{"id":102606,"date":"2025-10-29T00:39:45","date_gmt":"2025-10-29T00:39:45","guid":{"rendered":"https:\/\/enfoquenoticioso.com\/?p=102606"},"modified":"2025-10-29T00:39:45","modified_gmt":"2025-10-29T00:39:45","slug":"todo-el-mundo-esta-desarrollando-chips-que-compitan-con-los-de-nvidia-estan-en-la-carrera-equivocada","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/enfoquenoticioso.com\/?p=102606","title":{"rendered":"Todo el mundo est\u00e1 desarrollando chips que compitan con los de NVIDIA. Est\u00e1n en la carrera equivocada"},"content":{"rendered":"
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Qualcomm anunci\u00f3<\/a> el lunes que est\u00e1 trabajando en chips aceleradores de IA, lo que significa que habr\u00e1 nueva competencia para NVIDIA. La empresa que domina el panorama de hardware de IA est\u00e1 viendo como un nutrido grupo de competidores tratan de erosionar esa posici\u00f3n, pero el problema de todas esas compa\u00f1\u00edas no son los chips, sino otra cosa. Una llamada CUDA<\/a>.<\/p>\n

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Qu\u00e9 ha pasado<\/strong>. Qualcomm ha anunciado<\/a> el chip AI200, que se comenzar\u00e1 a vender en 2026, y el AI250, que lo har\u00e1 en 2027. Ambos podr\u00e1n funcionar en sistemas de tipo rack que cuenten con refrigeraci\u00f3n l\u00edquida. Los servidores de Qualcomm podr\u00e1n tener hasta 72 chips que tienen como base las NPUs Hexagon de los SoC Snapdragon de la empresa.\u00a0<\/p>\n

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Inferencia s\u00ed, entrenamiento no<\/strong>. La empresa ha revelado que sus chips se centran en la inferencia (la ejecuci\u00f3n de modelos de IA) y no en el entrenamiento. Sus sistemas basados en racks tendr\u00e1n costes operativos inferiores al de los proveedores de sistemas en la nube, afirman en Qualcomm. Cada rack consume 160 kW, una cifra comparable al consumo de algunos racks basados en GPUs de NVIDIA. No hay detalles sobre el precio de estos chips, las tarjetas o los racks que los integrar\u00e1n, y tampoco sobre cu\u00e1ntos NPUs se pueden ofrecer en cada rack. Lo que s\u00ed sabemos es que las tarjetas aceleradoras de Qualcomm soportar\u00e1n hasta 768 GB de memoria, m\u00e1s de lo que ofrecen NVIDIA o AMD en sus modelos actuales seg\u00fan CNBC<\/a>.<\/p>\n

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Chips para terceros<\/strong>. El otro punto importante es que Qualcomm vender\u00e1 sus chips de IA y otros componentes de forma separada, lo que permitir\u00e1 a las grandes empresas de IA a \u00abpersonalizar\u00bb sus propios racks basados en chips de Qualcomm. Es una filosof\u00eda id\u00e9ntica a la que han adoptado en el mundo de sus SoCs para m\u00f3viles. Los inversores vieron la noticia con un optimismo excecpcional, y las acciones de Qualcomm subieron un 11% en la sesi\u00f3n del lunes.<\/p>\n

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NVIDIA domina con mano de hierro<\/strong>. En el segmento de los chips de IA, el rey es NVIDIA. La empresa es absoluta protagonista de este mercado y seg\u00fan CNBC mantiene un 90% de cuota de mercado, lo que le ha permitido disparar su valoraci\u00f3n hasta los 4,5 billones de d\u00f3lares. Ese dominio ahora podr\u00eda verse amenazado por la avalancha de chips que est\u00e1n llegando de diversos fabricantes.<\/p>\n

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Todos contra NVIDIA<\/strong>. AMD tiene sus excelentes<\/a> Instinct, Google tiene sus TPU<\/a>, Amazon sus Trainium<\/a>, Microsoft sus Maia<\/a> y Huawei tiene sus Ascend<\/a>. Todas ellas plantean propuestas realmente llamativas para los chips de NVIDIA, y poco a poco esas soluciones est\u00e1n siendo integradas en m\u00e1s y m\u00e1s centros de datos. Pero el problema real no est\u00e1 en el hardware, sino en el software.<\/p>\n

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El gran reto es doblegar a CUDA<\/strong>. EL est\u00e1ndar de facto en la industria IA que utilizan los desarrolladores es CUDA<\/a>, una plataforma que permite aprovechar al m\u00e1ximo las capacidades de los chips de NVIDIA en el \u00e1mbito de la inteligencia artificial. Esa combinaci\u00f3n hardware+software est\u00e1 mucho m\u00e1s madura que la de sus competidores, que tienen la parte hardware resuelta (o van por buen camino) pero que no disponen de una plataforma comparable a CUDA. AMD dispone de ROCm<\/a>, que es especialmente interesante por ser Open Source, pero de momento sus prestaciones siguen sin alcanzar a las de CUDA.<\/p>\n

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\u00bfReinventar la rueda?<\/strong> CUDA lleva en el mercado casi dos d\u00e9cadas, lo que significa que la mayor\u00eda de la investigaci\u00f3n acad\u00e9mica y los modelos pioneros \u2014como ImageNet\u2014 se escribieron para CUDA. No es un lenguaje, es una vasta colecci\u00f3n de librer\u00edas, frameworks optimizados (como cuDNN), herramientas de depuraci\u00f3n y una comunidad enorme. Desarrollar un competidor es b\u00e1sicamente como reinventar la rueda, y las migraciones son costosas y las empresas y startups no van a tener f\u00e1cil asumirlo.<\/p>\n

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China tambi\u00e9n est\u00e1 en la pelea<\/strong>. Y por supuesto, si hay otra gran protagonista en esta carrera, esa es China. El gigante asi\u00e1tico, antes dependiente de NVIDIA, busca librarse de este fabricante, y junto al desarrollo de chips avanzados de IA tambi\u00e9n est\u00e1n intentando tener su propio software de IA para superar a CUDA<\/a>.<\/p>\n

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En Xataka | La IA es lo mejor que le est\u00e1 pasando a la fusi\u00f3n nuclear. Ya est\u00e1 acelerando la construcci\u00f3n de ITER<\/a><\/p>\n<\/p><\/div>\n

Ver fuente<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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