Nvidia se mide a China ante sanciones y competirá con un chip lleno de inteligencia artificial

NVIDIA ha comenzado a vender sus últimos chips de inteligencia artificial, llamados H20, enfocándose especialmente en el mercado de China.

Este nuevo chip de NVIDIA, que puede definirse como el cerebro detrás de las computadoras y dispositivos, está llamando mucho la atención. Se considera uno de los más avanzados y está diseñado para satisfacer todas las necesidades tecnológicas de China.

Se anticipa que el inicio de la distribución del H20 se realice en cantidades limitadas durante el primer trimestre del 2024, esperando una disponibilidad más generalizada para el segundo trimestre.

Este panorama marca una evolución notable en el mercado chino de chips de inteligencia artificial, donde NVIDIA, que hasta ahora ha mantenido un dominio con más del 90% del mercado, comienza a ver una competencia creciente por parte de productores locales como Huawei.

El chip desarrollado por Nvidia, es el más avanzado de tres modelos creados específicamente para el mercado chino.

El H20 parece superar al chip 910B de Huawei en términos de velocidad de interconexión, un parámetro que determina la rapidez con la que los datos se pueden transferir entre distintos chips.

Esto indica que el H20 mantiene su competitividad frente al 910B en aquellas aplicaciones que necesitan conectar una gran cantidad de chips para operar coordinadamente como un sistema unificado.

La velocidad de interconexión se refiere a qué tan rápido pueden comunicarse o transferirse los datos entre diferentes chips dentro de un sistema, como una computadora.

Cuando se menciona que el H20 superaría al 910B de Huawei en velocidad de interconexión, esto significa que el chip de Nvidia podría enviar y recibir datos más rápido que el chip de Huawei cuando ambos se usan en sistemas que requieren varios chips trabajando juntos.

Esto es particularmente importante en aplicaciones que necesitan que un conjunto de chips colaboren estrechamente, como en la inteligencia artificial o en el procesamiento de grandes volúmenes de datos.

NVIDIA domina casi el 80% del mercado actual de chips diseñados para inteligencia artificial. Este sector, que en 2021 generó ingresos por más de 11.000 millones de dólares, experimentará un crecimiento significativo.

Según la firma de análisis AMR (Allied Market Research), se espera que para 2031, la venta de estos chips especializados en IA alcance un valor superior a los 263.000 millones de dólares.

La empresa dirigida por Jensen Huang, que se destaca por sus chips para aplicaciones de inteligencia artificial, cuenta entre sus principales clientes a OpenAI, creadores de ChatGPT.

A principios de marzo de 2023, se estimó que OpenAI necesitaría más de 30.000 chips de IA, probablemente adquiridos a NVIDIA, para mantener el funcionamiento de ChatGPT a mediano plazo.

Los ingresos de la compañía de Huang han aumentado un 56,4% durante 2023, gracias en buena medida a la venta de estos chips para IA.

A pesar de este excelente momento, la situación podría cambiar, ya que OpenAI tendría planes de desarrollar sus propios chips de IA, buscando una alternativa a las GPU que actualmente compra en grandes volúmenes a NVIDIA.

Sam Altman, director general de OpenAI, se encontraría en búsqueda de inversores, según información del Financial Times. Su objetivo sería obtener fondos para el desarrollo de chips propios de inteligencia artificial en OpenAI, con la intención de disminuir la actual dependencia de la empresa del hardware suministrado por NVIDIA.

No obstante, para llevar a cabo este proyecto, OpenAI requiere más que financiación. Necesita colaborar con un fabricante de circuitos integrados que posea la capacidad de producir la cantidad de semiconductores necesarios para sus futuras necesidades.

La colaboración entre la empresa de Sam Altman y TSMC, aunque aún no oficial, parece estar en proceso.

TSMC, un gigante taiwanés en la fabricación de circuitos integrados, destaca no solo por su enorme capacidad de producción, sino también por su habilidad para desarrollar y aplicar las últimas tecnologías en la creación de componentes electrónicos más pequeños y eficientes, conocidos como nodos litográficos.