El mundo ha cambiado y para siempre. O eso es lo que nos dice el CEO de Nvidia en su último entrevista pública. El máximo responsable de Nvidia cree que la IA lo ha cambiado todo y que los servidores del mundo entero deben renovarse para adaptarse a este nuevo paradigma.
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En una reciente entrevista con Altimeter Capital, Jensen Huang afirmó que el actual caso alcista de NVIDIA (en el mercado bursátil) no se parece en nada a la manía que rodeó a Cisco en el ápice de la burbuja puntocom.
En concreto, Huang cree que NVIDIA está “reinventando la informática” y que el futuro será “altamente aprendido por las máquinas”.
“Moore’s Law has largely ended.”
Jensen Huang on why Nvidia will replace ONE HUNDRED PERCENT of the $1 trillion CPU-based data center TAM with GPU.
“We’ve reinvented computing, we’re not going back.
La Ley de Moore está muerta y Elon Musk es increíble, las frases de Jensen
El CEO de NVIDIA cree que la Ley de Moore tal y como la conocemos ha llegado a su fin y, por lo tanto, a fin de extraer la potencia de cálculo necesaria para seguir el ritmo del software hambriento de computación del futuro, los centros de datos existentes necesitarán alrededor de 1 billón de dólares en GPUs en los próximos 4 o 5 años para modernizarse y mantenerse al día con el entorno de demanda en constante evolución.
Otro clip que se está haciendo viral en Twitter es cuando Jensen habla de Elon Musk y su compañía de inteligencia artificial llamada xAI. En la entrevista describe cómo xAI fue capaz de reunir el equipo de NVIDIA y ponerlo en funcionamiento dentro de su propio centro de datos en tan solo 17 días, cuando normalmente se tardaría mucho más.
“Never been done before – xAI did in 19 days what everyone else needs one year to accomplish.
That is superhuman – There's only one person in the world who could do that – Elon Musk is singular in his understanding of engineering.” pic.twitter.com/oNZuH97RhJ
“Construir una fábrica enorme, refrigerada por líquido, energizada y autorizada en el poco tiempo que se hizo… Es algo sobrehumano. Y, por lo que yo sé, solo hay una persona en el mundo que podría hacer eso. Usted sabe, quiero decir, Elon es singular en esta comprensión de la ingeniería y la construcción y los grandes sistemas, y la organización de los recursos”, explica el CEO.
Microsoft ha mostrado hoy su nuevo servidor Blackwell GB200 de NVIDIA para la plataforma de computación en nube Azure AI. Y esto te suena raro nosotros te lo explicamos.
La dirección oficial de Microsoft Azure ha publicado que se trata del primer sistema en la nube que cuenta con servidores de IA con tecnología GB200 para escalar modelos avanzados de IA.
Microsoft Azure ofrece a sus clientes servicios como máquinas virtuales, procesamiento de IA, etc. para gestionar las aplicaciones. Esto permite a los usuarios escalar y actualizar sus aplicaciones sin necesidad de poseer el hardware. Con el uso de las últimas GPU Blackwell B200 de NVIDIA, Azure está mejorando la experiencia del usuario ofreciéndole más rendimiento que nunca.
Microsoft Azure is the 1st cloud running @nvidia's Blackwell system with GB200-powered AI servers. We're optimizing at every layer to power the world's most advanced AI models, leveraging Infiniband networking and innovative closed loop liquid cooling. Learn more at MS Ignite. pic.twitter.com/K1dKbwS2Ew
Los servidores más potentes del mundo en cuestión de IA
Los servidores de IA potenciados por GB200 utilizarán las GPU B200, el buque insignia del centro de datos, que utilizan la matriz GB200 y ofrecen 192 GB de memoria HBM3e.
La GPU es un chip de alto rendimiento destinado a cargas de trabajo avanzadas y pesadas como el aprendizaje profundo, el entrenamiento de grandes modelos de IA y el procesamiento de grandes conjuntos de datos, al tiempo que es más eficiente que sus predecesores.
