La jefa de Competencia de la Unión Europea, Margrethe Vestager, advirtió de un “enorme cuello de botella” en el suministro de chips de IA de Nvidia Corp. pero dijo que los organismos de control aún están decidiendo qué hacer al respecto.
“Hemos estado haciéndoles preguntas, pero eso es realmente preliminar”, dijo a Bloomberg durante un viaje a Singapur. Eso “no” marcaría hasta ahora “la casilla de ser una acción reguladora”.
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Nvidia ha llamado la atención de los reguladores desde que se convirtió en el mayor beneficiario del auge del gasto en inteligencia artificial. Sus unidades de procesamiento gráfico -o GPU- son muy apreciadas por los operadores de centros de datos por su capacidad para procesar la ingente cantidad de información necesaria para desarrollar modelos de IA.
Estos chips se han convertido en uno de los productos más codiciados en el mundo de la tecnología, y los proveedores de computación en nube compiten entre sí para acceder a ellos. Las demandadas unidades de procesamiento H100 de Nvidia les han ayudado a hacerse con una cuota de mercado superior al 80%, según las estimaciones, por delante de sus rivales Intel Corp. y Advanced Micro Devices Inc.
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A pesar de la restricción de la oferta, Vestager dijo que los mercados secundarios en el suministro de chips de IA podrían ayudar a impulsar la innovación y la competencia leal.
Pero dijo que las empresas que son dominantes podrían enfrentarse a ciertas restricciones en su comportamiento en el futuro.
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“Si tienes ese tipo de posición dominante en el mercado, hay cosas que no puedes hacer y que sí puede hacer una empresa pequeña”, dijo. “Pero aparte de eso, mientras hagas tu negocio y lo respetes, estás bien”, concluyó.
Nvidia y sus progresos en IA
Nvidia ha logrado avances significativos en el campo de la inteligencia artificial (IA), destacándose por el desarrollo de GPUs especializadas como la serie A100 y H100, optimizadas para tareas de aprendizaje automático. Estas GPUs ofrecen un rendimiento superior en tareas de IA comparado con CPUs tradicionales.
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Además, la empresa ha lanzado frameworks y bibliotecas de software como CUDA, cuDNN y TensorRT, que mejoran la eficiencia del desarrollo y despliegue de aplicaciones basadas en IA. Su sistema Nvidia DGX y la supercomputadora Selene son ejemplos de soluciones integradas de hardware y software diseñadas para procesar modelos de inteligencia artificial a gran escala, demostrando su capacidad en el procesamiento de alto rendimiento.
En el ámbito de la automoción y la robótica, Nvidia ha desarrollado plataformas como Nvidia Drive para vehículos autónomos y Nvidia Isaac para robótica, utilizando IA para mejorar la toma de decisiones y la programación de robots.
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La empresa también ha innovado en IA generativa con tecnologías GANs, aplicadas en gráficos y creación de contenido multimedia. Herramientas como Nvidia Canvas permiten a los artistas crear paisajes realistas a partir de dibujos simples utilizando IA.
(c) 2024, Bloomberg
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