Una pieza de silicio de aspecto sencillo que está conectada a los circuitos que controlan las imágenes de los videojuegos es actualmente lo más novedoso en tecnología. Este chip de IA se creó con el propósito expreso de hacer que ChatGPT y otros sistemas de IA sean más rápidos y asequibles.
Estos chips se han convertido repentinamente en el foco de lo que algunos expertos perciben como una revolución de la IA que tiene el potencial de transformar no solo la industria de la tecnología, sino quizás incluso todo el planeta. El jueves pasado, cuando la compañía anticipó un aumento significativo en los ingresos que, según los expertos, reflejaba un aumento en las ventas de sus productos, las acciones de Nvidia, el principal diseñador de chips de IA, se dispararon alrededor de un 25 %. El martes se produjo un aumento temporal en el valor de la empresa por encima de 1 billón de dólares.
Entonces, ¿qué son los chips de IA?
Responder a esa pregunta es difícil. “Realmente no existe una definición completamente acordada de chips de IA”, dijo Hannah Dohmen, analista de investigación del Centro de Seguridad y Tecnología Emergente.
Sin embargo, la palabra generalmente se refiere al equipo computacional que se ha diseñado para manejar cargas de trabajo de IA, por ejemplo, “entrenando” sistemas de IA para abordar problemas desafiantes que de otro modo abrumarían a las computadoras tradicionales.
Orígenes de los videojuegos
En 1993, tres hombres de negocios fundaron Nvidia con el objetivo de hacer avanzar los gráficos computacionales. En unos pocos años, la empresa había creado un nuevo chip conocido como unidad de procesamiento de gráficos o GPU. Al realizar numerosos cálculos gráficos complicados simultáneamente, la GPU aceleró enormemente tanto la creación como el juego de videojuegos.
Tanto los videojuegos como la inteligencia artificial (IA) crecerían utilizando este método, denominado formalmente procesamiento paralelo. Con tasas de error mucho más bajas que los rivales, dos estudiantes graduados de la Universidad de Toronto implementaron una red neuronal basada en GPU para ganar la prestigiosa competencia ImageNet AI en 2012.
La victoria despertó el interés en la computación paralela relacionada con la IA, creando un nuevo mercado para Nvidia y sus competidores, al tiempo que brinda a los académicos herramientas efectivas para avanzar en el campo de la inteligencia artificial.
Chips modernos de IA
Después de once años, Nvidia sigue siendo el principal fabricante de procesadores para crear y mejorar sistemas de IA. 80 mil millones de transistores están contenidos en uno de sus productos más recientes, la GPU H100, que es alrededor de 13 millones más que el procesador de gama alta más reciente de Apple para la computadora portátil MacBook Pro. Como era de esperar, el costo de esta tecnología es alto; el H100 cotiza por $30,000 en una tienda en línea.
Para fabricar estos intrincados chips de GPU, Nvidia tendría que hacer grandes gastos en plantas nuevas. En cambio, depende de fabricantes asiáticos de chips como Samsung Electronics en Corea y Taiwan Semiconductor Manufacturing Co.
Los servicios de computación en la nube como los proporcionados por Amazon y Microsoft son algunos de los mayores consumidores de chips de IA. Estos servicios permiten a las empresas y organizaciones más pequeñas que no podían permitirse el lujo de desarrollar sus propios sistemas de IA desde cero para emplear tecnologías basadas en la nube para ayudar con actividades que pueden ir desde el descubrimiento de fármacos hasta la gestión de clientes mediante el alquiler de su capacidad informática de IA.
Otros usos y competencia
Fuera de la IA, el procesamiento paralelo tiene varias aplicaciones. Por ejemplo, hace unos años escaseaban las tarjetas gráficas Nvidia porque los mineros de criptomonedas, que arman bancos de computadoras para resolver acertijos matemáticos desafiantes a cambio de pagos con bitcoins, se habían apoderado de la mayoría de ellas. Cuando el mercado de bitcoin colapsó en los primeros años de 2022, ese problema disminuyó.
Según los analistas, Nvidia ciertamente enfrentaría una rivalidad más desafiante. Advanced Micro Devices, que compite con Nvidia en el mercado de chips gráficos para computadora, es un posible rival. Recientemente, AMD ha tomado medidas para mejorar su propia línea de procesadores de IA.
Santa Clara de California es el hogar de Nvidia. Jensen Huang, cofundador, sigue siendo el presidente y director ejecutivo de la empresa.
