Los chips de IA están calientes. Esto es lo que son, para qué sirven y por qué los inversores ven oro

Lo más candente en tecnología es una astilla poco atractiva de silicio estrechamente relacionada con los chips que alimentan los gráficos de los videojuegos. Es un chip de inteligencia artificial, diseñado específicamente para hacer que la construcción de sistemas de IA 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. Las acciones de Nvidia, el diseñador líder de chips de inteligencia artificial, se dispararon casi un 25% el jueves pasado después de que la compañía pronosticara un gran aumento en los ingresos que, según los analistas, indicaba un aumento en las ventas de sus productos. La compañía valió brevemente más de $ 1 billón el martes.

¿QUÉ SON LOS CHIPS AI, DE TODOS MODOS?

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, en general, el término abarca hardware informático que está especializado para manejar cargas de trabajo de IA, por ejemplo, mediante el «entrenamiento» de sistemas de IA para abordar problemas difíciles que pueden asfixiar a las computadoras convencionales.

ORÍGENES DE 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 el juego de videojuegos al 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.

CHIPS DE IA MODERNOS

Once años después, Nvidia es el principal proveedor de chips para construir y actualizar sistemas de inteligencia artificial. Uno de sus productos recientes, la GPU H100, incluye 80 mil millones de transistores—alrededor de 13 millones más que el de Apple último procesador de gama alta para su computadora portátil MacBook Pro. Como era de esperar, esta tecnología no es barata; en un minorista en línea, las listas H100 por $ 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 fundiciones de chips asiáticas como Taiwan Semiconductor Manufacturing Co. y Samsung Electronics 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 cómputo 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. .

OTROS USOS Y COMPETENCIA

El procesamiento paralelo tiene muchos usos fuera de la IA. Hace unos años, por ejemplo, las tarjetas gráficas de Nvidia escaseaban porque los mineros de criptomonedas, que establecieron bancos de computadoras para resolver problemas matemáticos espinosos a cambio de recompensas de bitcoin, se habían apoderado de la mayoría de ellas. Ese problema se desvaneció cuando el mercado de criptomonedas colapsó a principios de 2022.

Los analistas dicen que Nvidia inevitablemente enfrentará una competencia más dura. Un rival potencial es Advanced Micro Devices, 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.

Nvidia tiene su sede en Santa Clara, California. El cofundador Jensen Huang sigue siendo el presidente y director ejecutivo de la empresa.

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