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Las acciones de Nvidia cayeron en las operaciones previas a la comercialización en el NASDAQ el martes luego de informes generalizados de que Meta, la compañía detrás de Facebook e Instagram, está en conversaciones para pagar miles de millones en los chips de inteligencia industrial internos de Google, conocidos como unidades de procesamiento tensorial (TPU).
Nvidia cayó casi un 4% hasta en torno a de 175,44 dólares (152,20 euros), por debajo de sus máximos del año antecedente de hasta 212 dólares (183,76 euros) a finales de octubre.
Las operaciones fueron intensas en la sesión posterior al cerrojo, con más de 250 millones de acciones cambiando de manos.
Nvidia pasó la veterano parte de este año siendo anunciada como la ganadora de la carrera de la IA porque sus chips, especialmente la GPU H100, se convirtieron en el hardware esencial que impulsa casi todos los principales modelos de IA. Eso le dio a la empresa casi un monopolio en el mercado y al mismo tiempo la convirtió en una de las empresas más valiosas del mundo.
Pero los chips de Nvidia son GPU de uso normal, originalmente construidos para gráficos y luego reutilizados para IA, mientras que los TPU de Google son procesadores especializados diseñados desde el principio casi exclusivamente para tareas de formación inconsciente, lo que los hace más rápidos y eficientes para ciertos tipos de trabajo de IA.
El movimiento del mercado podría sugerir que, si proporcionadamente la experiencia de Nvidia en la fabricación de chips les otorgó una gran parte del interés original de los inversores, ahora los mayores compradores de hardware de inteligencia industrial del mundo están sopesando alternativas que se adaptan específicamente a la IA. Tal expansión podría tener implicaciones a dilatado plazo para el fabricante de chips de un billón de dólares.
Los chips de Nvidia son famosos por su rendimiento fantástico en términos de representación de gráficos por computadora, juegos, procesamiento de video y modelado 3D.
Según un referencia del medio empresarial The Information, Meta está considerando implementar TPU de Google en sus centros de datos a partir de 2027 y igualmente podría traspasar capacidad de TPU a través de Google Cloud a partir del próximo año.
Los TPU de Google no son procesadores de uso normal y tienen un rendimiento inferior en tareas fuera del formación inconsciente o tareas relacionadas con la inteligencia industrial, lo que significa que no pueden reemplazar a las CPU o GPU para trabajos informáticos comunes. Por lo tanto, los movimientos de las acciones sugieren que los chips que durante mucho tiempo han alimentado nuestras computadoras portátiles y de escritorio se han vuelto menos prioritarios para los inversores.
¿El fin de un monopolio?
En el centro de la caída del precio de las acciones está la perspectiva de un desafío al casi monopolio de Nvidia sobre los aceleradores de IA. Los analistas de mercado estiman que Nvidia actualmente posee entre el 80% y el 90% del mercado (algunos incluso llegan al 95%) y sus GPU H100 y H200 forman la columna vertebral de la infraestructura total de capacitación en IA.
Solo Meta dijo que planeaba agenciarse más de 350.000 chips H100 en un referencia de la compañía el año pasado, un compromiso enorme que refleja tanto la escalera como la dependencia de un único proveedor.
Parece que las GPU de Nvidia no se van a dejar de flanco por completo, pero todo se reduce a escalera en la carrera de la IA. El precio y el rendimiento de los chips de Nvidia no son tan atractivos para los hiperescaladores, empresas que buscan cerciorarse un suministro vasto y constante de chips a medida que se expanden en torno a la IA.
Si Nvidia no produce suficientes GPU para satisfacer la demanda total, los hiperescaladores querrán evitar reconocer de un solo proveedor. Los TPU brindan a los grandes compradores una segunda fuente de chips, lo que reduce el aventura de suministro pero igualmente les brinda influencia en los precios.
Por lo tanto, incluso un modesto reequilibrio de la demanda por parte de un comprador del tamaño de Meta podría cambiar el sentimiento en todo el sector.
Para Google, los movimientos del mercado respaldan su impulso a dilatado plazo para convertir los TPU en un producto comercial. Originalmente construidos hace más de diez abriles como circuitos integrados de aplicaciones específicas (ASIC) para tareas de formación inconsciente y utilizados sólo en el interior de Google, los TPU ahora se venden externamente.
El acuerdo con Anthropic para proporcionar hasta un millón de TPU marca un paso importante y los convierte en una alternativa veraz a las GPU de Nvidia tanto para el entrenamiento como para la aplicación de modelos de IA.
