La guerra de los chips electrónicos en la carrera por la inteligencia artificial
La producción de la gran mayoría de los semiconductores utilizados para impulsar modelos de inteligencia artificial en el mundo depende de dos empresas, la californiana Nvidia, para el diseño, y la taiwanesa TSMC, para la fabricación.
Detrás del fenómeno ChatGPT se esconden decenas de miles de costosos y sofisticados chips electrónicos, que se han convertido en un gran problema para los gigantes tecnológicos que participan en la carrera por la inteligencia artificial (IA), desde Silicon Valley hasta Taiwán.
Desde que la interfaz de IA generativa conquistó a millones de personas con su capacidad para crear todo tipo de texto con una simple solicitud en un lenguaje sencillo, la start-up OpenAI, responsable del modelo de lenguaje, y su principal inversor, Microsoft, están a la delantera.
“Pero el único que gana dinero es Nvidia”, dice Alan Priestley, analista de Gartner, en alusión al fabricante estadounidense. Microsoft ha integrado la IA generativa en muchos servicios en línea, pero “todavía no ha descubierto cómo generar ingresos adicionales”, añade.
Lea: La inteligencia artificial nos obliga a cuestionarnos si lo que vemos es real
La producción de la gran mayoría de los semiconductores utilizados para impulsar modelos de inteligencia artificial en el mundo depende de dos empresas, la californiana Nvidia, para el diseño, y la taiwanesa TSMC, para la fabricación.
Nvidia es conocida por sus unidades de procesamiento gráfico (las “GPU”), que permiten jugar videojuegos de alta resolución o realizar videoconferencias. Estos chips capaces de procesar grandes cantidades de datos han permitido el surgimiento de la IA de última generación.
“Sentido de urgencia”: señaló Jensen Huang, director ejecutivo de Nvidia
“La versatilidad y capacidad de la IA generativa ha desencadenado un sentido de urgencia en las empresas de todo el mundo para desarrollar e implementar estrategias de IA”, señaló Jensen Huang, director ejecutivo de Nvidia, en una conferencia de analistas en febrero.
“Hay un gran apetito” por estos chips, confirma el analista independiente Jack Gold. “Nvidia dice que puede suministrar todos los chips que la gente quiere. No estoy seguro de que eso sea tan así”.
Aunque haya oferta, no todas las organizaciones tienen los medios para comprarlas. “Las máquinas lo suficientemente potentes como para entrenar modelos generativos de IA pueden costar cientos de miles de dólares”, dice el experto. Por no hablar del consumo de energía.
Intel, la empresa estadounidense de semiconductores número uno, que diseña y fabrica los componentes, ha quedado rezagado: “Se durmieron en sus laureles”, dice Gold. “Están tratando de producir chips que puedan competir con Nvidia, pero esta es un área nueva para ellos, no han fabricado GPUs desde hace al menos diez años”.
El grupo californiano sigue produciendo chips dedicados a la IA, menos sofisticados pero imprescindibles en muchos equipos informáticos, especialmente para la nube.
“Trabajamos para democratizar la IA”, dijo el jueves a analistas el director ejecutivo de Intel, Pat Gelsinger. Según él, algunas capacidades de IA migrarán de servidores a computadoras, donde Intel “tiene fortalezas”
Los gigantes tecnológicos trabajan también en sus propios componentes.
El sitio especializado The Information informó que Microsoft ha estado desarrollando desde 2019 un chip llamado Athena, que se supone que le permitirá ahorrar dinero. Contactado por AFP, el grupo no lo confirmó.
“La competencia es cada vez más intensa en este ecosistema”, resume Gold.
El septiembre pasado, el presidente estadounidense Joe Biden aseguró que la fabricación de estos chips cada vez más sofisticados es un tema de “seguridad nacional”, en particular frente a las ambiciones de China.
Biden había ido a inaugurar la construcción de una fábrica de semiconductores en Ohio y elogiar una ley adoptada a iniciativa suya, que liberó US$52.000 millones en subsidios para reactivar la producción de semiconductores.
Europa también ha asignado una cantidad similar de fondos para fomentar esa industria. Intel ha invertido mucho en producción e investigación en ambos continentes.
Los países occidentales buscan garantizar las fuentes de suministro de estos componentes electrónicos presentes en los smartphones, los automóviles, los refrigeradores, las armas...
“Dios no lo quiera, pero si China atacara a Taiwán y TSMC dejara de producir, el suministro global de chips se reduciría en un 80 %”, advierte Gold.
Pero la diversificación llevará tiempo.
“Se necesitan 3-4 años para construir una nueva fábrica especializada”, subraya el analista.