Gracias al uso de las GPU B200, los modelos de IA se pueden entrenar más rápido en Azure, lo que garantiza su rendimiento líder entre todas las demás plataformas de computación en la nube. Como se aprecia en la imagen del tuit, la compañía dispone de un rack de servidores con varias GPU B200. No sabemos cuántas GPU B200 se utilizan en este servidor ni cuántas de ellas ha desplegado ya la compañía.
Foxconn is building a massive AI server manufacturing facility in Mexico to meet the "crazy" demand for Nvidia's most powerful GB200 system now that bottlenecks in the supply chain have eased. https://t.co/k0I1zvCD5o
El servidor está siendo refrigerado por soluciones de refrigeración líquida para mantener temperaturas más bajas, lo que parece la fase inicial de pruebas de Microsoft para ver cómo implantar la refrigeración líquida en servidores comerciales.
Hay que tener en cuenta que el servidor mostrado no es el GB200 NVL72, que NVIDIA ha preparado para aprovechar la potencia de 36 CPU Grace y 72 GPU B200. Ese bastidor es increíblemente potente para construir una potente plataforma que puede producir hasta 3240 TFLOPS de rendimiento FP64 Tensor Core y se va a utilizar en el superordenador más rápido de Taiwán por Foxconn.
Nvidia ha confirmado que Jensen Huang pronunciará el discurso de apertura del CES en enero. Será la primera vez que el CEO aparezca en el evento desde 2019, lo que sugiere que se avecina algo grande. Más en concreto las tarjetas gráficas gaming de la serie RTX 5000.
Jeff Fisher, SVP de Nvidia, ha asumido las tareas de presentación en CES desde que Huang presentó la RTX 2060 hace más de cinco años. Fisher ha desvelado varios productos durante su etapa como presentador, como la RTX 3060, la RTX 4070 Ti y, más recientemente, la serie RTX 4000 Super.
El 6 de enero, un día antes del comienzo de CES, Huang pronunciará una keynote en el evento. El anuncio de la keynote es oficial de CES y no de Nvidia, por lo que Team Green aún no ha dejado caer ninguna pista sobre el contenido de la presentación de Huang.
The world’s most powerful tech event is excited to announce that @NVIDIA founder & CEO, Jensen Huang, will deliver a keynote at CES 2025. Known for his forward-thinking approach, passion for technology and leadership in innovation – this keynote will set the stage for #CES2025. pic.twitter.com/1t82llNLeg
“Estamos encantados de dar la bienvenida a Jensen Huang como ponente principal en CES 2025”, ha declarado Gary Shapiro, CEO de CTA. “Jensen es un auténtico visionario de la industria tecnológica. Sus ideas e innovaciones mejoran el mundo, potencian la economía e inspirarán a nuestra audiencia del CES”.
Siguiendo la tradición, se espera que Nvidia desvele y lance primero sus dos tarjetas de sobremesa de gama alta: la RTX 5080 y la RTX 5090. Ha habido muchos informes sobre las especificaciones de ambos productos, el último sobre la RTX 5080.
Se afirma que la tarjeta ofrecerá variantes de 16 GB y 24 GB, algo similar a lo que hizo Nvidia con la RTX 4080 (12 GB y 16 GB) antes de “relanzar” la versión de 12 GB y renombrarla como RTX 4070 Ti. También se dice que la 5080 incorpora 10.752 núcleos CUDA y tiene un TDP de 400 W.
En cuanto a la RTX 5090, el buque insignia ofrecerá 32 GB de VRAM GDDR7 en un bus de memoria de 512 bits y 21.760 núcleos CUDA. También se dice que consumirá 600 W y contará con DisplayPort 2.1a de tasa de bits ultraalta (UHBR20).
Ayer conocimos las primeras especificaciones de las próximas opciones de gama alta con la línea de GPU RTX 50 de arquitectura Blackwell, la GeForce RTX 5090 y la GeForce RTX 5080.
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Estas dos tarjetas serán el tope de gama para los jugadores de todo el mundo cuando debuten y parece que el medio Benchlife tiene algo más de información que nos da una idea de qué esperar de la próxima generación.
Empezando por el lanzamiento, parece que Benchlife afirma que las NVIDIA GeForce RTX 5090 y RTX 5080 van a debutar en el CES 2025. Esto es una continuación de los rumores y también coincide con lo que Kopite7kimi había afirmado anteriormente.
