NVIDIA tiene el control de los chips más potentes de IA: OpenAI, Broadcom y TSMC quieren ponerle fin con sus XPUs

OpenAI quiere dar un golpe sobre la mesa en la carrera por dominar la inteligencia artificial. A principios de septiembre conocíamos que “un misterioso cliente” hizo una inversión en Broadcom de 10.000 millones de dólares para el diseño de chips de IA. A través de fuentes cercanas a la compañía, conocimos que se trataba de OpenAI, con la intención de formar una alianza estratégica tanto con Broadcom, como con TSMC para la fabricación de chips propios. Denominados ‘XPUs’, tienen un objetivo claro: dejar de depender de NVIDIA, algo que muchas grandes tecnológicas desean.

Tener independencia en la IA se paga caro. Para OpenAI, depender completamente de NVIDIA para alimentar ChatGPT y sus futuros modelos supone un riesgo mayúsculo, sobre todo por tener que hacer frente a costes astronómicos, y estar limitados a la evolución tecnológica y stock de una compañía como NVIDIA. Crear chips propios permite a OpenAI optimizar el hardware específicamente para sus modelos de lenguaje, reducir gastos operativos y liberarse de las ataduras de un único proveedor. Una estrategia en la línea de Apple cuando le dijo adiós a Intel para comenzar a fabricar sus propios chips en sus Mac. Aunque dejar de depender de NVIDIA hoy día es complicado.

El trío de oro detrás de los XPUs. Broadcom lidera el diseño de estos procesadores especializados, aportando su experiencia en chips personalizados para gigantes tecnológicos. La compañía controla aproximadamente el 70% del mercado de procesadores de IA a medida y ya ha colaborado con Google en sus TPUs durante años. TSMC, el mayor fabricante de semiconductores del mundo, se encargará de producir los chips utilizando su avanzada tecnología de 3 nanómetros. La producción en masa arrancaría previsiblemente en 2026, con los primeros envíos llegando ese mismo año.

Qué son exactamente los XPUs. Estos chips no son GPUs adaptadas para IA, que es lo que a grandes rasgos comercializa NVIDIA, sino arquitecturas diseñadas desde cero con un único fin: acelerar modelos de lenguaje. Mientras que las GPUs de NVIDIA nacieron para renderizar gráficos y luego se adaptaron a la inteligencia artificial, los XPUs de OpenAI se conciben específicamente para tareas de entrenamiento e inferencia de IA. Incorporan matrices sistólicas, memoria de alto ancho de banda (HBM) y capacidades de red integradas, similar a los procesadores más avanzados de NVIDIA pero optimizados para las necesidades concretas de OpenAI.

La rebelión contra NVIDIA tiene varios frentes. OpenAI no está sola en su empeño por romper la hegemonía de NVIDIA. Google lleva casi una década desarrollando sus TPUs (Tensor Processing Units), que ya van por su séptima generación. Amazon creó sus chips Trainium e Inferentia para AWS. Microsoft diseñó Maia para Azure. Meta colabora con AMD en soluciones alternativas. Incluso desde China, Huawei amenaza con plantar cara en los próximos tres años. Está claro que todas las grandes tecnológicas quieren tener un mayor control de sus productos, y para eso deben bajar hasta la cadena de suministro de chips para empezar a replantearse el esquema.

El verdadero foso de NVIDIA. A pesar de cómo está el panorama, NVIDIA conserva un as en la manga que no será fácil de superar: CUDA. Esta plataforma de desarrollo se ha convertido en el estándar de la industria durante más de una década. Prácticamente todos los investigadores y desarrolladores de IA programan sobre CUDA, lo que genera un efecto de red poderosísimo. Cambiar a una arquitectura diferente no solo implica adquirir nuevos chips, sino reescribir software, reentrenar equipos y, en muchos casos, empezar de cero. Esta tecnología es la que mantiene a NVIDIA en una posición privilegiada incluso ante la avalancha de competidores.

Una estrategia dual. Lo paradójico del caso es que OpenAI no está abandonando a NVIDIA. Paralelamente a este proyecto de chips propios, la compañía mantiene un acuerdo de 100.000 millones de dólares con el gigante de Santa Clara para su proyecto Stargate, que prevé construir enormes centros de datos hasta 2028. Por un lado, se aseguran el suministro de potencia de cálculo con NVIDIA, mientras que por otro desarrollan su alternativa a largo plazo. La idea es que los XPUs se utilicen inicialmente de forma interna, sobre todo para inferencia (aplicar modelos ya entrenados), mientras las GPUs de NVIDIA seguirán siendo necesarias para el entrenamiento de los modelos más exigentes.

El tablero se remueve. Broadcom sale claramente reforzada de este movimiento. El anuncio de su acuerdo con OpenAI disparó sus acciones en bolsa y consolida su posición como socio preferente para empresas que buscan chips personalizados. TSMC también gana: cada nueva ola de chips especializados refuerza su papel indispensable como fabricante de referencia mundial. NVIDIA, por su parte, vio caer ligeramente su cotización tras conocerse la noticia, aunque sigue manteniendo una posición dominante muy difícil de desplomar. Además, AMD podría beneficiarse si empresas más pequeñas, incapaces de desarrollar chips propios, buscan alternativas más accesibles que NVIDIA.

Imagen de portada | NVIDIA, Vecteezy, Village Global

Antonio Vallejo

Fuente de esta noticia: https://www.xataka.com/robotica-e-ia/monopolio-nvidia-se-asoma-a-su-fin-openai-broadcom-tsmc-se-unen-para-lanzar-chips-ia-llaman-xpus

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