Qualcomm revoluciona el mercado: Presenta chips de IA para centros de datos que desafían a Nvidia y AMD - acciones disparadas un 23%
El gigante de semiconductores acaba de sacudir el ecosistema tecnológico con su entrada en el campo de batalla de la inteligencia artificial.
La jugada estratégica
Qualcomm ejecuta un movimiento maestro - lanza procesadores especializados en IA que compiten directamente con los dominantes Nvidia y AMD en el lucrativo mercado de centros de datos.La reacción del mercado
Wall Street responde con entusiasmo desmedido - las acciones de Qualcomm se disparan un 23% en una sola sesión, demostrando que los inversores creen en esta apuesta arriesgada.El panorama competitivo
El factor financiero Mientras los analistas se rascan la cabeza preguntándose si esta euforia bursátil es sostenible o simplemente otro ejemplo de la manía especulativa por cualquier cosa que lleve el sello "IA". La carrera por dominar la inteligencia artificial empresarial acaba de acelerarse - y Qualcomm tiene la intención de liderar el pelotón.
Fuente: Qualcomm/X
La idea es brindarles a los laboratorios de IA y a los hiperescaladores la potencia que necesitan para ejecutar modelos de IA masivos, sin necesitar la cadena de suministro de Nvidia ni la segunda posición de AMD.
Qualcomm entra en la batalla de rack completo con chips de IA para centros de datos
El AI200 y el AI250 están construidos utilizando la misma tecnología dentro de los chips de teléfonos de Qualcomm, llamadas unidades de procesamiento neuronal (NPU) Hexagon.
Durga Malladi, gerente general de centros de datos y edge de la compañía, dijo a los periodistas la semana pasada: "Primero queríamos demostrar nuestro valor en otros dominios, y una vez que desarrollamos nuestra fuerza allí, nos resultó bastante fácil ascender al nivel del centro de datos".
Estos racks están diseñados para inferencia, no para entrenamiento. Esto significa que Qualcomm no busca desarrollar chips que ayuden a entrenar modelos como los GPT de OpenAI, que se entrenaron en GPU Nvidia.
En cambio, el enfoque se centra en ejecutar esos modelos de forma más rápida y económica una vez entrenados. Ahí es donde se producen la mayoría de las cargas de trabajo reales.
Y aquí hay dinero... mucho dinero. McKinsey afirma que el mundo gastará 6,7 billones de dólares en centros de datos para 2030, y la mayor parte se destinará a hardware de IA. Nvidia controla más del 90 % de ese mercado actualmente y su capitalización bursátil supera los 4,5 billones de dólares. Pero los clientes están cada vez más inquietos.
OpenAI anunció recientemente que está comprando chips de AMD e incluso podría adquirir una parte de la compañía. Google, Amazon y Microsoft están diseñando sus propios aceleradores de IA. Todos buscan una opción que no implique hacer cola tras una docena de laboratorios de IA solo para recibir un envío de GPU de Nvidia.
El consumo de energía, la flexibilidad y la memoria hacen que Qualcomm se destaque
Malladi afirmó que los racks consumen unos 160 kilovatios, lo que equivale al consumo energético de los racks de Nvidia. Sin embargo, Qualcomm afirma que sus sistemas son más económicos de operar, especialmente para los proveedores de servicios en la nube.
La empresa también venderá piezas por separado, lo que ofrece a los clientes la libertad de construir bastidores personalizados. "Lo que hemos intentado es asegurarnos de que nuestros clientes puedan elegir entre comprarlo todo o combinarlo todo", añadió Malladi.
Incluso Nvidia y AMD podrían acabar comprando partes de la oferta de Qualcomm. Esto incluye sus unidades centrales de procesamiento (CPU), que según Malladi estarán disponibles como componentes independientes. No se ha revelado el precio total de los chips, tarjetas ni bastidores. Qualcomm tampoco confirmó cuántas NPU caben en un bastidor.
A principios de este año, Qualcomm firmó un acuerdo con Humain, de Arabia Saudita, que planea instalar chips de inferencia de Qualcomm en centros de datos con un consumo de hasta 200 megavatios. Este acuerdo convirtió a Humain en uno de los primeros clientes importantes de los sistemas a escala de rack.
La compañía también afirmó que sus tarjetas de IA manejan 768 gigabytes de memoria, una cantidad superior a la que ofrecen actualmente Nvidia o AMD. También afirmó una mayor eficiencia energética y un mejor coste de propiedad, aunque no proporcionó cifras exactas.
Reclama tu asiento gratuito en una comunidad exclusiva de comercio de criptomonedas , limitada a 1000 miembros.
