No es ningún secreto que el negocio de los aceleradores de IA está en auge hoy en día, con fabricantes de semiconductores poniendo en marcha unidades de procesamiento neuronal, y la iniciativa de la PC de IA impulsando procesadores más potentes en laptops, computadoras de escritorio y estaciones de trabajo.
Gartner estudió la industria de chips de IA y encontró que, en 2024, se predice que los ingresos mundiales de chips de IA crecerán un 33%. Específicamente, el informe de Gartner “Análisis de pronóstico: Semiconductores de IA, a nivel mundial” detalló la competencia entre los hyperscalers (algunos de los cuales están desarrollando sus propios chips y solicitando a los fabricantes de semiconductores), los casos de uso para los chips de IA y la demanda de aceleradores de IA en el chip.
“A más largo plazo, las aplicaciones basadas en IA se trasladarán de los centros de datos a PCs, teléfonos inteligentes, dispositivos periféricos y de extremo”, escribió el analista de Gartner Alan Priestley en el informe.
¿A dónde van todos estos chips de IA?
Gartner predijo que los ingresos totales por chips de IA en 2024 serán de $71,3 mil millones (frente a $53,7 mil millones en 2023) y aumentarán a $92 mil millones en 2025. De los ingresos totales por chips de IA, es probable que la electrónica informática represente $33,4 mil millones en 2024, o el 47% de todos los ingresos por chips de IA. Otras fuentes de ingresos por chips de IA serán la electrónica automotriz ($7,1 mil millones) y la electrónica de consumo ($1,8 mil millones).
Del total de $71,3 mil millones en ingresos de semiconductores de IA en 2024, la mayor parte provendrá de procesos de aplicaciones discretos e integrados, unidades de procesamiento gráfico discretas y microprocesadores para cálculos, en lugar de microprocesadores integrados.
Los procesadores de aplicaciones discretos e integrados vieron el mayor crecimiento en los ingresos de semiconductores de IA de dispositivos en 2024. Imagen: Gartner
En términos de ingresos de semiconductores de IA procedentes de aplicaciones en 2024, en su mayoría provendrán de dispositivos electrónicos informáticos, electrónica de comunicaciones cableadas y electrónica automotriz.
Gartner notó un cambio en las necesidades de cálculo de la etapa de entrenamiento inicial de modelos de IA a la inferencia, que es el proceso de refinar todo lo que el modelo de IA ha aprendido en el entrenamiento. Gartner predijo que más del 80% de los aceleradores de carga de trabajo desplegados en centros de datos se utilizarán para ejecutar cargas de trabajo de inferencia de IA para 2028, un aumento del 40% desde 2023.
VER: La nueva categoría de PCs de Microsoft, Copilot+, utilizará procesadores Qualcomm para ejecutar IA en el dispositivo.
Cobertura de IA imprescindible
Los aceleradores de carga de trabajo de IA en servidores serán una industria de $21 mil millones en 2024, según predijo Gartner.
“Hoy en día, la IA generativa (GenAI) está impulsando la demanda de chips de IA de alto rendimiento en centros de datos. En 2024, el valor de los aceleradores de IA utilizados en servidores, que descargan el procesamiento de datos de los microprocesadores, alcanzará un total de $21 mil millones, y aumentará a $33 mil millones para 2028”, dijo Priestley en un comunicado de prensa.
Las cargas de trabajo de IA requerirán el fortalecimiento de las unidades de microprocesamiento estándar, también predijo Gartner.
“Muchas de estas aplicaciones habilitadas para IA pueden ejecutarse en unidades de microprocesamiento estándar (MPUs), y los proveedores de MPUs están ampliando sus arquitecturas de procesadores con aceleradores de IA dedicados en el chip para manejar mejor estas tareas de procesamiento”, escribió Priestley en un análisis del 4 de mayo de pronóstico de semiconductores de IA a nivel mundial.
Además, el aumento de técnicas de IA en aplicaciones de centros de datos impulsará la demanda de aceleradores de carga de trabajo, con un 25% de los nuevos servidores que se prevé que tengan aceleradores de carga de trabajo en 2028, en comparación con el 10% en 2023.
¿El amanecer de la PC de IA?
Gartner está optimista acerca de las PC de IA, el impulso para ejecutar modelos de lenguaje grandes localmente en segundo plano en laptops, estaciones de trabajo y computadoras de escritorio. Gartner define las PC de IA como aquellas que tienen una unidad de procesamiento neuronal que permite a las personas usar la IA para “actividades cotidianas”.
La firma de análisis predijo que, para 2026, cada compra de PC empresarial será una PC de IA. Si esto resulta ser cierto aún está por verse, pero los hyperscalers ciertamente están integrando la IA en sus dispositivos de próxima generación.
La IA entre los hyperscalers fomenta tanto la competencia como la colaboración
Amazon Web Services (AWS), Google, Meta y Microsoft están persiguiendo chips de IA in-house hoy en día, al mismo tiempo que buscan hardware de NVIDIA, AMD, Qualcomm, IBM, Intel y más. Por ejemplo, Dell anunció una selección de nuevas laptops que utilizan el procesador de la serie X Snapdragon de Qualcomm para ejecutar IA, mientras que tanto Microsoft como Apple persiguen la adición de productos de OpenAI a su hardware. Gartner espera que la tendencia de desarrollar chips de IA diseñados a medida continúe.
Los hyperscalers están diseñando sus propios chips con el objetivo de tener un mejor control de sus mapas de productos, controlar costos, reducir su dependencia de chips listos para usar, aprovechar las sinergias de IP y optimizar el rendimiento para sus cargas de trabajo específicas, dijo el analista de Gartner Gaurav Gupta.
“Las fundiciones de chips de semiconductores, como TSMC y Samsung, han dado a las empresas tecnológicas acceso a procesos de fabricación de vanguardia”, dijo Gupta.
Al mismo tiempo, “Arm y otras empresas, como Synopsys, han proporcionado acceso a una propiedad intelectual avanzada que hace que el diseño de chips personalizados sea relativamente fácil”, dijo. El fácil acceso a la nube y una cultura cambiante de proveedores de ensamblaje y pruebas de semiconductores (SATS) también han facilitado que los hyperscalers se adentren en el diseño de chips.
“Aunque el desarrollo de chips es costoso, el uso de chips diseñados a medida puede mejorar la eficiencia operativa, reducir los costos de entrega de servicios basados en IA a los usuarios y disminuir los costos para que los usuarios accedan a nuevas aplicaciones basadas en IA”, escribió Gartner en un comunicado de prensa.