En contexto: El floreciente sector de la IA ha impulsado las finanzas de Nvidia a nuevas alturas, ya que sus GPU de aceleración de IA se han vuelto muy buscadas. Sin embargo, estos componentes de uso general se enfrentan a una competencia cada vez mayor, lo que ha llevado a la empresa a desarrollar chips más eficientes adaptados a clientes y tareas específicas.
Fuentes confidenciales han dijo Reuters que Nvidia se está embarcando en una empresa de 30.000 millones de dólares para formar una nueva unidad de soluciones de chips personalizados. Los productos se centrarían en múltiples sectores, siendo la IA la principal preocupación. Según se informa, la compañía ha iniciado conversaciones con Microsoft, Meta, Google y OpenAI.
Además de la IA, la nueva unidad también podría diseñar hardware personalizado de telecomunicaciones, nube, automoción y juegos. Por ejemplo, gran parte del negocio de su rival AMD proviene del diseño de procesadores personalizados para consolas Xbox y PlayStation. El costoso impulso de Nvidia hacia el hardware personalizado es probablemente una respuesta a la intensificación de la competencia en el ámbito de la IA generativa, que ha disparado las ganancias de la empresa.
Desde el comienzo de la moda de la IA generativa, Nvidia ha aumentado drásticamente el precio de sus acciones y su capitalización de mercado al vender GPU para centros de datos H100 con una ganancia del 1.000 por ciento. Si bien la empresa no revela sus gastos, las estimaciones indican que fabricar un H100 cuesta unos miles de dólares, mientras que se vende entre 25.000 y 60.000 dólares.
A pesar de su precio astronómico, los clientes nunca se cansan de ellos. Meta planea comprar cientos de miles de H100 antes de fin de año. La situación tiene empujado Las acciones de Nvidia superaron los 720 dólares esta semana, un aumento del 50 por ciento desde principios de año y más del 200 por ciento en comparación con 2022: la capitalización de mercado de la compañía de 1,77 billones de dólares está sólo ligeramente por detrás de Amazon y Alphabet.
Los chips de IA H100, A100 y el nuevo H200 de Nvidia dominan actualmente los mercados de cargas de trabajo informáticas de alto rendimiento y de IA de uso general. Sin embargo, está surgiendo una competencia cada vez más intensa por parte de empresas como AMD, que afirma que su MI300X supera el H100 a una fracción del costo.
Además, otras empresas están diseñando silicio propio, que permite un mayor control sobre los costes y el consumo de energía. La huella energética de la IA generativa es que se acerca la de los países pequeños, por lo que mejorar la eficiencia se ha convertido en un área principal de investigación en el sector, donde el hardware hecho a medida podría resultar esencial. A finales del año pasado, Amazon reveló el Trainium2 y el Graviton4 basado en Arm, que prometen importantes ganancias de eficiencia.