Fecha de presentación y venta de las RTX 5080 y RTX 5090
Si no hay sorpresas, las RTX 5090 y RTX 5080 se presentarán oficialmente en CES 2025 y al mismo tiempo es posible que también veamos la serie GeForce RTX 50 para ordenadores portátiles.
Teniendo en cuenta que, según los informes, NVIDIA ya ha finalizado el diseño, pasarán unos meses hasta que los productos estén listos para salir a la venta, por lo que tiene sentido presentar la tarjeta en el CES 2025 de enero.
La actual generación de la serie RTX 40 se anunció en septiembre y se lanzó en octubre. La RTX 4090 fue la primera en llegar a las tiendas, seguida de la RTX 4080 en noviembre. Según los informes, el equipo verde también está preparando el proceso de descatalogación de sus GPU RTX 4090 y RTX 4090D el mes que viene para dejar espacio a los buques insignia más recientes.
Las GPU de la serie NVIDIA GeForce RTX 50 también van a presentar un diseño completamente nuevo que abarcará la placa de circuito impreso, la solución de refrigeración y el suministro de energía.
Esto supondrá la mayor solución de VRAM jamás vista en una tarjeta gráfica de consumo, con un total de 32 GB a través de una interfaz de 512 bits y alcanzando hasta 2,0 TB/s de ancho de banda.
Ayer Nvidia tuvo un martes negro en la bolsa, tras perder casi el 10% del valor de sus acciones. Esto se traduce en un pérdida de 279.000 millones de dólares en cotización, una cifra para nada desdeñable. Ahora podemos empezar a saber a qué se debe esta caída, aunque los motivos económicos los supimos hace unos días.
Una investigación antimonopolio del Departamento de Justicia centrada en el dominio de la IA de Nvidia como la empresa de hardware preferida se está intensificando, ha informado hoy Bloomberg.
La investigación antimonopolio podría haber sido la responsable del hundimiento
El medio económico informa de que Nvidia y otras empresas han recibido solicitudes de información legalmente vinculantes, ya que sus fuentes afirman que los reguladores están investigando si Nvidia “dificulta el cambio a otros proveedores y penaliza a los compradores que no utilizan exclusivamente sus chips de inteligencia artificial”.
A principios de este verano, Nvidia había superado a Microsoft como la empresa más valiosa del mundo, pero ahora está por detrás de Microsoft y Apple. Antes de que se conocieran las citaciones el martes por la tarde, el precio de sus acciones cayó más de un 9 por ciento, aniquilando cerca de 279.000 millones de dólares de valor de mercado en un día.
? Just in:
The DOJ has officially sent Nvidia $NVDA a subpoena regarding its antitrust investigation
The stock was down over -9% on the day and Bloomberg decided to drop this bombshell story today 24 min after market
Pero como señala Bloomberg, las acciones de Nvidia siguen valiendo más del doble que hace un año, ya que el auge de la IA ha impulsado las ventas de los caros chips de la compañía, incluso después de que hace unas semanas un informe de The Information dijera que su próxima serie Blackwell de chips de IA podría retrasarse “tres meses o más debido a defectos de diseño”.
Durante todo un año, Nvidia, la empresa de chips y semiconductores americana más grande del mundo, ha estado dando beneficios y aumentando el precio de sus acciones. Y lo ha hecho de una forma totalmente fulgurante e inesperada. Entre sus logros estuvo el pasar del puesto 20º al 1º en cuestión de meses.
Ayer 28 de agosto las acciones de Nvidia bajan en torno a un 7% tras la publicación de su último informe de resultados trimestrales, mientras los inversores asimilan un balance financiero por lo demás estelar, aunque empañado por esa bajada en el crecimiento.
This is a key page for anyone interested in Nvidia! Highly recommended reading!
Update for Nvidia's 3Q guidance: 1. Revenue over $32.5B 2. Still very strong gross margin at 74.4% 3. Operating profit just under $19.9B!!!! 4. Operating margin very stron at 61.2% 5. Opex $4.3B 6.… pic.twitter.com/79sBLFMZEx
Nvidia sigue siendo una empresa sólida, pero los accionistas huyen
A primera vista, Nvidia ha vuelto a obtener unos resultados trimestrales impecables, superando las estimaciones del consenso de analistas en cuanto a ingresos brutos y netos y anunciando unas previsiones de ingresos de 32.500 millones de dólares para el trimestre en curso, lo que supera las estimaciones del consenso en unos 600 millones de dólares.
