En 2013 Jeff Dean, uno de los directivos de Google, se dio cuenta de que necesitaban desarrollar un chip propio para sus centros de datos. Y no por que quisieran trabajar con IA, no, sino por algo impensable:
las búsquedas de voz de Android.
Aquello dio lugar al nacimiento de los Tensor Processing Unit (TPU) de Google, los chips que ayudaron a solucionar aquel problema pero que poco a poco se convirtieron, sin que Google lo pretendiera, en un arma en la guerra de la IA. Estos componentes han evolucionado y se han acabado aplicando con éxito para entrenar y ejecutar modelos de IA como Gemini, y de hecho han logrado algo asombroso:
que NVIDIA se tambalee.
La todopoderosa empresa liderada por Jensen Huang
lleva años liderando el sector gracias a sus GPUs y
sobre todo gracias a CUDA, pero es que esos dos grande ases en la manga podrían dejar de serlo pronto. Por un lado, por las citadas TPU que están demostrando su capacidad y que de hecho Google ya no solo usa para ella sola: está empezando a
ofrecer sus chips a otras empresas como Anthropic.
Pero es que en Google también tienen jugada doble. Estos días hemos sabido que la empresa se ha aliado con Meta —ahí es nada— para desarrollar
una tecnología con nombre en clave "TorchTPU". El objetivo: poder ejecutar de forma nativa PyTorch (la librería estrella de los desarrolladores de IA) y robarle así a CUDA parte de su relevancia.
Pero claro, ante esas ofensivas de Google, NVIDIA ha jugado su carta. Y lo ha hecho con pasta:
ha pagado 20.000 millones de dólares para lograr una "licencia no exclusiva" de la tecnología desarrollada por Groq. Esta startup —no confundir con el modelo Grok de Elon Musk— fabrica chips aceleradores de IA, pero es que lo que ha hecho NVIDIA no es una inversión, sino una compra encubierta. La idea, lograr una ventaja competitiva y no tener que dar cuenta a los reguladores.
En esta guerra, como
ya hemos visto con el copyright, todo vale, queridos lectores.
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