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Adem\u00e1s de la noticia del mi\u00e9rcoles de que las ganancias de Nvidia han tenido un desempe\u00f1o mucho mejor de lo esperado, Reuters informa que el director ejecutivo de Nvidia, Jensen Huang, espera que el auge de la IA dure hasta bien entrado el pr\u00f3ximo a\u00f1o. Como testimonio de esta perspectiva, Nvidia recomprar\u00e1 25 mil millones de d\u00f3lares en acciones, que resultan valer el triple de lo que val\u00edan justo antes de que comenzara la moda generativa de la IA.<\/p>\n
\u00abHa comenzado una nueva era de la inform\u00e1tica\u00bb, dijo Huang sin aliento en un comunicado de prensa de Nvidia en el que anunciaba los resultados financieros de la compa\u00f1\u00eda, que incluyen unos ingresos trimestrales de 13.510 millones de d\u00f3lares, un 101 por ciento m\u00e1s que hace un a\u00f1o y un 88 por ciento m\u00e1s que el trimestre anterior. \u00abLas empresas de todo el mundo est\u00e1n pasando de la inform\u00e1tica de prop\u00f3sito general a la inform\u00e1tica acelerada y la IA generativa\u00bb.<\/p>\n
Para aquellos que acaban de sintonizarnos, Nvidia disfruta de lo que Reuters llama un \u00abcasi monopolio\u00bb sobre el hardware que acelera el entrenamiento y el despliegue de redes neuronales que impulsan los modelos de IA generativos actuales, y una cuota de mercado de servidores de IA del 60 al 70 por ciento. En particular, las l\u00edneas de GPU de su centro de datos son excepcionalmente buenas para realizar miles de millones de multiplicaciones de matrices necesarias para ejecutar redes neuronales debido a su arquitectura paralela. De esta manera, las arquitecturas de hardware que se originaron como aceleradores de gr\u00e1ficos de videojuegos ahora impulsan el auge de la IA generativa.<\/p>\n
Los productos de hardware de IA m\u00e1s populares de Nvidia actualmente incluyen las GPU para centros de datos A100 y H100, y Nvidia tambi\u00e9n ha combinado el H100 y una CPU en un paquete llamado chipset GH200 \u00abGrace Hopper\u00bb que impulsa la l\u00ednea de sistemas inform\u00e1ticos de Nvidia. Estas no son GPU para juegos de consumo como la GeForce RTX 4090 (The Verge informa que el chip H100 se vende por aproximadamente $ 40,000) y pueden ejecutar muchos m\u00e1s c\u00e1lculos por segundo.<\/p>\n\n Anuncio <\/span> <\/p>\n<\/aside>\nLa demanda de GPU en aplicaciones de IA es enorme, y los ingresos del centro de datos de Nvidia en el segundo trimestre (10,32 mil millones de d\u00f3lares) eclipsaron sus ingresos por juegos de consumo (2,49 mil millones de d\u00f3lares). Seg\u00fan informes de marzo, se proyectaba que el popular asistente de inteligencia artificial ChatGPT de OpenAI utilizar\u00eda hasta 30.000 GPU Nvidia para ejecutarse, aunque la empresa no ha publicado las cifras exactas. Microsoft tambi\u00e9n est\u00e1 utilizando centros de datos llenos de \u00abdecenas de miles\u00bb de GPU para impulsar sus implementaciones de la tecnolog\u00eda OpenAI, que actualmente est\u00e1 incorporando a Microsoft Office y Windows 11.<\/p>\n