Sin embargo, bajo el capó, hay algunas advertencias importantes. En primer lugar, el margen de beneficio neto de Nvidia ha descendido por primera vez desde el segundo trimestre de 2022.
Además, hay que tener en cuenta que Nvidia prevé ahora un margen de beneficios brutos del 74,4% para el trimestre en curso, por debajo no solo del margen real del 76,7% registrado a finales de junio, sino también del 74,8% previsto para ese trimestre.
Otra posible grieta en la armadura de Nvidia es que sus ingresos procedentes de China y relacionados con los centros de datos han caído por debajo de los niveles anteriores a la imposición de controles a la exportación por parte de Estados Unidos.
Con estos cambios, la empresa espera empezar a distribuir los productos Blackwell en el último trimestre de diciembre, mientras que se espera que los envíos de Hopper aumenten en el segundo semestre de 2024.
Sin embargo, el pequeño retraso de Blackwell tiene un coste elevado: Nvidia señaló durante la presentación de resultados que «verá márgenes más débiles en el cuarto trimestre».
Así pues, ya está aquí: la era de crecimiento desenfrenado, ininterrumpido e inmaculado de Nvidia ha llegado a su fin. Por supuesto, la compañía sigue siendo una potente empresa, pero en la bolsa ya la ven con otros ojos.
En la conferencia para desarrolladores de Nvidia (la GTC) de 2024, NVIDIA dio a conocer su arquitectura de GPU Blackwell para la inteligencia artificial de nueva generación. Esta se presentó en varias formas. En concreto en dos chips.
Recientemente, se informó de que el acelerador de IA H20 de NVIDIA, basado en la arquitectura Hopper, estaba teniendo una respuesta positiva en el mercado chino tras un lanzamiento mediocre.
NVIDIA Preps B20 “Blackwell” AI Accelerator For China, Fully Complies With US Regulations & Headed For Production Later This Year https://t.co/3cQupCvJGY
Esto se debió a la incapacidad de Huawei para satisfacer la enorme demanda de IA en el mercado nacional, lo que llevó a los clientes de IA a buscar una solución fácilmente disponible en forma del H20.
Un chip que pasa los requisitos de EE.UU. para la venta de GPUs en China
Según Reuters, NVIDIA trabaja ahora en una nueva variante exclusiva para China basada en la nueva arquitectura de GPU Blackwell. Este acelerador será el sucesor del H20 y se conocerá como B20. El medio ha podido confirmarlo no con una, sino con tres fuentes individuales.
La llegada de los aceleradores de IA Blackwell de NVIDIA a China supondrá un gran negocio para el país, ya que sus empresas nacionales, como Huawei y Tencent, se enfrentarán a una competencia aún mayor en lugar de tener vía libre con competencia cero, puesto que son los únicos proveedores de IA de gama alta en el país desde las restricciones impuestas a NVIDIA.
Las ofertas de NVIDIA compatibles con la exportación agitarán aún más las cosas, como ya hizo H20, que va camino de superar el millón de ventas en China a finales de este año y unos ingresos de más de 12.000 millones de dólares.
Por cierto, el nuevo acelerador de IA Blackwell B20 tendrá que ajustarse considerablemente para cumplir los requisitos de TPP (rendimiento total de procesamiento) de las autoridades estadounidenses, los cuales tienen muy atado en corto a China.
Antes del anuncio de Nvidia, lanzamientos de consumo como ChatGPT, Midjourney y Stable Diffusion habían elevado la IA a la conciencia pública. Con los resultados de Nvidia, los fundadores e inversores recibieron pruebas empíricas de que la IA puede generar miles de millones de dólares de nuevos ingresos netos. Esto ha puesto la categoría en su punto más alto.
