- SemiAnalysis, una respetada firma de investigación, acaba de dividir el mundo de la tecnología en dos grupos.
- Un grupo es "pobre en GPU", con acceso limitado a los últimos chips de inteligencia artificial de Nvidia.
- El otro es "rico en GPU" y tiene una enorme ventaja. A continuación te mostramos las empresas de cada grupo.
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Nvidia fabrica las unidades de procesamiento gráfico (GPU) necesarias para entrenar los modelos de inteligencia artificial (IA) más potentes. Si puede conseguir muchos de estos chips, tendrá ventaja sobre la mayoría de las demás empresas. Si no tienes un suministro importante, estarás atrasado desde el principio.
Ya no se trata de decir «IA» tantas veces como sea posible en una conferencia telefónica sobre ganancias. Ahora es necesario contar con los componentes tecnológicos, otra infraestructura y un plan inteligente para implementar este equipo increíblemente costoso. Estar al frente de la fila de GPU de Nvidia y gozar del favor de esa empresa es algo que está en juego ahora.
Dylan Patel y Daniel Nishball, de la firma de investigación SemiAnalysis, capturaron esta situación en una publicación convincente este fin de semana. Gran parte de este artículo está detrás de un muro de pago, por lo que cualquiera que se tome en serio la IA debería suscribirse a su excelente boletín. Solo estoy compartiendo mis pensamientos sobre las partes gratuitas de la publicación aquí.
Los pobres en GPU
Patel y Nishball dividen la industria tecnológica en dos grupos principales: los «pobres en GPU» y los «ricos en GPU». Los pobres en GPU son en su mayoría empresas emergentes e investigadores de código abierto que luchan contra un suministro limitado de GPU.
En primer lugar están las nuevas empresas europeas y las supercomputadoras respaldadas por el gobierno, como Julio Verne, que los escritores de SemiAnalysis describen como «completamente poco competitivas».
Luego están empresas de inteligencia artificial conocidas, como Hugging Face, Databricks y Together, que también son pobres en GPU.
Hay un pequeño grupo intermedio, que ha estado comprando un montón de GPU de Nvidia, pero no ha recuperado su dinero: Cohere, Arabia Saudita y los Emiratos Árabes Unidos, según SemiAnalysis.
Los ricos en GPU
Patel y Nishball luego enumeran un puñado de empresas con más de 20,000 GPU A100 y/o H100 de Nvidia.
Los líderes aquí son OpenAI, Google, Anthropic, Inflection, X de Elon Musk y Meta, «que tendrán las proporciones más altas de recursos informáticos para los investigadores», escribieron los autores.
Algunas de esas empresas, así como varias empresas chinas, habrán conseguido más de 100,000 GPU para finales de 2024 el próximo año. Meta ocupará el segundo lugar en el mundo según su número de GPU H100, señalaron.
¿Cuál es la empresa más rica en GPU?
Es Google, según SemiAnalysis. El gigante del internet es «la empresa más rica en informática del mundo», con una «arquitectura inmejorablemente eficiente», escribieron Patel y Nishall.
La compañía, que hace años anunció que sería la primera empresa en IA, pronto lanzará su próximo gran modelo de IA llamado Gemini, y ya está entrenando la próxima iteración. Cuidado, OpenAI.
«Google se ha despertado y está iterando a un ritmo que multiplicará por cinco los FLOPS previos al entrenamiento de GPT-4 antes de fin de año», escribieron los analistas. «El camino está despejado para multiplicarse por 20 para finales del próximo año dada su actual construcción de infraestructura. Si Google tiene el valor de publicar estos modelos sin neutralizar su creatividad o su modelo de negocios existente es una discusión diferente».
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