NVIDIA se prepara para competir con las grandes tecnológicas en chips de IA personalizados mediante alianzas estratégicas y una hoja de ruta de productos inigualable.

Se ha expresado preocupación por la posible amenaza que los Circuitos Integrados de Aplicación Específica (ASIC) podrían representar para la posición de NVIDIA en el sector de la IA. Sin embargo, parece que Jensen Huang y su equipo cuentan con las estrategias necesarias para afrontar este desafío eficazmente.

La estrategia competitiva de NVIDIA en IA

Para quienes no estén familiarizados, los ASIC son chips diseñados a medida para aplicaciones o cargas de trabajo específicas. Estos chips están siendo desarrollados por importantes empresas tecnológicas como Meta, Amazon y Google, que buscan diversificar sus capacidades informáticas más allá de las ofertas de NVIDIA. Si bien los ASIC representan un desafío formidable para la supremacía de NVIDIA en IA, la compañía ha tomado medidas significativas para mantener su liderazgo.

Un factor clave que contribuye a la ventaja de NVIDIA en el mercado es su hoja de ruta proactiva de productos de IA, que evoluciona con un calendario de seis a ocho meses. En contraste, competidores como AMD operan con una hoja de ruta anual, lo que otorga a NVIDIA una ventaja significativa en agilidad. Este rápido ciclo de desarrollo permite a NVIDIA adaptarse eficazmente a las necesidades cambiantes de los clientes, lo que dificulta el desarrollo interno de ASIC, ya que su hardware está optimizado para el rendimiento.

Chip AMD Instinct MI300A sobre fondo negro. — NVIDIA Rubin CPX | Créditos de la imagen: NVIDIA

Un ejemplo perfecto de esta estrategia es la introducción del chip de IA Rubin CPX de NVIDIA, un producto destacado diseñado específicamente para cargas de trabajo de inferencia, cada vez más esenciales para la computación de IA. Además, la compañía prevé un intervalo de tan solo ocho meses entre el aumento gradual de la producción de sus chips Blackwell Ultra y Rubin. Este rápido progreso es un sello distintivo del compromiso de NVIDIA por mantener su ventaja competitiva, ya que ninguna otra compañía de IA ha mostrado una búsqueda tan decidida de potencia de computación.

Procesadores Ironwood en una placa de servidor en un centro de datos. — TPU Ironwood de Google | Créditos de la imagen: Google

La iniciativa de NVIDIA, «NVLink Fusion», permite la integración fluida de soluciones personalizadas desarrolladas por empresas como Intel y Samsung en su ecosistema tecnológico. Esta integración estratégica consolida la posición de NVIDIA como el núcleo del panorama del hardware de IA. Por lo tanto, cabe suponer que es poco probable que la ambición de otros gigantes tecnológicos por desarrollar ASIC altere la posición actual de NVIDIA, como enfatizó Jensen Huang en un podcast reciente: su empresa es líder en la entrega de capacidades avanzadas de computación de IA.

Nuestro objetivo es que incluso si [los competidores] establecen el precio del chip a cero, usted seguirá comprando sistemas NVIDIA porque el costo total de operar ese sistema… sigue siendo más rentable que comprar los chips (el terreno, la electricidad y la infraestructura ya valen $15 mil millones).– Jensen Huang, CEO de NVIDIA

A medida que la industria evoluciona, será fascinante observar cómo chips de IA como Trainium de Amazon, las TPU de Google y MTIA de Meta se comparan con las ofertas de NVIDIA. Una competencia sana en el sector de la IA es, sin duda, esencial para el crecimiento y la innovación.

Fuente de la noticia: DigiTimes

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