Carrera de chips: Microsoft, Meta, Google y Nvidia compiten por la supremacía en chips de inteligencia artificial
Los potentes chips están impulsando la inteligencia artificial, y las empresas quieren aprovechar esta oportunidad.
El avance de la inteligencia artificial generativa ha sido impulsado por Nvidia y sus avanzadas GPU. La demanda supera ampliamente la oferta, lo que ha convertido a la H100 en un artículo altamente codiciado y extremadamente costoso, llevando a Nvidia a convertirse en una empresa de un billón de dólares por primera vez. Esto también está motivando a clientes como Microsoft, Meta, OpenAI, Amazon y Google a comenzar a trabajar en sus propios procesadores de IA. Mientras tanto, Nvidia y otros fabricantes de chips como AMD e Intel están inmersos en una carrera armamentista para lanzar chips de IA más nuevos, eficientes y potentes. Con el crecimiento continuo de la demanda de servicios de IA generativa, es evidente que los chips serán el próximo gran campo de batalla para la supremacía de la IA. Meta está trabajando en un nuevo chip para IA Ilustración de Nick Barclay / The Verge
Meta está construyendo su primer chip personalizado específicamente para ejecutar modelos de IA, anunció la compañía el jueves. A medida que Meta incrementa sus esfuerzos en IA —el CEO Mark Zuckerberg recientemente dijo que la empresa ve "una oportunidad para introducir agentes de IA a miles de millones de personas de maneras que serán útiles y significativas"— el chip y otros planes de infraestructura revelados el jueves podrían ser herramientas críticas para que Meta compita con otros gigantes tecnológicos que también están invirtiendo recursos significativos en IA.
El nuevo chip MTIA de Meta, que significa Acelerador de Entrenamiento e Inferencia de Meta, es su "familia de chips aceleradores personalizados para cargas de trabajo de inferencia", escribió Santosh Janardhan, VP de Meta y jefe de infraestructura, en una publicación de blog. Aparentemente, el chip proporciona "mayor potencia de cálculo y eficiencia" que las CPUs y está "personalizado para nuestras cargas de trabajo internas". Con una combinación de chips MTIA y GPUs, Janardhan afirmó que Meta cree que "podremos ofrecer un mejor rendimiento, menor latencia y mayor eficiencia para cada carga de trabajo".
