A Qualcomm, gigante no segmento de processadores para smartphones, entrou oficialmente na disputa contra a NVIDIA. Recentemente, a Qualcomm anunciou que colaborará com a Humain, uma empresa de IA recém-criada na Arábia Saudita, para desenvolver conjuntamente chips de computação de IA para centros de dados de IA.
De acordo com o memorando de entendimento, a Qualcomm e a Humain planejam desenvolver e construir centros de dados de IA de ponta na Arábia Saudita. Com base nas soluções de ponta e de centros de dados da Qualcomm, elas fornecerão aos clientes locais e internacionais soluções de inferência de IA híbridas, de nuvem a ponta, eficientes e escaláveis.
As duas empresas também colaborarão com o Ministério das Comunicações e Tecnologia da Informação (MCIT) da Arábia Saudita para estabelecer um centro de design de tecnologia de semicondutores da Qualcomm no país.
Vale ressaltar que a Humain anunciou parcerias separadas com fabricantes rivais de chips, NVIDIA e AMD, nesta semana, para usar seus chips em seus centros de dados de IA.
Na verdade, essa não é a primeira tentativa da Qualcomm de entrar no mercado de chips de computação de IA. Já em 2019, a Qualcomm lançou seu primeiro chip para centros de dados, o AI 100, com o objetivo de aproveitar suas tecnologias de baixo consumo de energia e alta eficiência acumuladas no setor de chips móveis para penetrar no mercado de inferência de IA para centros de dados.
Na época, o principal cliente do AI 100 da Qualcomm era a gigante de mídias sociais Meta. De acordo com fontes informadas, embora a Meta tenha considerado o desempenho do chip AI 100 bastante notável durante os testes, com uma potência de computação por watt de consumo de energia particularmente notável, o que era crucial para os custos operacionais do centro de dados da Meta, que suportava bilhões de usuários,
no entanto, as preocupações da Meta com a maturidade do software de apoio fornecido pela Qualcomm, particularmente sua capacidade de entregar consistentemente o máximo desempenho do chip em tarefas de longo prazo, acabaram levando ao colapso da colaboração.
A chave para a liderança significativa da NVIDIA no setor de chips de IA está em seu robusto suporte de software. Sua plataforma CUDA e uma série de ferramentas de otimização fornecem aos desenvolvedores um ecossistema abrangente e fácil de usar, tornando o treinamento e a implantação de modelos de IA mais eficientes e flexíveis. Em contraste, a plataforma de software de chips de IA da Qualcomm, que ainda está em seus estágios iniciais de desenvolvimento, claramente tem um longo caminho a percorrer.
No entanto, a rejeição da Meta não significa o fracasso total do chip AI 100 da Qualcomm. A Foxconn Industrial Internet (FII) foi a primeira cliente pública da AI 100, utilizando-a em servidores para analisar o tráfego e fluxos de vídeo de vigilância de segurança, demonstrando o potencial dos chips da Qualcomm em aplicações do mundo real.
O núcleo da computação de inferência de IA reside no uso de modelos treinados para tomar decisões em tempo real, como em sistemas de recomendação, reconhecimento de fala ou análise de imagem. As tarefas de inferência não só exigem alta eficiência computacional, mas também devem operar de forma estável sob rigorosas restrições de latência e consumo de energia. Este cenário está perfeitamente alinhado com os pontos fortes da Qualcomm no campo dos chips móveis de baixo consumo de energia.
De acordo com o relatório da Gartner, espera-se que o mercado global de chips de IA atinja US$ 119,4 bilhões até 2027. Isso não só significa uma vasta oportunidade de mercado, mas também implica que será difícil manter uma posição de liderança por um longo período. Apesar da força da NVIDIA, ela deve enfrentar continuamente desafios tanto de gigantes tradicionais quanto de novos participantes.
