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Lo creas o no, a pesar de todo el dinero que se invierte en la IA, no es tan rentable como podría pensarse. Toda esta inyección de fondos e inversiones es para un futuro en el que la IA podría convertirse en el principal motor impulsor. Pero por ahora, la mayoría de las empresas de IA están perdiendo dinero. Esto se debe al costoso hardware, los costos de mantener los centros de datos en funcionamiento y más. Pero Google podría haber encontrado una solución a ese problema. haciendo que Samsung construya su TPU.
Samsung podría fabricar los futuros chips TPU de Google
De acuerdo a una publicación reciente en X de @jukan05Google podría subcontratar la fabricación de su TPU a Samsung. Parece que los ejecutivos de Google visitaron las instalaciones de semiconductores de Samsung en Taylor, Texas. Durante la visita también discutieron cuántos TPU podría suministrar Samsung.
Esta es una buena noticia para Samsung. El gigante tecnológico surcoreano podría estar a la cabeza en términos de ventas de teléfonos inteligentes, pero eso es sólo en el frente del consumidor. En el lado empresarial, Samsung está muy por detrás de TSMC, que produce chips para empresas como Apple, Qualcomm, NVIDIA y más.
La posible colaboración de Google con Samsung podría ayudar al currículum de la empresa, lo que, en el futuro, podría atraer a otras empresas que quieran dejar de depender de TSMC. Por el momento, la TPU de Google se desarrolló en colaboración con Broadcom. Se dice que cuesta un 80% menos que el H100 de NVIDIA y ofrece un rendimiento similar, si no mejor.
Si Google optara por Samsung en lugar de TSMC, podría resultar en TPU aún más baratos en el futuro. Esto podría reducir los costos generales de Google cuando se trata de construir futuros centros de datos o actualizar los existentes.
¿Qué es la TPU de Google y por qué es importante?
La ejecución de modelos de IA requiere muchos recursos. Incluso agradecer a una IA y hacer que diga «De nada» consume más recursos de los que piensas, incluso si son solo un par de palabras y unos pocos caracteres.
Es por eso que empresas como NVIDIA han cambiado su enfoque hacia el desarrollo de más hardware para IA. Con la TPU de Google, la empresa ha creado un chip de IA personalizado diseñado para acelerar las tareas de IA y aprendizaje automático. Esto incluye modelos de entrenamiento como Gemini para tareas como reconocimiento de imágenes, alimentación de redes neuronales, inferencia y más.
El enfoque de Google es diferente al de NVIDIA. La TPU de Google está diseñada para matemáticas de redes neuronales, mientras que las GPU de NVIDIA están diseñadas para cargas de trabajo más amplias relacionadas con la IA. La colaboración de Google con Broadcom y Samsung podría dar como resultado TPU más baratos, lo que podría reducir los costos de Google Cloud y al mismo tiempo desafiar el dominio de los centros de datos de NVIDIA.
