Los chips de inteligencia artificial que han desatado una nueva "fiebre del oro"
Lo más candente en tecnología es una poco atractiva astilla de silicio estrechamente relacionada con la tecnología que alimenta los gráficos de los videojuegos: un chip de inteligencia artificial, diseñado específicamente para hacer que el desarrollo de sistemas como ChatGPT sea más rápida y económica.
De repente, estos chips han ocupado un lugar central en lo que algunos expertos consideran una revolución de la IA que podría remodelar el sector tecnológico y posiblemente el mundo junto con él.
Y la empresa que parece mejor colocada para monetizar este boom es Nvidia, diseñador líder en chips de inteligencia artificial que tiene su sede en Santa Clara, California.
Sus acciones han ganado este mes más de un 30% y en el último año la subida supera el 110%. De hecho, solo el jueves pasado se dispararon casi un 25% después de que la compañía pronosticara un gran aumento en los ingresos.
La compañía está en el centro de esta nueva fiebre del oro de los inversores hasta el punto de que el martes se unió brevemente a Apple, Microsoft, Amazon, Alphabet y Saudi Aramco en el exclusivo club de empresas con un valor de mercado de más de $1 billón.
1. ¿Qué son estos chips de inteligencia artificial?
Esa no es una pregunta fácil de responder. "Realmente no hay una definición completamente acordada de chips de IA", dijo Hannah Dohmen, analista de investigación del Centro de Seguridad y Tecnología Emergente.
Sin embargo, sí que hay cierto consenso en que el término se refiere a un hardware informático especializado en manejar cargas de trabajo de IA, por ejemplo, mediante el "entrenamiento" de esos sistemas para abordar problemas difíciles que pueden ahogar a las computadoras convencionales.
2. Cómo los chips de IA nacieron gracias a los videojuegos
Tres emprendedores fundaron Nvidia en 1993 para ampliar los límites de los gráficos computacionales. En unos pocos años, la compañía había desarrollado un nuevo chip llamado unidad de procesamiento de gráficos, o GPU, que aceleró drásticamente tanto el desarrollo como la experiencia en los videojuegos al ser capaz de realizar múltiples cálculos de gráficos complejos a la vez.
Esa técnica, conocida formalmente como procesamiento paralelo, resultaría clave para el desarrollo tanto de los juegos como de la IA. Dos estudiantes de posgrado de la Universidad de Toronto utilizaron una red neuronal basada en GPU para ganar una prestigiosa competencia de IA de 2012 llamada ImageNet al identificar imágenes fotográficas con tasas de error mucho más bajas que las de los competidores.
La victoria impulsó el interés en el procesamiento paralelo relacionado con la IA, lo que abrió una nueva oportunidad comercial para Nvidia y sus rivales, al tiempo que brinda a los investigadores herramientas poderosas para explorar las fronteras del desarrollo de la IA.
3. Qué características tienen los chips de IA modernos
Once años después, Nvidia es el principal proveedor de chips para construir y actualizar sistemas de IA. Uno de sus productos recientes, la GPU H100, incluye 80,000 millones de transistores, unos 13 millones más que el último procesador de gama alta de Apple para su computadora portátil MacBook Pro. Como era de esperar, esta tecnología no es barata; en un minorista en línea, el H100 se cotiza a $30,000.
Nvidia no fabrica estos complejos chips de GPU por sí misma, una tarea que requeriría enormes inversiones en nuevas fábricas. En su lugar, depende de compañías asiáticas como Taiwan Semiconductor Manufacturing Co (TSM) y Samsung de Corea.
Algunos de los principales clientes de chips de IA son los servicios de computación en la nube, como los que administran Amazon y Microsoft.
Al alquilar su poder de computación de IA, esos servicios hacen posible que las empresas y grupos más pequeños que no podían permitirse construir sus propios sistemas de IA desde cero usen herramientas basadas en la nube para ayudar con tareas que pueden ir desde el descubrimiento de fármacos hasta la gestión de clientes.
4. Qué otros usos tienen los chips de IA
El procesamiento paralelo tiene muchos usos fuera de la IA.
Hace unos años, por ejemplo, las tarjetas gráficas de Nvidia escaseaban porque eran muy cotizadas entre los mineros de criptomonedas.
Para minar bitcoins, por ejemplo, se establecen bancos de computadoras para resolver problemas matemáticos que eran recompensadas en la criptomoneda.
Esto hasta antes de 2022 era un negocio muy rentable que llevó a que copara la mayoría de las tarjetas gráficas. Pero ese problema se desvaneció cuando el mercado de criptomonedas se vino abajo a principios de 2022.
5. Cuál es la competencia de Nvidia en el mercado de los chips de IA
Los analistas dicen que Nvidia inevitablemente enfrentará una competencia más dura.
Un rival potencial es Advanced Micro Devices (AMD), que ya se enfrenta a Nvidia en el mercado de chips gráficos para computadora. Recientemente, AMD ha tomado medidas para reforzar su propia línea de chips de IA.
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