Aunque los inversores han extrapolado mucho de los resultados de Nvidia -y las inversiones en IA se están produciendo ahora a un ritmo vertiginoso y con valoraciones récord-, sigue abierta una gran pregunta: ¿Para qué se utilizan todas estas GPU? ¿Quién es el cliente del cliente? ¿Cuánto valor debe generarse para que este rápido ritmo de inversión resulte rentable? En este artículo hablamos de una duda muy bien planteada de David Cahn que publicó en Sequoia.
Nvidia just became the most valuable company in the world.
In September, I published AI’s $200B Question.
The question I had then was: “Where is all the AI revenue?
Desengranando el mercado de la IA y sus miles de millones
Pensemos en lo siguiente: Por cada dólar que se gasta en una GPU, hay que gastar aproximadamente un dólar en costes energéticos para hacerla funcionar en un centro de datos.
Por tanto, si Nvidia vende 50.000 millones de dólares en ingresos por GPU a finales de año, eso implica aproximadamente 100.000 millones de dólares en gastos en centros de datos. El usuario final de la GPU -por ejemplo, Starbucks, X, Tesla, Github Copilot o una nueva startup- también necesita obtener un margen.
Supongamos que necesitan ganar un margen del 50%. Esto implica que, por cada año de inversión actual en GPU, estas GPU deberían generar 200.000 millones de dólares de ingresos durante toda su vida útil para amortizar la inversión inicial. Esto no incluye ningún margen para los proveedores de servicios en la nube, ya que para obtener un rendimiento positivo, la necesidad total de ingresos sería aún mayor.
La pregunta importante que debemos hacernos es: ¿qué parte de este aumento de la inversión está vinculada a la demanda real de los clientes finales y qué parte se está construyendo en previsión de la futura demanda de los clientes finales? Esta es la cuestión de los 200.000 millones de dólares.
The Information ha informado de que OpenAI genera 1.000 millones de dólares de ingresos anuales. Microsoft ha dicho que espera generar 10.000 millones de dólares en ingresos de IA con productos como Microsoft Copilot. Supongamos que Google generará una cantidad similar de ingresos con sus productos de IA, como Duet y Bard.
Supongamos también que Meta y Apple generan cada una 10.000 millones de dólares en ingresos procedentes de la IA. Utilicemos un marcador de posición de 5.000 millones de dólares para Oracle, Bytedance, Alibaba, Tencent, X y Tesla.
Se trata de suposiciones ficticias: incluso si asumimos unos beneficios extremadamente generosos procedentes de la IA, existe un agujero de más de 125.000 millones de dólares que debe llenarse por cada año de inversión a los niveles actuales.
El ecosistema de empresas emergentes tiene una gran oportunidad de llenar este vacío. Nuestro objetivo es “seguir a las GPU” y encontrar la próxima generación de startups que aprovechen la tecnología de IA para crear valor real para el cliente final. Queremos invertir en estas empresas.
El objetivo del análisis de David Cahn es poner de relieve la brecha que vemos hoy en día. El bombo de la IA finalmente se ha puesto al día con los avances tecnológicos de aprendizaje profundo en desarrollo desde 2017. Esto son buenas noticias. Se está produciendo una importante acumulación de CapEx. Esto debería reducir drásticamente los costes de desarrollo de la IA a largo plazo.
Antes había que comprar un rack de servidores para crear cualquier aplicación. Ahora se pueden utilizar las nubes públicas a un coste mucho menor. Del mismo modo, hoy en día muchas empresas de IA están utilizando gran parte de su capital riesgo en GPU. A medida que las actuales limitaciones de suministro den paso a un exceso de oferta, el coste de ejecutar cargas de trabajo de IA se reducirá. Esto debería estimular el desarrollo de más productos. También debería atraer a más fundadores a construir en este espacio.
ChatGPT was AI's "Big Bang" in late 2022.
2023 was a frenzy. There was a view that all the hard problems had been solved, and AGI is inevitable.
2024 will be about facing down ambiguity and seeking out hard problems. This will unleash AI's impact.https://t.co/elBSZkxc5I
Olvidémonos de la infraestructura, la clave ahora es llegar al cliente final
Durante los ciclos tecnológicos históricos, el exceso de construcción de infraestructuras a menudo ha incinerado capital, mientras que al mismo tiempo ha desencadenado la innovación futura al reducir el coste marginal del desarrollo de nuevos productos. Esperamos que este patrón se repita en la IA.
