Con el objetivo de desafiar la dominancia de la inteligencia artificial (IA) de NVIDIA Corp. (NASDAQ:NVDA), ‘startups’ asiáticas están desarrollando chips más eficientes energéticamente y más rentables para aplicaciones específicas de inteligencia artificial.
Lo que sucedió
Las ‘startups’ asiáticas están desafiando la dominancia de la IA de Nvidia desarrollando chips más eficientes energéticamente y más rentables para aplicaciones específicas de IA. Estas empresas emergentes están abordando el vacío del mercado que ha dejado el alto consumo de energía y el diseño voluminoso de Nvidia, informó Nikkei Asia el viernes.
Estas ‘startups’ se centran en dos tipos de chips de IA: chips de “inferencia”, utilizados para operar los modelos de IA existentes, y chips de “entrenamiento”, componentes de procesamiento de datos de alta potencia utilizados para desarrollar nuevos modelos de IA.
Aunque los GPU de Nvidia siguen dominando el panorama de la IA, las ‘startups’ creen que el alto consumo de energía y el diseño voluminoso de sus GPU dejan un vacío en el mercado que pueden llenar.
Estas ‘startups’ creen que las GPU de Nvidia, aunque son poderosas, son demasiado intensivas en energía y costosas para muchas aplicaciones. El director ejecutivo de Preferred Networks (PFN), Toru Nishikawa, declaró: “Nadie ha encontrado la arquitectura de chip perfecta para la inferencia”. PFN está desarrollando chips que buscan ser más eficientes y menos costosos que las ofertas de Nvidia.
Los GPU de Nvidia se utilizan principalmente para el entrenamiento de modelos de IA, pero su alto coste y consumo de energía los hacen imprácticos para dispositivos como portátiles y wearables. Los analistas, incluido Kazuhiro Sugiyama de Omdia, creen que aumentará la demanda de IA en dispositivos, lo que animará a nuevos competidores a entrar en el mercado.
Las ‘startups’, como Edgecortix, liderada por Sakyasingha Dasgupta, se centran en resolver problemas como el ‘muro de la memoria’ para crear chips de IA más eficientes y simplificados. Según el informe, estos esfuerzos forman parte de una estrategia más amplia para satisfacer la creciente demanda de IA en aplicaciones industriales y robótica, especialmente en Asia.
“Los GPU de Nvidia son más adecuados para el entrenamiento, pero estamos viendo que cada vez más recién llegados desarrollan chips que pueden apuntar tanto al entrenamiento como a la inferencia”, dijo Sugiyama.
Otras empresas que entran en el mercado son SambaNova Systems, con sede en EE.UU. y respaldada por el Vision Fund de SoftBank Group (OTC:SFTBY) (OTC:SFTBF); Tenstorrent, fundada por un exingeniero de Intel Corp (NASDAQ:INTC), y la empresa británica Graphcore, adquirida recientemente por SoftBank.
Grandes empresas de tecnología como Google, de Alphabet Inc. (NASDAQ:GOOGL) (NASDAQ:GOOG), Meta Platforms Inc. (NASDAQ:META) y Amazon Web Services de Amazon.com Inc. (NASDAQ:AMZN) también se están uniendo, al igual que el rival de Nvidia, Advanced Micro Devices, Inc. (NASDAQ:AMD).
Por qué es importante
La competencia entre Nvidia y las ‘startups’ emergentes asiáticas se está calentando a medida que el mercado de chips de IA continúa expandiéndose. Recientemente, Eric Schmidt, exdirector ejecutivo de Google, destacó a Nvidia como un importante jugador en el sector de la IA, y señaló que las grandes empresas de tecnología planean realizar importantes inversiones en centros de datos de IA basados en Nvidia, lo que podría costar hasta 300.000 millones de dólares.
Mientras tanto, SoftBank ha enfrentado contratiempos en sus esfuerzos por rivalizar con Nvidia con su propia producción de chips de IA. Según se informa, las negociaciones con Intel fracasaron debido a la incapacidad de Intel para cumplir con las demandas de producción, lo que llevó a SoftBank a recurrir a Taiwan Semiconductor Manufacturing Co. (NYSE:TSM), un proveedor clave de Nvidia.
Imagen a través de Shutterstock
Esta historia fue generada por Benzinga Neuro y editada por Kaustubh Bagalkote
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