus gastos en aceleradores de IA, dijo Rasgon.<\/p>\n