Para las startups, la lección está clara dice David: como comunidad, tenemos que dejar de pensar en la infraestructura y centrarnos en el valor para el cliente final. Los clientes satisfechos son un requisito fundamental de toda gran empresa. Para que la IA tenga un impacto, tendrán que averiguar cómo aprovechar esta nueva tecnología para mejorar la vida de las personas.
La infraestructura de la IA se está construyendo. La infraestructura ya no es el problema. Se están desarrollando muchos modelos básicos, y este tampoco es ya el problema. Y las herramientas de IA son bastante buenas hoy en día. Así que la cuestión de los 200.000 millones de dólares es: ¿para qué se va a utilizar toda esta infraestructura? ¿Cómo va a cambiar la vida de la gente?
El autor de la filtración es el habitual Kopite7kimi, que nos da la rumoreada -y aderezada- carga de multiprocesadores de streaming (SM, que reflejan directamente el importantísimo recuento de núcleos), así como el bus de memoria y el tipo a lo largo de la gama de productos.
Como puedes ver, el filtrador afirma que el GB202 –el chip de gama alta de Blackwell que alimentará la RTX 5090- ofrecerá supuestamente un número máximo de 192 SM.
Como señala el informante, esto se ha calculado sumando 12 x 8, es decir, los clústeres de procesamiento gráfico (GPC) multiplicados por los clústeres de procesamiento de texturas (TPC), que son 96, y duplicándolos (suponiendo que Nvidia mantenga 2 SM por cada TPC) para obtener un total de 192 SM.
El bus de memoria de la RTX 5090 podría alcanzar los 512 bits, como ya se nos ha dicho, pero Nvidia no tiene por qué llegar a las capacidades máximas de la especificación GB202 aquí descrita.
Así pues, mirando hacia abajo en la gama, tenemos la GB203 (RTX 5080) equipada con (hasta) 84 SM y un bus de 256 bits, y luego la GB205 (presumiblemente la RTX 5070, pero no necesariamente), que tiene 50 SM y 192 bits.
Con la GB206 (¿la RTX 5060 Ti?), Nvidia apuesta por 36 SM y 128 bits, y finalmente la GB207 (¿TRX 5060?) funciona con 20 SM. Por último, es posible que este último chip se quede en GDDR6, en lugar de pasar a la memoria de vídeo GDDR7 como hará el resto de la gama Blackwell.
Que no salten las alarmas, aún no hay nada confirmado
En cierto modo, el rendimiento no es el tema central, sino el precio de la próxima generación, y aún no tenemos la primicia de los rumores.
Profundicemos un poco más en los detalles, y aunque las matemáticas de GPC y TPC puedan parecer complejas y confusas, no importan tanto como la comparación de los recuentos de SM con las tarjetas gráficas Lovelace de la generación actual.
Y estas siguen más o menos la misma línea, con las notables excepciones de la GB202 (RTX 5090) de gama alta, que tiene una carga mucho mayor de SM (192 para Blackwell frente a 144 para Lovelace), y lo que podría ser la RTX 5070 o GB205 (50 para Blackwell frente a 60 para Lovelace).
No obstante, debemos subrayar que las cifras de SM que se ofrecen aquí son los recuentos completos disponibles para el chip en cuestión, de modo que mientras que GB202, por ejemplo, puede estar equipado con 192 SM, RTX 5090 podría utilizar una versión recortada de ese chip.
De hecho, esto es exactamente lo que se rumorea, y que el bus de memoria también se recortará un poco (a 448 bits, y probablemente 28 GB de VRAM como resultado, no los 32 GB que Nvidia podría exprimir si quisiera, al menos en teoría).
En resumen, hay que esperar a que se produzcan filtraciones más concretas que esta, pero las preocupaciones son muchas, no solo por la RTX 5070 mencionada, sino porque la RTX 5080 parece estar muy lejos del buque insignia.