Ansioso por preservar su liderazgo en chips de última generación, sinónimo de avances en IA, Estados Unidos también ha tomado medidas para restringir el acceso de China a las tecnologías esenciales para la fabricación de semiconductores.
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Detrás del fenómeno ChatGPT se esconden decenas de miles de costosos y sofisticados chips electrónicos, que se han convertido en un gran problema para los gigantes tecnológicos que participan en la carrera por la inteligencia artificial (IA), desde Silicon Valley hasta Taiwán.
Desde que la interfaz de IA generativa conquistó a millones de personas con su capacidad para crear todo tipo de texto con una simple solicitud en un lenguaje sencillo, la start-up OpenAI, responsable del modelo de lenguaje, y su principal inversor, Microsoft, están a la delantera.
“Pero el único que gana dinero es Nvidia”, dice Alan Priestley, analista de Gartner, en alusión al fabricante estadounidense. Microsoft ha integrado la IA generativa en muchos servicios en línea, pero “todavía no ha descubierto cómo generar ingresos adicionales”, añade.
Lea: La inteligencia artificial nos obliga a cuestionarnos si lo que vemos es real
La producción de la gran mayoría de los semiconductores utilizados para impulsar modelos de inteligencia artificial en el mundo depende de dos empresas, la californiana Nvidia, para el diseño, y la taiwanesa TSMC, para la fabricación.
Nvidia es conocida por sus unidades de procesamiento gráfico (las “GPU”), que permiten jugar videojuegos de alta resolución o realizar videoconferencias. Estos chips capaces de procesar grandes cantidades de datos han permitido el surgimiento de la IA de última generación.
“Sentido de urgencia”: señaló Jensen Huang, director ejecutivo de Nvidia
“La versatilidad y capacidad de la IA generativa ha desencadenado un sentido de urgencia en las empresas de todo el mundo para desarrollar e implementar estrategias de IA”, señaló Jensen Huang, director ejecutivo de Nvidia, en una conferencia de analistas en febrero.
“Hay un gran apetito” por estos chips, confirma el analista independiente Jack Gold. “Nvidia dice que puede suministrar todos los chips que la gente quiere. No estoy seguro de que eso sea tan así”.
Aunque haya oferta, no todas las organizaciones tienen los medios para comprarlas. “Las máquinas lo suficientemente potentes como para entrenar modelos generativos de IA pueden costar cientos de miles de dólares”, dice el experto. Por no hablar del consumo de energía.
Intel, la empresa estadounidense de semiconductores número uno, que diseña y fabrica los componentes, ha quedado rezagado: “Se durmieron en sus laureles”, dice Gold. “Están tratando de producir chips que puedan competir con Nvidia, pero esta es un área nueva para ellos, no han fabricado GPUs desde hace al menos diez años”.
El grupo californiano sigue produciendo chips dedicados a la IA, menos sofisticados pero imprescindibles en muchos equipos informáticos, especialmente para la nube.
“Trabajamos para democratizar la IA”, dijo el jueves a analistas el director ejecutivo de Intel, Pat Gelsinger. Según él, algunas capacidades de IA migrarán de servidores a computadoras, donde Intel “tiene fortalezas”
Los gigantes tecnológicos trabajan también en sus propios componentes.
El sitio especializado The Information informó que Microsoft ha estado desarrollando desde 2019 un chip llamado Athena, que se supone que le permitirá ahorrar dinero. Contactado por AFP, el grupo no lo confirmó.
“La competencia es cada vez más intensa en este ecosistema”, resume Gold.
El septiembre pasado, el presidente estadounidense Joe Biden aseguró que la fabricación de estos chips cada vez más sofisticados es un tema de “seguridad nacional”, en particular frente a las ambiciones de China.
Biden había ido a inaugurar la construcción de una fábrica de semiconductores en Ohio y elogiar una ley adoptada a iniciativa suya, que liberó US$52.000 millones en subsidios para reactivar la producción de semiconductores.
Europa también ha asignado una cantidad similar de fondos para fomentar esa industria. Intel ha invertido mucho en producción e investigación en ambos continentes.
Los países occidentales buscan garantizar las fuentes de suministro de estos componentes electrónicos presentes en los smartphones, los automóviles, los refrigeradores, las armas...
“Dios no lo quiera, pero si China atacara a Taiwán y TSMC dejara de producir, el suministro global de chips se reduciría en un 80 %”, advierte Gold.
Pero la diversificación llevará tiempo.
“Se necesitan 3-4 años para construir una nueva fábrica especializada”, subraya el analista.
Ansioso por preservar su liderazgo en chips de última generación, sinónimo de avances en IA, Estados Unidos también ha tomado medidas para restringir el acceso de China a las tecnologías esenciales para la fabricación de semiconductores.
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