Cómo la estrategia de IA de Intel podría desafiar el dominio de Nvidia

Durante su conferencia anual, el director ejecutivo de Intel, Pat Gelsinger, presentó una ambiciosa hoja de ruta que incluye la inteligencia artificial (IA) generativa ‘en todo momento’. Así, la estrategia de hardware se centra en su nueva GPU Gaudi 3, que fue diseñada específicamente para entrenar y ejecutar modelos de lenguaje grandes (LLM, de sus siglas inglesas) masivos que sustentan esta tecnología en centros de datos. Intel también apunta con su nueva línea de procesadores Xeon 6, algunos de los cuales tendrán unidades de procesamiento neuronal integradas (NPU o “aceleradores de IA”) para su uso en estaciones de trabajo, PC y dispositivos periféricos. Intel también afirma que sus procesadores Xeon 6 serán lo suficientemente buenos para ejecutar LLM más pequeños y personalizados, cuya adopción se espera que crezca .

La propuesta final: sus chips costarán menos y utilizarán un ecosistema más amigable que los de Nvidia. El discurso de apertura de Gelsinger destacó la popular GPU H100 de Nvidia, diciendo que el acelerador de IA Gaudi 3 ofrece un 50% en promedio de mejor inferencia y un 40% en promedio de mejor eficiencia energética "a una fracción del coste". La compañía también afirma que Gaudi 3 supera al H100 en la formación de diferentes tipos de LLM y puede hacerlo hasta un 50% más rápido.

Según IDC, la infraestructura de servidor y almacenamiento necesaria para capacitar a LLM extremadamente grandes ocupará una porción cada vez mayor del mercado de infraestructura de IA debido al hambre insaciable de computación y datos de los LLM. La consultora proyecta que el mercado mundial de hardware de IA (servidor y almacenamiento), incluido el funcionamiento de IA generativa, crecerá de 18.800 millones de dólares en 2021 a 41.800 millones de dólares en 2026, lo que representa cerca del 20% del mercado total de infraestructura de almacenamiento y servidores.

Junto con su uso cada vez mayor en servidores de centros de datos, se espera que la IA generativa impulse los conjuntos de chips de IA en dispositivos para PC y otros dispositivos móviles a más de 1.800 millones de unidades para 2030. Esto se debe a que los ordenadores portátiles, los teléfonos inteligentes y otros dispositivos se venderán cada vez más con capacidades de IA en su interior, según ABI Research . En términos sencillos, Intel quiere que sus chips Xeon (y NPU) alimenten esos dispositivos de escritorio, móviles y de borde. Se espera que el procesador Core Ultra de próxima generación de Intel, Lunar Lake, se lance a finales de este año y tendrá más de 100 tera de operaciones de plataforma por segundo (TOPS) y más de 45 NPU TOPS destinados a una nueva generación de PC habilitadas para uso genAI. .

Si bien las NPU existen desde hace décadas para los sistemas de aprendizaje automático, la aparición de ChatGPT de OpenAI en noviembre de 2022 inició una carrera armamentista entre los fabricantes de chips para suministrar los aceleradores más rápidos y capaces para manejar la rápida adopción de genAI.

Nvidia comenzó con una ventaja sobre sus competidores. Diseñados originalmente para juegos de computadora, los chips de inteligencia artificial de Nvidia (GPU) son su propia forma de aceleradores, pero son costosos en comparación con las CPU estándar. Debido a que sus GPU posicionaron a Nvidia para aprovechar la fiebre del oro de la IA generativa, la empresa rápidamente se convirtió en la tercera empresa más valiosa de EE. UU. Sólo Microsoft y Apple la superan en valoración de mercado.

Los analistas de la industria coinciden en que el plan competitivo de Intel es sólido, pero tiene una cuesta empinada que escalar para alcanzar a Nvidia, un fabricante de chips sin fábrica que cuenta con alrededor del 90% del mercado de GPU de IA para centros de datos y el 80% de todo el mercado de chips de IA.

Con el tiempo, más de la mitad del negocio de centros de datos de Nvidia provendrá de servicios de inteligencia artificial ejecutados en la nube, según Raj Joshi, vicepresidente senior de Moody's Investors Service. "La lección no ha pasado desapercibida para los proveedores de nube como Google y Amazon, cada uno de los cuales tiene sus propias GPU para soportar cargas de trabajo centradas en la IA", dice. "Esencialmente, sólo hay un actor que proporciona GPU de Nvidia y AMD, y ese es TSMC en Taiwán, que es el principal desarrollador de semiconductores en la actualidad, tanto en términos de tecnología como de participación de mercado".

Intel no carece de fábulas. Ha dominado durante mucho tiempo el diseño y la fabricación de CPU de alto rendimiento, aunque los desafíos recientes debido a la genAI reflejan cambios fundamentales en el panorama informático. Irónicamente, TSMC fabrica el chip Gaudi 3 de Intel utilizando su tecnología de proceso de 5 nanómetros (nm), en comparación con el proceso anterior de 7 nm.