Poca competencia en la industria de procesadores para inteligencia artificial

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El desarrollo de la inteligencia artificial está ligado a la infraestructura informática específicamente diseñada para este fin, y la más importante son los procesadores de IA. Por ahora hay pocos proveedores especializados en estos chips, y entre ellos hay un líder indiscutible que el año pasado acaparó el 80,6% de todo el mercado, pero que en los próximos años deberá enfrentarse a nuevos competidores.

La inteligencia artificial moderna tiene unos requisitos técnicos diferentes a los de la informática convencional, y en los últimos años han surgido tecnologías diseñadas específicamente para las cargas de trabajo de IA, en sus diferentes formas. Entre ellas destacan los computadores de IA, pero están apareciendo otras categorías emergentes como los dispositivos conectados con inteligencia integrada y ciertas categorías de dispositivos móviles equipadas con chips o módulos de inteligencia artificial.

En el campo de los procesadores de IA para la nube y los centros de datos el líder es el fabricante Nvidia que, según datos de Omdia, el año pasado acaparó el 80,6% de los ingresos globales y se benefició del crecimiento general del mercado. Se estima que los ingresos obtenidos de esta categoría de productos fueron de 3.200 millones de dólares en 2020, un aumento importante desde los 1.800 millones de 2019. Su tecnología proviene de las GPU, una categoría de chips que ha demostrado su eficacia en los procesos vinculados a la IA, muy por encima de lo que pueden hacer las CPU convencionales.

En su informe, Jonathan Cassell, analista principal de computación avanzada en Omdia, explica que en 2020 la compañía “continuó capitalizando su sólida posición de titular en chips derivados de GPU para mantener su posición de liderazgo en procesadores de inteligencia artificial en la nube y centros de datos”. Atribuye su ventaja a la capacidad de los semiconductores basados en GPU para acelerar las aplicaciones de aprendizaje profundo y otras cargas de trabajo de IA. Y afirma que “como proveedor líder de chips derivados de GPU, Nvidia se ha establecido y reforzado su posición como líder del mercado de procesadores de IA para el mercado clave de la nube y los centros de datos”.

Pero ante el crecimiento que se está viviendo en el mercado de chips de inteligencia artificial no faltan candidatos para competir con el actual líder, y los expertos esperan que en los próximos años surjan nuevos competidores que le resten participación, especialmente en campos concretos. Las cifras revelan que los ingresos globales del mercado de chips de IA para centros de datos y para la nube crecieron un 79% en 2020, alcanzando los 4.000 millones de dólares, y se espera que continúen aumentando rápidamente hasta llegar a unos 37.600 millones para el año 2026.

Esto da motivos de sobra para que los diseñadores y fabricantes de procesadores establezcan objetivos de desarrollo de chips de IA en los próximos años. Ya hay algunas firmas emergentes enfocadas especialmente en este campo, y los gigantes de la industria de semiconductores tampoco quieren dejar pasar la oportunidad de entrar en un mercado con gran futuro, y que está captndo el interés de los inversores en tecnología. Esto abarcará tanto chips basados en tecnologías GPU como dispositivos programables y otras nuevas variedades de semiconductores diseñados específicamente para acelerar el aprendizaje profundo.

Aunque, en opinión de Cassell, “a pesar de la avalancha de nuevos competidores y nuevos tipos de chips, los dispositivos basados en GPU de Nvidia han seguido siendo la opción predeterminada para los hiperescaladores en la nube y los centros de datos locales, en parte debido a su familiaridad con los usuarios”. Destaca el papel clave que ha jugado la arquitectura CUDA de la compañía para las aplicaciones de IA, pero desde Omdia también pronostican que “otros proveedores de chips obtendrán una participación de mercado significativa en los próximos años, a medida que aumente la aceptación del mercado de chips alternativos basados en GPU y otros tipos de procesadores de inteligencia artificial”.

Por el momento, dentro de la categoría de chips para inteligencia artificial, es decir, aquellos que contienen módulos o arquitecturas diseñadas especialmente para este tipo de aplicaciones, hay cuatro grandes marcas que podrían representar una amenaza para el liderazgo de Nvidia a medio y largo plazo. Estas son Xilinx, segunda en el ranking mundial, que fabrica chips FPGA pensados para la inferencia de inteligencia artificial en servidores de centros de datos y de la nube.

Google es el tercero de la lista, con sus unidades de procesamiento Tensor (TPU) AI ASIC, que emplea en sus propios centros hiperescala de la nube. El gigante americano Intel es otro candidato, gracias a sus ASSP de IA con núcleo patentado Habana AI y sus propios chips programables FPGA para estos entornos. Y en quinto lugar estaría AMD, que ya dispone de ASSP de IA derivados de sus unidades GPU, que seguirán ganando terreno en el mercado de infraestructuras de IA para la nube y los centros de datos.