ByteDance, la empresa propietaria de TikTok, está trabajando en dos GPU de IA. Estas GPU estarán listas para la producción en masa en 2026. Según The Information, ByteDance quiere depender menos de Nvidia para el hardware de IA y seguir las reglas de exportación de Estados Unidos. TSMC, un importante fabricante de chips, producirá las GPU utilizando tecnología avanzada N4 o N5. ByteDance utiliza muchas GPU de Nvidia para sus proyectos de IA. Este año, la empresa gastó más de 2 mil millones de dólares en unas 200.000 GPU Nvidia H20, con un coste de unos 10.000 dólares cada una. La mayoría de estas GPU aún no se han entregado. El alto coste y la oferta limitada están empujando a ByteDance a crear sus propios chips. Al fabricar sus propias GPU, ByteDance espera ahorrar dinero y tener más control sobre su hardware de IA. Dos GPU de IA para diferentes tareas ByteDance planea construir dos tipos de GPU de IA. Una se centrará en el entrenamiento de IA, mientras que la otra se encargará de la inferencia de IA. El entrenamiento de IA implica enseñar un modelo de aprendizaje automático utilizando grandes conjuntos de datos. La inferencia de IA utiliza el modelo entrenado para hacer predicciones en tiempo real, como las recomendaciones de contenido de TikTok. Broadcom, una empresa con experiencia en el diseño de chips de IA, ayudará a ByteDance a crear estas GPU. Los chips se fabricarán utilizando la tecnología avanzada N4 o N5 de TSMC, similar a la que se utiliza para las GPU Blackwell de Nvidia. Estos chips de alta tecnología funcionarán bien y consumirán menos energía, lo que los hace adecuados para las necesidades de IA de ByteDance. Sin embargo, las GPU de ByteDance probablemente serán menos potentes que las H100 de Nvidia debido a las restricciones de exportación de EE. UU. Aun así, ByteDance podría ahorrar dinero y reducir su dependencia del hardware de Nvidia al producir sus propias GPU de IA. Desafíos con el software y la competencia Si bien construir sus propias GPU es un paso audaz, ByteDance enfrenta desafíos de software. En este momento, la empresa depende del software CUDA de Nvidia para ejecutar sus sistemas de IA. CUDA ayuda a los desarrolladores a utilizar las GPU de Nvidia para tareas como el aprendizaje automático. Si ByteDance cambia a sus propias GPU, necesitará crear una nueva plataforma de software que funcione con sus chips. Gizchina Noticias de la semana Otras empresas chinas, como Huawei, han intentado desarrollar sus propias GPU de IA, pero todavía dependen del hardware de Nvidia para muchas tareas. ByteDance puede seguir un camino similar, utilizando sus propias GPU para ciertas cargas de trabajo mientras sigue utilizando las de Nvidia para tareas más exigentes. Nvidia sigue liderando Nvidia sigue siendo el líder en hardware de IA. Incluso con las restricciones de exportación de EE. UU., La GPU H20 de Nvidia tiene una gran demanda en China. La H20 es una versión simplificada de la GPU H100 de Nvidia, pero aún ofrece un gran rendimiento. Cuenta con 96 GB de memoria, un ancho de banda de memoria rápido y la capacidad de conectar ocho GPU. Nvidia espera enviar más de un millón de unidades H20 a empresas chinas este año, generando más de $ 12 mil millones en ingresos. Esto es casi el doble de lo que Huawei planea hacer con sus GPU de IA el próximo año. Aunque muchas empresas están intentando desarrollar sus propias GPU de IA, los productos de Nvidia siguen dominando el mercado. La decisión de ByteDance de fabricar sus propias GPU es un paso importante, pero la empresa necesitará tiempo para competir con Nvidia. Desarrollar una plataforma de software sólida y garantizar que sus chips funcionen bien para diversas tareas de IA será clave. Si ByteDance tiene éxito, podría cambiar el mercado de hardware de IA, especialmente en China, donde la demanda de chips de IA está creciendo rápidamente. Conclusión ByteDance está fabricando sus propias GPU de IA para reducir su dependencia de Nvidia. Este es un gran paso para la empresa, pero será un desafío. ByteDance necesitará crear una nueva plataforma de software y competir con Nvidia, que es el líder en hardware de IA. Si ByteDance tiene éxito, podría cambiar el mercado de hardware de IA, especialmente en China. Las GPU de IA de ByteDance estarán listas para la producción en masa en 2026. Estas GPU se utilizarán para el entrenamiento y la inferencia de IA. ByteDance utilizará la tecnología avanzada N4 o N5 de TSMC para fabricar estas GPU. La empresa espera ahorrar dinero y tener más control sobre su hardware de IA fabricando sus propias GPU. Descargo de responsabilidad: es posible que recibamos una compensación de algunas de las empresas de cuyos productos hablamos, pero nuestros artículos y reseñas son siempre nuestras opiniones honestas. Para obtener más detalles, puede consultar nuestras pautas editoriales y obtener más información sobre cómo utilizamos los enlaces de afiliados.
