Ahora, NVIDIA ha respondido oficialmente a esta creciente conversaci\u00f3n en torno al avance de Google, felicitando a la compa\u00f1\u00eda\u2026 pero dejando clara su postura frente a los ASIC.<\/p>\n
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Imagen: Google<\/em><\/p>\n En un comunicado enviado a Wccftech, un portavoz de NVIDIA declar\u00f3:<\/p>\n \u201cEstamos encantados del \u00e9xito de Google; han logrado grandes avances en IA y seguimos suministr\u00e1ndoles hardware. NVIDIA est\u00e1 una generaci\u00f3n por delante de la industria: es la \u00fanica plataforma que ejecuta todos los modelos de IA y lo hace en cualquier entorno donde se compute.\u201d<\/p>\n<\/blockquote>\n Y a\u00f1adi\u00f3:<\/p>\n \u201cNVIDIA ofrece mayor rendimiento, versatilidad y fungibilidad que los ASIC, que est\u00e1n dise\u00f1ados para funciones o frameworks espec\u00edficos.\u201d<\/p>\n<\/blockquote>\n La respuesta de NVIDIA llega tras un informe de\u00a0The Information<\/strong>, que aseguraba que\u00a0Meta<\/strong>\u00a0planea comprar\u00a0miles de millones de d\u00f3lares en Google TPUs<\/strong>\u00a0para sus cargas de trabajo de IA. Seg\u00fan esos reportes, la adopci\u00f3n externa de los ASIC de Google podr\u00eda acabar representando hasta\u00a0el 10 % de los ingresos de NVIDIA en IA<\/strong>, un escenario que ha puesto el foco en la creciente competencia.<\/p>\n Google ha logrado optimizar sus cargas internas de IA utilizando TPUs propios, especialmente en\u00a0tareas de inferencia<\/strong>, donde la compa\u00f1\u00eda asegura obtener\u00a0mejor eficiencia y rendimiento<\/strong>\u00a0que con soluciones tradicionales de GPU.<\/p>\n De todos los fabricantes que persiguen un enfoque basado en ASICs, Google es, con diferencia, el m\u00e1s avanzado. Lleva casi una d\u00e9cada desarrollando su propia l\u00ednea de TPUs y ha conseguido un nivel de integraci\u00f3n vertical que pocas empresas pueden replicar.<\/p>\n Aun as\u00ed, NVIDIA asegura que:<\/p>\n los\u00a0ASICs<\/strong>\u00a0est\u00e1n limitados a funciones concretas,<\/p>\n<\/li>\n mientras que su propia arquitectura, junto con\u00a0CUDA<\/strong>, abarca\u00a0todo el ecosistema de IA<\/strong>,<\/p>\n<\/li>\n permitiendo ejecutar\u00a0todos los modelos<\/strong>, en\u00a0todos los frameworks<\/strong>, en\u00a0todas las plataformas<\/strong>.<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n Tambi\u00e9n cabe recordar que\u00a0Google sigue siendo uno de los clientes m\u00e1s importantes de NVIDIA<\/strong>, lo que coloca a los TPUs dentro de un mercado m\u00e1s amplio dominado por las GPU de la compa\u00f1\u00eda.<\/p>\n La batalla entre\u00a0ASICs<\/strong>\u00a0y\u00a0GPU<\/strong>\u00a0se intensificar\u00e1 en los pr\u00f3ximos a\u00f1os, especialmente con el avance de la\u00a0IA generativa<\/strong>\u00a0y el creciente peso de la\u00a0inferencia<\/strong>, considerada por muchos como la fase cr\u00edtica del futuro de la inteligencia artificial.<\/p>\n Por ahora, NVIDIA defiende su liderazgo.NVIDIA felicita a Google, pero defiende su liderazgo en IA<\/h2>\n
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El origen del debate: Meta y otros gigantes interesados en los TPU de Google<\/h2>\n
Google: el competidor ASIC m\u00e1s serio del mercado<\/h2>\n
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Una carrera cada vez m\u00e1s competitiva<\/h2>\n
Google, en cambio, avanza con un enfoque altamente especializado.
Y el mercado observa c\u00f3mo la competencia aumenta en el segmento tecnol\u00f3gico m\u00e1s importante de la d\u00e9cada.<\/p>\n