Lo que necesitas saber
- Según se informa, Microsoft está trabajando en sus propios chips para entrenar y potenciar la IA.
- Según los informes, los chips se han probado en secreto desde 2019 y podrían estar disponibles para Microsoft y OpenAI el próximo año.
- La creación de sus propios chips permitiría a Microsoft depender menos de NVIDIA, que tiene una sólida posición en el espacio de los servidores de IA en este momento.
Microsoft tiene planes para fabricar sus propios chips de IA, según un informe reciente de La información (se abre en una pestaña nueva). De hecho, el informe afirma que el gigante tecnológico ha estado trabajando en los chips desde 2019 en secreto. Los esfuerzos, suponiendo que el resultado sean chips que Microsoft esté feliz de usar, le permitirán ahorrar dinero y dejar de depender tanto de NVIDIA.
Ciertos empleados de Microsoft y OpenAI ya tienen los chips, lo que les permite realizar pruebas para modelos de lenguaje grandes como GPT-4. Si Microsoft pudiera usar sus propios chips en lugar de las GPU de NVIDIA para entrenar LLM y potenciar la IA, podría generar ahorros significativos.
Microsoft ha invertido miles de millones en OpenAI y usa GPT-4 para potenciar Chat de Bing. La IA también se está integrando en varios servicios de Microsoft. Si Microsoft puede crear con éxito chips que puedan entrenar y potenciar la IA, la empresa podría ahorrar dinero directamente mediante el uso de su propio hardware y también beneficiarse de la mejora de la inteligencia artificial en la que se basan sus servicios.
NVIDIA domina el espacio de servidores de IA en este momento. Se estima que ChatGPT puede requerir 30,000 GPU NVIDIA para satisfacer la demanda. Una GPU NVIDIA A1000 cuesta entre $ 10,000 y $ 15,000, por lo que NVIDIA podría ganar hasta $ 300 millones solo con las GPU que potencian ChatGPT. Eso fue simplemente una estimación, pero nos da una idea del alcance que estamos viendo.
Amazon, Google y Meta ya fabrican sus propios chips de IA. Si Microsoft hiciera lo mismo, le daría a la empresa más control sobre el hardware y, al mismo tiempo, podría ahorrar millones, o incluso miles de millones, de dólares.