Amazon y Google ya están armados – El diario andino
Retrocedamos en el tiempo por un momento. A mediados de 2023, ChatGPT llevaba medio año con nosotros y el inteligencia artificial estaba experimentando un gran auge. Para algunos fue una moda pasajera; Para otros, una de las disrupciones tecnológicas más relevantes de los últimos tiempos.
OpenAI tenía la delantera. De ser prácticamente desconocida pasó a dominar los titulares. Lo logró 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 y cometía errores con bastante frecuencia. Semejante revés habría supuesto una golpe reputacional Enorme para cualquier gigante tecnológico, pero una startup posiblemente podría correr ese riesgo.
NVIDIA, la ganadora en la carrera de la IA, se enfrenta a un desafío
La base para competir cara a cara con ChatGPT fue, y sigue siendo, el desarrollo de modelos de lenguaje cada vez más avanzados. Después de lanzar GPT-3.5, el modelo que dio origen a ChatGPT, OpenAI se movió rápidamente para presentar GPT-4 en marzo de 2023.
A partir de ese momento, los viejos y nuevos jugadores del sector no tuvieron otra alternativa que entrar en el juego, a menos que quisieran quedarse al margen de lo que ya apuntaba a ser el próxima revolución tecnológica. Y cualquiera que fuera el nombre de la empresa, todos dependían de un actor clave: NVIDIA.
¿La razón? La firma de Jensen Huang contaba con 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 requiere la IA moderna.
El enfoque era simple: si querías competir en IA generativa (y, con suerte, aspirar a liderarlo), necesitabas comprar GPU NVIDIA. actualice sus centros de datos o abra otros nuevos. Y todo ello a contrarreloj. El resultado fue una demanda masiva que en ocasiones provocó escasez.
Un ejemplo ilustrativo: a principios de 2024, Meta anunció que Su renovada infraestructura 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 cotizada más valiosa del planeta.
Se suele decir que lo difícil no es llegar a la cima –eso también– sino permanecer allí. Ese es exactamente el desafío al que se enfrenta NVIDIA ahora. Sus productos siguen en lo más alto y su estrategia abarca mucho más que hardware: incluye una pila Software diseñado para aprovechar al máximo la arquitectura CUDA.
Pero la competencia llama con fuerza a la puerta, como es el caso de OpenAI. El liderazgo de estos años está presionado por una competencia cada vez más feroz y global.
La apuesta de Amazon y Google por los chips de IA
El movimiento más reciente proviene de Amazon, que acaba de presentar Trainium3 UltraServer, un sistema impulsado por su chip de IA. Trainium3 fabricado en 3 nanómetros. Según la empresaEstos chips y sistemas son un 40% más eficientes energéticamente que la generación anterior.
Y no termina ahí. Amazon también mostró su hoja de ruta para Trainium4, ya en desarrollo. Prometió soporte para NVLink Fusion, la tecnología de interconexión de chips de alta velocidad de NVIDIA, abriendo la puerta a sistemas interoperables.
Google, que lleva una década desarrollando sus chips TPU para IA, empieza a apostar por su propio hardware para impulsar a Gemini. Incluso circulan rumores que hablan de una inversión multimillonaria por parte de Meta para comprar chips de IA de Google, una medida que entra de lleno en el territorio de la IA.
También estaríamos 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.
¿Recuerdas que Meta es uno de los grandes clientes de NVIDIA? Bueno, también está desarrollando y probando sus propios chips de IA, como el MTIA. Incluso OpenAI ha decidido asociarse con Broadcom para diseñar su propio hardware para sus centros de datos.
En China el escenario tampoco favorece a NVIDIA. La guerra comercial con Estados Unidos ha reducido su margen de maniobra en el país, mientras actores locales como Huawei ellos empujan sus propios chipscon el Ascend 910D ya en producción y el Ascender 920 nueva generación.
En última instancia, estamos viendo que muchos de los jugadores que recurrieron a NVIDIA en las primeras etapas de la carrera de la IA comienzan 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 no hace más que intensificarse.
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