NVIDIA enfrenta desafíos para mantener su dominio en el hardware de inferencia de IA

Las sanciones impuestas por Estados Unidos a China han puesto a NVIDIA en una situación complicada. La empresa dirigida por Jensen Huang no puede entregar sus GPU más avanzadas para inteligencia artificial (IA) a sus clientes chinos, sin embargo, todavía mantiene una fuerte presencia en el mercado chino. Esto se debe en gran medida al éxito comercial del chip H20, una versión adaptada de sus GPU más potentes que sí puede vender en China.

El Gobierno chino, bajo el liderazgo de Xi Jinping, busca que las empresas de tecnología del país dejen de adquirir circuitos integrados de NVIDIA. El pasado mes de octubre, aunque de manera no oficial, el gobierno chino sugirió a las empresas que compran GPU para IA que opten por chips producidos localmente en lugar de los ofrecidos por NVIDIA.

Huawei podría estar ante una oportunidad

La competitividad de NVIDIA en China está bajo amenaza. La GPU H20, aunque en teoría es menos sofisticada que los chips IA más avanzados de NVIDIA, enfrenta restricciones desde agosto por parte del gobierno chino para su adquisición por empresas locales.

Por su parte, Huawei lleva más de cinco años desarrollando sus propias GPU para IA, los chips Ascend AI. Durante este tiempo, ha mejorado y optimizado sus capacidades con el objetivo de igualar o incluso superar el rendimiento de los chips A100 y H100 de NVIDIA. Aunque algunos analistas, como los de iFly Tek, indican que su potencia bruta es comparable a la de NVIDIA, todavía está por detrás en términos de rendimiento en aplicaciones reales.

Para Huawei, esta situación es una gran oportunidad para aumentar su influencia en el mercado chino. Sin embargo, enfrenta un gran reto, ya que la mayoría de los proyectos de IA, tanto en China como a nivel global, están basados en CUDA (Compute Unified Device Architecture) de NVIDIA. Esta plataforma es clave para que los desarrolladores creen software para las GPU de NVIDIA.

Huawei ofrece CANN (Compute Architecture for Neural Networks) como alternativa a CUDA, pero los expertos coinciden en que aún no alcanza las capacidades de NVIDIA en el entrenamiento de modelos de IA. Según Financial Times, Huawei está centrando sus recursos en dominar el hardware para la inferencia más que en el entrenamiento de modelos de IA.

«El entrenamiento es importante, pero es un proceso que ocurre pocas veces. Huawei se centra principalmente en la inferencia, que finalmente nos abrirá las puertas a más clientes», comenta Georgios Zacharopoulos, investigador sénior de IA en el laboratorio de Huawei en Zúrich (Suiza). La inferencia es el proceso mediante el cual los modelos de lenguaje generan las respuestas a las consultas recibidas.

Imagen | Huawei

Más información | Financial Times