La próxima guerra de la IA podría no ser solo una guerra de GPU.
Cuando muchas personas piensan en inteligencia artificial, lo primero que les viene a la mente es Nvidia, creyendo que el desarrollo de la IA depende de las GPU.
Recientemente, el ecosistema de procesadores x86 relacionados con AMD e Intel, junto con tecnologías de optimización de software de IA como PyTorch y oneDNN, ha vuelto a captar la atención.
¿Qué significa esto?
En términos simples, significa que mediante la optimización del software y la tecnología de cálculo de bajo nivel, la CPU también puede realizar de manera más eficiente una parte de las tareas de cálculo de IA.
En el pasado, el mercado se enfocaba en quién tenía la potencia de cálculo más fuerte; en el futuro, el mercado también tendrá que prestar atención a quién puede convertir esa potencia en productividad real con un costo más bajo.
Si la IA puede funcionar de manera eficiente en más computadoras comunes y servidores empresariales, habrá una oportunidad para reducir las barreras de implementación de algunas aplicaciones y permitir que más empresas puedan permitirse usar IA.
Además, esto no solo afecta a AMD e Intel, sino a toda la cadena de la industria de semiconductores.
Las GPU de Nvidia siguen teniendo un papel importante, pero es muy probable que la CPU, la GPU, los chips de IA especializados y la optimización de software formen conjuntamente la infraestructura futura de la IA.
Lo que realmente vale la pena estudiar es cómo se desarrollará toda la cadena industrial, quién puede mejorar continuamente el rendimiento, reducir costos y convertir las ventajas tecnológicas en ingresos reales.
Por supuesto, el progreso tecnológico no garantiza que el precio de las acciones suba; al final, depende del desempeño, la valoración y la competitividad de la empresa.
La historia de la IA está lejos de terminar. La próxima ronda de competencia no solo se trata de potencia de cálculo, sino también de eficiencia y costo.
$INTC$AMD
