Qualcomm, un gigante en el sector de los procesadores para teléfonos inteligentes, se ha unido oficialmente a las filas que desafían a NVIDIA. Recientemente, Qualcomm anunció que colaborará con Humain, una empresa de inteligencia artificial recientemente establecida en Arabia Saudí, para desarrollar conjuntamente chips de cómputo de IA para centros de datos de IA.
Según el memorando de entendimiento, Qualcomm y Humain planean desarrollar y construir centros de datos de IA de vanguardia en Arabia Saudí. Basándose en las soluciones de borde y de centros de datos de Qualcomm, proporcionarán a clientes locales e internacionales soluciones de inferencia de IA híbridas y escalables, desde la nube hasta el borde.
Ambas empresas también colaborarán con el Ministerio de Comunicaciones y Tecnología de la Información (MCIT) de Arabia Saudí para establecer un centro de diseño de tecnología de semiconductores de Qualcomm en el país.
Cabe destacar que Humain anunció asociaciones con los fabricantes de chips rivales NVIDIA y AMD por separado esta semana para utilizar sus chips en sus centros de datos de IA.
De hecho, esta no es la primera vez que Qualcomm intenta ingresar al mercado de chips de cómputo de IA. Ya en 2019, Qualcomm lanzó su primer chip para centros de datos, el AI 100, con el objetivo de aprovechar sus tecnologías de bajo consumo y alta eficiencia acumuladas en el sector de chips móviles para penetrar en el mercado de cómputo de inferencia de IA para centros de datos.
En ese momento, el principal cliente del AI 100 de Qualcomm fue el gigante de las redes sociales Meta. Según fuentes informadas, aunque Meta encontró que el rendimiento del chip AI 100 era bastante sobresaliente durante las pruebas, con una potencia de cómputo particularmente notable por vatio de consumo de energía, lo que era crucial para los costos operativos de los centros de datos de Meta que soportan a miles de millones de usuarios,
sin embargo, las preocupaciones de Meta sobre la madurez del software de apoyo proporcionado por Qualcomm, particularmente su capacidad para ofrecer consistentemente el máximo rendimiento del chip en tareas a largo plazo, finalmente llevaron al fracaso de la colaboración.
La clave del liderazgo significativo de NVIDIA en el sector de chips de IA radica en su sólido soporte de software. Su plataforma CUDA y una serie de herramientas de optimización proporcionan a los desarrolladores un ecosistema integral y fácil de usar, lo que hace que el entrenamiento y la implementación de modelos de IA sean más eficientes y flexibles. En contraste, la plataforma de software para chips de IA de Qualcomm, que aún se encuentra en sus primeras etapas de desarrollo, claramente tiene un largo camino por recorrer.
Sin embargo, el rechazo de Meta no significa el fracaso total del chip AI 100 de Qualcomm. Foxconn Industrial Internet (FII) fue el primer cliente público de AI 100, que lo utiliza en servidores para analizar el tráfico y las secuencias de vídeo de vigilancia de seguridad, lo que demuestra el potencial de los chips de Qualcomm en aplicaciones del mundo real.
El núcleo de la computación de inferencia de IA reside en utilizar modelos entrenados para tomar decisiones en tiempo real, como en sistemas de recomendación, reconocimiento de voz o análisis de imágenes. Las tareas de inferencia no solo requieren una alta eficiencia computacional, sino que también deben funcionar de manera estable bajo estrictas restricciones de latencia y consumo de energía. Este escenario se alinea perfectamente con las fortalezas de Qualcomm en el campo de los chips móviles de bajo consumo.
Según el informe de Gartner, se espera que el mercado mundial de chips de IA alcance los 119.400 millones de dólares para 2027. Esto no solo significa una gran oportunidad de mercado, sino que también implica que será difícil mantener una posición de liderazgo durante un período prolongado. A pesar de la fortaleza de NVIDIA, debe enfrentar continuamente los desafíos de los gigantes tradicionales y de los nuevos participantes.
