Aumenta la competencia en el mercado de chipsets diseñados para la IA

Mientras los fabricantes tradicionales de procesadores continúan batallando para evolucionar sus productos para mantener el ritmo de evolución anual que esperan los clientes de los mercados de servidores y ordenadores, está surgiendo un nuevo segmento de chips diseñado específicamente para la inteligencia artificial. Porque las CPU convencionales ya no son la mejor alternativa a la hora de construir una plataforma de computación para la IA.

Frente a este enfoque ha surgido la posibilidad de construir máquinas basadas en GPU o en otros tipos de procesadores cuya arquitectura está diseñada con un enfoque más claro hacia los requisitos de multiprocesamiento que exige la inteligencia artificial. Porque frente a las pocas decenas de núcleos que tienen las CPU de Intel más potentes para el mercado empresarial, las GPU cuentan con cientos e incluso miles de núcleos con un uso más específico, cuyo desempeño en el campo de la IA es mejor que el de las CPU.

Esta sintonía entre hardware y software ha permitido a pioneros como el fabricante Nvidia a lanzar las primeras plataformas específicamente creadas para las cargas de trabajo de inteligencia artificial, machine learning o analítica en tiempo real. Esto le ha valido el posicionarse como líder de este segmento tan especializado de chips, pero cada vez tiene más competidores que se están volcando en este tipo de desarrollos tan específicos.

Según una reciente investigación de la firma ABI Research, el mercado de chipsets de IA crecerá de los 2.600 millones de dólares estimados para 2019 hasta unos 7.600 millones para el año 2024. Y se espera que para entonces ningún proveedor logre acaparar más del 40% del mercado total. Teniendo en cuenta que en el primer semestre de 2019 Nvidia ha alcanzado el 39% de cuota de mercado en este segmento, y que cada vez hay más jugadores en el mercado, cabe esperar que en los próximos años otros fabricantes puedan acercarse más al nivel del fabricante de GPUs.

En opinión de Lian Jye Su, analista principal de ABI Research, “Frente a diferentes casos de uso, NVIDIA elige lanzar conjuntos de chips GPU con diferentes presupuestos computacionales y de potencia. En combinación con su gran ecosistema de desarrolladores y alianzas con instituciones académicas y de investigación, el proveedor de chipset ha desarrollado una sólida posición en la industria de inteligencia artificial”.

Pero se enfrenta a una dura competencia por delante, que principalmente estará encabezada por Intel, con sus nuevas CPU Xeon, pero también con especialistas en chips FPGA como Xilinx, QuickLogic o Lattice Semiconductor, que están encontrando su lugar en determinados segmentos industriales. Y también están surgiendo nuevas categorías de chipsets de IA para dispositivos como los smartphones o IoT, donde los fabricantes de chips móviles están avanzando para implementar aceleración de IA por hardware. Ejemplos de ello son Qualcomm, Huawei o Apple, pero también otros tradicionalmente más modestos como Mediatek o Amlogic.

Como señaló Su, “El mercado de chipsets IA de última generación es altamente competitivo. Los casos de uso se vuelven cada vez más complejos y diversos, y nuevos jugadores emergen del horizonte casi mensualmente. Los principales jugadores clave tienen una gran herencia en la construcción de una escala global para sus chips, incluso en entornos muy fragmentados. Por lo tanto, es crucial para los vendedores, en particular los recién llegados, tener una propuesta de valor clara, una pila de software integral y un fuerte apoyo del ecosistema asociado y la comunidad de desarrolladores”.