Los grandes rivales tecnológicos de Nvidia presentan sus propios chips de IA

SAN FRANCISCO — En septiembre, Amazon dijo que invertiría hasta 4000 millones de dólares en Anthropic, una empresa emergente de San Francisco que trabaja en inteligencia artificial.

Poco después, un ejecutivo de Amazon envió un mensaje privado a un ejecutivo de otra empresa. Decía que Anthropic había concretado el acuerdo porque aceptaba construir su IA utilizando chips informáticos especializados diseñados por Amazon.

Amazon, escribió, quería crear un competidor viable para el fabricante de chips Nvidia, un socio clave y creador de líderes en el importantísimo campo de la IA.

El auge de la IA generativa el año pasado puso de manifiesto hasta qué punto las grandes empresas tecnológicas dependían de Nvidia. No pueden crear chatbots y otros sistemas de IA sin un tipo especial de chip que Nvidia ha controlado en los últimos años. Las empresas han gastado miles de millones de dólares en los sistemas de Nvidia y el fabricante de chips no ha estado a la altura de la demanda.

Así que Amazon y otros gigantes del sector, como Google, Meta y Microsoft, están construyendo sus propios chips de inteligencia artificial. Con estos chips, los gigantes tecnológicos podrían controlar su propio destino. Podrían reducir los costos, eliminar la escasez de chips y, en última instancia, vender el acceso a sus chips a las empresas que utilicen sus servicios en la nube.

Mientras que Nvidia vendió 2,5 millones de chips el año pasado, Google gastó entre 2000 y 3000 millones de dólares en construir casi un millón de sus propios chips de IA, según Pierre Ferragu, analista de New Street Research. Amazon gastó 200 millones de dólares en 100.000 chips el año pasado, estimó. Microsoft dijo que había empezado a probar su primer chip de IA.

Sin embargo, este trabajo es un acto de equilibrio entre competir con Nvidia y trabajar de cerca con el fabricante de chips y su cada vez más poderoso director ejecutivo, Jensen Huang.

La empresa de Huang es responsable de más del 70 por ciento de las ventas de chips de IA, según la firma de investigación Omdia. Suministra un porcentaje aún mayor de los sistemas utilizados en la creación de IA generativa. Las ventas de Nvidia se han disparado un 206 por ciento en el último año y la empresa ha sumado cerca de un billón de dólares en valor de mercado.

Lo que para Nvidia son ingresos, para los gigantes tecnológicos es un costo. Los pedidos de Microsoft y Meta representan casi una cuarta parte de las ventas de Nvidia en los dos últimos trimestres completos, según Gil Luria, analista del banco de inversión D.A. Davidson.

Nvidia vende sus chips por casi 15.000 dólares cada uno, mientras que Google gasta en promedio entre 2000 y 3000 dólares en cada uno de los suyos, según Ferragu.

“Cuando se encontraron con un proveedor que los puso en aprietos, reaccionaron con mucha fuerza”, señaló Luria.

Las empresas cortejan de manera constante a Huang y compiten por ser las primeras en conseguir sus chips. Huang aparece con frecuencia en los escenarios de los eventos con sus directores ejecutivos y las empresas se apresuran a decir que siguen comprometidas con sus asociaciones con Nvidia. Todas piensan seguir ofreciendo sus chips junto a los suyos.

Mientras las grandes empresas tecnológicas se adentran en el negocio de Nvidia, la compañía lo hace en los suyos. El año pasado, Nvidia puso en marcha su propio servicio en la nube en el que las empresas pueden utilizar sus chips y está canalizando chips hacia una nueva ola de proveedores en la nube, como CoreWeave, que compiten con los tres grandes: Amazon, Google y Microsoft.

“Las tensiones aquí son mil veces mayores que las habituales entre clientes y proveedores”, afirmó Charles Fitzgerald, consultor tecnológico e inversionista.

Nvidia rechazó hacer comentarios.

Según la empresa de investigación Gartner, se prevé que el mercado de chips de inteligencia artificial se duplique con creces de aquí a 2027, hasta alcanzar los 140.000 millones de dólares. Venerables fabricantes de chips como AMD e Intel también están construyendo chips especializados en IA, al igual que nuevas empresas como Cerebras y SambaNova. No obstante, Amazon y otros gigantes tecnológicos pueden hacer cosas que los competidores más pequeños no pueden.

“En teoría, si pueden alcanzar un volumen lo suficientemente alto y reducir sus costos, estas empresas deberían ser capaces de ofrecer algo incluso mejor que Nvidia”, afirma Naveen Rao, que fundó una de las primeras empresas de chips de IA y más tarde la vendió a Intel.

Nvidia fabrica las llamadas unidades de procesamiento gráfico (GPU, por su sigla en inglés), diseñadas originalmente para ayudar a renderizar imágenes para videojuegos. Pero hace una década, los investigadores académicos se dieron cuenta de que estos chips también eran muy buenos para crear redes neuronales, los sistemas que ahora impulsan la IA generativa.

Cuando esta tecnología despegó, Huang empezó rápidamente a modificar los chips de Nvidia y el software relacionado para adaptarlos a la IA, y se convirtieron en el estándar de facto. La mayoría de los sistemas de software que se utilizan para entrenar tecnologías de IA se adaptaron para funcionar con los chips de Nvidia.

“Nvidia tiene grandes chips y, lo que es más importante, un ecosistema increíble”, aseguró Dave Brown, responsable de los chips de Amazon. Esto hace que conseguir que los clientes utilicen un nuevo tipo de chip de IA sea “muy muy difícil”, afirmó.

Anthropic, que ha utilizado chips tanto de Nvidia como de Google, es una de las pocas empresas que trabajan para crear IA utilizando tantos chips especializados como puedan conseguir. Amazon dijo que, si empresas como Anthropic utilizan los chips de Amazon a una escala cada vez mayor e incluso ayudan a diseñar futuros chips, al hacerlo podrían reducir el costo y mejorar el rendimiento de esos procesadores. Anthropic rechazó hacer comentarios.

Pero ninguna de estas empresas superará a Nvidia a corto plazo. Puede que sus chips sean caros, pero están entre los más rápidos del mercado. Y la empresa seguirá mejorando su velocidad.

Rao afirma que su empresa, Databricks, entrenó algunos sistemas experimentales de IA con los chips de Amazon, pero construyó sus sistemas más grandes e importantes con chips de Nvidia porque ofrecían un mayor rendimiento y se adaptaban mejor a una gama más amplia de software.

“Tenemos muchos años de dura innovación por delante”, concluyó Brown. “Nvidia no se quedará quieta”.

c.2024 The New York Times Company