La Computex 2024 de Taipéi se ha convertido en el campo de batalla de los gigantes del hardware de IA, con AMD e Intel desvelando sus nuevos…
Nvidia ha escalado muy rápido los puestos de empresa más valiosa del mundo, pasando a gigantes como Amazon o Google, gracias a una división de su negocio en concreto: los chips dedicados a la inteligencia artificial. En cinco años se han hecho millonarios, de los de verdad.
AMD ha anunciado el lanzamiento de su acelerador Instinct MI325X, previsto para el cuarto trimestre de 2024. Le seguirá la serie MI350, basada en la nueva arquitectura CDNA 4, prevista para 2025.
Computex BOMBSHELL: AMD is ALL IN on AI! ?? Yearly release cadence means Nvidia has a SERIOUS competitor. ?
AMD Instinct MI325X (Q4 2024): – 288GB HBM3E memory 6 TB/s memory bandwidth (2x and 1.3x better than B100) – 1.3x better compute performance than B100 AMD Instinct… pic.twitter.com/fTY03N024w
La compañía afirma que el MI350 multiplicará por 35 el rendimiento de la inferencia de IA con respecto a su predecesor, la serie MI300. AMD también tiene previsto presentar la serie Instinct MI400, que aprovechará su futura arquitectura CDNA «Next».
Por su parte, Intel presentó su arquitectura de procesadores cliente Lunar Lake, con la que pretende ampliar su presencia en la categoría de PC con IA.
Intel’s new Lunar Lake is 110% focused on efficiency and battery life with a new 8-core setup. 4 Perfomance cores and 4 low power Efficiency cores.
They’re not shooting for perfomance records, but rather to compete with ARM laptop chips like X Elite and Apple’s M3/M4. pic.twitter.com/O9rygMcCaz
Intel también presentó sus procesadores Xeon 6, diseñados para mejorar el rendimiento y la eficiencia energética en las operaciones de los centros de datos. La compañía también anunció precios significativamente más bajos para sus kits de aceleradores de IA Gaudi 2 y Gaudi 3 en comparación con productos similares de Nvidia.
Estos anuncios siguen muy de cerca la revelación del CEO de Nvidia, Jensen Huang, de que la plataforma de chips de IA de próxima generación de Nvidia, Rubin, cuyo lanzamiento está previsto para 2026, incluirá nuevos chips de GPU, CPU y red.
Competir con Nvidia no será tarea sencilla
Los analistas afirman que la plataforma Rubin de Nvidia puede superar en potencia bruta a los chips de sus rivales AMD e Intel. Sin embargo, el posicionamiento en el mercado y los puntos de venta exclusivos de las ofertas de AMD e Intel serán factores clave para determinar su competitividad frente a la tecnología de Nvidia.
Esto significa que para las cargas de trabajo fundacionales de IA que implican billones de parámetros, Nvidia seguiría siendo la primera opción debido a su superior potencia de cálculo. Sin embargo, para tareas más especializadas, AMD e Intel podrían ofrecer alternativas rentables.
Tendencia del sector de la IA hacia la inferencia
El aumento de la prevalencia de la infraestructura de IA podría conducir a un mayor énfasis en la inferencia. De hecho, Nvidia informó recientemente de que alrededor del 40% de sus ingresos por chips de IA proceden de la inferencia.
Desde el punto de vista del hardware, el mercado también puede ver un aumento de los chips personalizados. Muchos hiperescaladores han anunciado sus soluciones de hardware de IA personalizadas. Por ejemplo, Amazon ofrece Tranium, Inferentia y Graviton. Microsoft tiene Cobalt y Meta ofrece MTIA.
Los avances de AMD e Intel en el mercado de chips de IA van a intensificar la competencia, fomentando la innovación y acelerando potencialmente el progreso tecnológico y las mejoras generales de rendimiento.
Por último, la introducción de capacidades de IA en los PC, ejemplificada por los chips de IA para PC de AMD, señala una tendencia más amplia hacia la integración de funcionalidades de IA en diversos dispositivos.
La lucha por la IA no puede recaer solamente en Nvidia, es normal que el resto de grandes fabricantes del sector, como son Intel y AMD, entren en el sector con fuerza. Hay mercado para todos, la duda es: ¿quién se quedará la mayor parte del pastel? Está claro que Nvidia parte con ventaja.
