Qualcomm Publicidad anunció el lunes que está trabajando en chips aceleradores de IA, lo que significa que habrá nueva competencia para NVIDIA. La empresa que domina el panorama del hardware de IA se enfrenta a un gran grupo de competidores que intentan socavar esa posición, pero el problema para todas estas empresas no son los chips, sino algo más. Una llamada CUDA.
Qué pasó. Qualcomm ha anunciado el chip AI200, que se empezará a vender en 2026, y el AI250, que lo hará en 2027. Ambos podrán trabajar en sistemas rack con refrigeración líquida. Los servidores de Qualcomm pueden tener hasta 72 chips basados en las NPU Hexagon de los SoC Snapdragon de la compañía.
Conclusión sí, formación no.. La compañía ha revelado que sus chips se centran en la inferencia (la ejecución de modelos de IA) en lugar del entrenamiento. Qualcomm dice que sus sistemas basados en rack tendrán costos operativos más bajos que los proveedores de sistemas en la nube. Cada rack consume 160 kW, un valor comparable al consumo de algunos racks basados en GPU NVIDIA. No hay información sobre el precio de estos chips, las tarjetas ni los racks en los que se integrarán, ni cuántas NPU se podrán ofrecer en cada rack. Lo que sí sabemos es que las tarjetas aceleradoras de Qualcomm soportan hasta 768GB de memoria, más de lo que ofrecen NVIDIA o AMD en sus modelos actuales. según CNBC.
Chips para terceros. El otro punto importante es que Qualcomm venderá sus chips de IA y otros componentes por separado, lo que permitirá a las grandes empresas de IA «personalizar» sus propios bastidores basados en chips de Qualcomm. Es una filosofía idéntica a la que han adoptado en el mundo de sus SoC móviles. Los inversores vieron la noticia con extraordinario optimismo y las acciones de Qualcomm subieron un 11% en la sesión del lunes.
NVIDIA domina con mano de hierro. En el segmento de chips de IA, NVIDIA es el rey. La compañía es protagonista absoluta de este mercado y, según CNBC, ostenta una cuota de mercado del 90%, lo que le ha permitido disparar su valoración hasta los 4.500 millones de dólares. Este dominio ahora podría verse amenazado por la avalancha de chips de diferentes fabricantes.
Todo contra NVIDIA. AMD tiene su excelente Instinct, Google tiene su TPU, Amazon tiene su Trainium, Microsoft tiene su Maia y Huawei tiene su Ascend. Todos ellos hacen propuestas realmente impresionantes de chips NVIDIA, y poco a poco estas soluciones se van integrando en cada vez más centros de datos. Pero el verdadero problema no está en el hardware, sino en el software.
El gran desafío es derrotar a CUDA. EL estándar de facto en la industria de la IA que utilizan los desarrolladores es CUDA, una plataforma que permite aprovechar al máximo las capacidades de inteligencia artificial de los chips NVIDIA. Esta combinación hardware-software es mucho más sofisticada que la de competidores que han resuelto la parte hardware (o van por buen camino) pero no tienen una plataforma comparable a CUDA. AMD tiene ROCmlo cual es particularmente interesante porque es de código abierto, pero sus características actualmente no se acercan a las de CUDA.
¿Reinventar la rueda? CUDA existe desde hace casi dos décadas, lo que significa que la mayoría de la investigación académica y los modelos innovadores (como ImageNet) se han escrito para CUDA. No es un lenguaje, sino una enorme colección de bibliotecas, marcos optimizados (como cuDNN), herramientas de depuración y una enorme comunidad. Hacer evolucionar a un competidor es esencialmente como reinventar la rueda, y las migraciones son costosas y no serán fáciles de adoptar para las empresas y las nuevas empresas.
China también está en la lucha. Y si hay otro gran protagonista en esta carrera es, por supuesto, China. El gigante asiático, anteriormente dependiente de NVIDIA, está intentando deshacerse de este fabricante y, además de desarrollar chips de IA avanzados, también intenta desarrollar su propio software de IA que supere a CUDA.
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