Mientras las empresas tecnológicas buscan chips de gama alta para entrenar sus modelos de IA, las startups hacen cola para aliviar la demanda de gigantes como Nvidia.
Nvidia se une al club de los "$1 billones"' en mayosu crecimiento se ha visto impulsado por la enorme demanda de chips de gama alta diseñados para la IA, como los A100 y H100.
Estos chips son utilizados por muchos de los grandes actores de la IA, como Inflection, Microsoft, Meta y OpenAI, aunque un puñado de empresas producen sus propios chips, entre ellas Google.
La oferta actual de chips de gama alta simplemente no satisface la demanda, lo que deja un hueco en el mercado para empresas más pequeñas como SambaNova, Graphcore y Tenstorrent, que han recaudado más de $3.000 millones para su hardware de IA en los últimos años.
Otra startup de fabricación de chips de IA, Cerebras, anunciado recientemente una colaboración para construir una red de superordenadores para el grupo tecnológico G42, con sede en los EAU.
El consejero delegado de Cerebras, Andrew Feldman, dijo sobre el acuerdo: "La IA tiene una demanda insaciable de computación. Cuando eres David luchando contra Goliat, buscas grietas... La incapacidad [de Nvidia] para satisfacer la demanda es precisamente una de esas grietas".
Talal Alkaissi, Consejero Delegado de G42 Cloud, afirma: "La gente no puede conseguir el hardware que quiere, o es demasiado caro. El mercado está hambriento de alternativas".
G42 planea revender el exceso de capacidad a otros clientes a través de plataformas de computación en nube.
La demanda de chips de inteligencia artificial, en máximos históricos
Las grandes empresas tecnológicas están desarrollando sus propios semiconductores, como Amazon Web Services, que lanzó su chip personalizado, Trainium, en 2020.
Google Cloud lleva varios años ofreciendo a los clientes unidades de procesamiento tensorial (TPU) y recientemente ha desarrollado una chip de gama alta que rivaliza con las A100 y H100 de Nvidia. La nueva empresa de IA xAI de Elon Musk también pretende utilizar chips personalizados desarrollado en colaboración con Tesla.
En Europa, Axelera AI, con sede en los Países Bajos, está desarrollando chips de IA diseñados para coches, dispositivos médicos y cámaras de seguridad en lugar de para la nube y los centros de datos, donde los chips de Nvidia tienen una gran demanda.
El Consejero Delegado de Axelera, Fabrizio Del Maffeo, declaró: "Siempre dije desde el primer día que es una locura enfrentarse a una empresa de un billón de dólares con recursos ilimitados."
Si una empresa es capaz de fabricar chips de gama alta para fines de inteligencia artificial, no cabe duda de que el mercado está ahí. Pero eso es un gran "si", ya que los chips son notoriamente complejos de desarrollar y fabricar.
