Según Jensen Huang, director ejecutivo de Nvidia, 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 comprará más computadoras. También hay que asumir que las computadoras serán más rápidas y, por lo tanto, la cantidad total que se necesita no será tanta», dijo Huang en el escenario de la Cumbre de Gobiernos Mundiales en Dubai. «Si simplemente se asume que las computadoras no funcionan, «Para ir más rápido», continuó Huang, «se podría llegar a la conclusión de que necesitamos 14 planetas, tres galaxias y cuatro soles más para alimentar todo esto, pero la arquitectura informática continúa avanzando». El mercado mundial de semiconductores alcanzará el billón de dólares en 2023, frente a 556 mil millones de dólares en 2021, según Digitimes Research. Digitimes espera que los servidores y la inteligencia artificial sean los principales motores de crecimiento para 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, dijo Huang. etapa en la 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 esta avalancha masiva de IA requiera cantidades incalculables de energía, y que los recursos naturales necesarios sean “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 desarrollar 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 IA patentados, pero 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 “aptas para 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 decenas de competidores en China que se aprovechan de las restricciones estadounidenses para exportar GPU de Nvidia al país y desarrollan alternativas. Copyright © 2024 IDG Communications, Inc.

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