Según el director ejecutivo de Nvidia, Jensen Huang, la velocidad y eficiencia cada vez mayores de los procesadores significan que Sam Altman de OpenAI no necesitará 7 billones de dólares para su iniciativa de chips de IA.
“No se puede dar por sentado que se comprarán más ordenadores. También hay que asumir que las computadoras van a ser más rápidas y por lo tanto la cantidad total que se necesita no es tanta”. Huang dijo en el escenario. en la Cumbre Mundial de Gobiernos en Dubai.
“Si simplemente asumes que las computadoras no van a ser más rápidas”, continuó Huang, “podrías llegar a la conclusión de que necesitamos 14 planetas, tres galaxias y cuatro soles más para alimentar todo esto, pero la arquitectura de las computadoras continúa avanzando. «
El mercado mundial de semiconductores alcanzará el billón de dólares en 2023, frente a los 556.000 millones de dólares de 2021, según Investigación de dígitos. Digitimes espera que los servidores y la IA sean los principales motores de crecimiento de la industria (pero no por una suma de 7 billones de dólares) debido a una saturación proyectada en el espacio de las PC y las portátiles.
Pero incluso estas cifras de Digitimes podrían necesitar ser actualizadas, y Huang dijo en el escenario que Nvidia tendrá una base instalada de 2 billones de dólares para finales de la década.
“Actualmente hay una base instalada de centros de datos por valor de alrededor de un billón de dólares. En el transcurso de los próximos cuatro o cinco años, tendremos centros de datos por valor de 2 billones de dólares que impulsarán el software en todo el mundo”, afirmó Huang.
A algunos expertos también les preocupa que esto fiebre terrestre masiva de IA requerirá cantidades incalculables de energía y los recursos naturales necesarios serán “alucinantes”.
¿Son las GPU el futuro de la IA?
La industria de la IA se enfrenta a un desafío importante debido a la escasez de chips o GPU de IA, lo que obstaculiza su crecimiento.
Huang había dicho anteriormente que estaba trabajando para construir un suministro de GPU para países aliados de Occidente como Japón que buscan desarrollar capacidades de IA “soberanas”.
Pero ¿qué pasaría si las GPU no fueran el único tipo de chip que podría generar el futuro de la IA?
Huang dijo en el escenario que la mayoría de las principales empresas tecnológicas del mundo, incluidas Google y Meta, estaban construyendo sus propios chips de inteligencia artificial, pero que la ventaja de Nvidia es que es la única arquitectura que abarca desde la nube hasta los servidores y la informática de punta.
“Eso es lo que hace que Nvidia sea única. Nuestra arquitectura CUDA tiene la capacidad de adaptarse a cualquier cosa que surja”, dijo. «Como está disponible en cualquier lugar, cualquier investigador puede acceder a las GPU de Nvidia e inventar la próxima generación de IA».
Huang dijo que esta accesibilidad significa que Nvidia es clave para «democratizar la IA».
NVIDIA ha estado desarrollando Versiones “compatibles con China” de sus GPU preparadas para IA para cumplir con las restricciones de exportación del gobierno de EE. UU. y permanecer en el mercado.
Huang advirtió anteriormente que hay docenas de competidores en China que se aprovechan de las restricciones estadounidenses sobre exportando GPU Nvidia al país y desarrollar alternativas.
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