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El director ejecutivo de Nvidia Corp., Jensen Huang, mostró nuevos chips destinados a ampliar el dominio de su empresa en la computación con inteligencia artificial, una posición que ya la ha convertido en el tercer negocio más valioso del mundo.
Un nuevo diseño de procesador llamado Blackwell es varias veces más rápido en el manejo de los modelos que sustentan la IA, dijo la compañía en su conferencia GTC en San José, California. Eso incluye el proceso de desarrollo de la tecnología (una etapa conocida como capacitación) y su funcionamiento, lo que se llama inferencia.os chips Blackwell, que están compuestos por 208 mil millones de transistores, serán la base de las nuevas computadoras y otros productos que implementarán los operadores de centros de datos más grandes del mundo, una lista que incluye a Amazon.com Inc., Microsoft Corp., Alphabet Inc. Google y Oracle Corp. Blackwell, que lleva el nombre de David Blackwell, el primer académico negro admitido en la Academia Nacional de Ciencias, tiene una tarea difícil que seguir. Su predecesor, Hopper, impulsó ventas explosivas en Nvidia al desarrollar el campo de los chips aceleradores de IA.
El producto estrella de esa línea, el H100, se ha convertido en uno de los productos más preciados en el mundo de la tecnología: alcanza decenas de miles de dólares por chip. El crecimiento también ha disparado la valoración de Nvidia. Es el primer fabricante de chips que tiene una capitalización de mercado de más de 2 billones de dólares y sólo está detrás de Microsoft Corp. y Apple Inc. en general. Huang, cofundador de Nvidia, dijo que la IA es la fuerza impulsora de un cambio fundamental en la economía y que los chips Blackwell son “el motor para impulsar esta nueva revolución industrial”, según comentarios preparados para el evento del lunes.
Nvidia está “trabajando con las empresas más dinámicas del mundo, haremos realidad la promesa de la IA para todas las industrias”, dijo. El nuevo diseño tiene tantos transistores (los pequeños interruptores que dan a los semiconductores su capacidad para almacenar y procesar información) que es demasiado grande para las técnicas de producción convencionales. En realidad, son dos chips unidos entre sí a través de una conexión que garantiza que actúen sin problemas como uno solo, dijo la compañía. El socio fabricante de Nvidia, Taiwan Semiconductor Manufacturing Co., utilizará su técnica 4NP para producir el producto.
Blackwell también tendrá una capacidad mejorada para vincularse con otros chips y una nueva forma de procesar datos relacionados con la IA que acelera el proceso. Es parte de la próxima versión de la línea de “superchips” de la compañía, lo que significa que se combina con la unidad central de procesamiento de Nvidia llamada Grace. Los usuarios tendrán la opción de emparejar esos productos con nuevos chips de red, uno que utilice un estándar patentado InfiniBand y otro que dependa del protocolo Ethernet más común. Nvidia también está actualizando sus servidores HGX con el nuevo chip.
La empresa con sede en Santa Clara, California, comenzó a vender tarjetas gráficas que se hicieron populares entre los jugadores de computadora. Las unidades de procesamiento de gráficos de Nvidia, o GPU, finalmente demostraron ser exitosas en otras áreas debido a su capacidad para dividir los cálculos en muchas tareas más simples y manejarlas en paralelo. Esa tecnología ahora está pasando a tareas más complejas y de varias etapas, basadas en conjuntos de datos en constante crecimiento.
Blackwell ayudará a impulsar la transición más allá de trabajos de IA relativamente simples, como reconocer el habla o crear imágenes, dijo la compañía. Eso podría significar generar un vídeo tridimensional simplemente hablando con una computadora, basándose en modelos que tienen hasta 1 billón de parámetros. A pesar de todo su éxito, los ingresos de Nvidia se han vuelto altamente dependientes de un puñado de gigantes de la computación en la nube: Amazon, Microsoft, Google y Meta Platforms Inc. Esas empresas están invirtiendo dinero en centros de datos, con el objetivo de superar a sus rivales con nuevos servicios relacionados con la IA. El desafío para Nvidia es ampliar su tecnología a más clientes. Huang pretende lograr esto facilitando a las corporaciones y gobiernos la implementación de sistemas de inteligencia artificial con su propio software, hardware y servicios.