Arthur Herring
Grandes empresas de tecnología se están preparando para realizar inversiones masivas en centros de datos de IA, según el ex CEO de Google, Eric Schmidt. Durante una charla en la Universidad de Stanford, Schmidt reveló que estas compañías están buscando invertir miles de millones de dólares en centros de datos de IA basados en Nvidia, con costos estimados de hasta $300 mil millones.
Si bien Schmidt se abstuvo de nombrar empresas específicas, afirmó que están buscando montos de financiamiento sustanciales que van desde $20 mil millones hasta $100 mil millones. Este desarrollo sugiere que estos gigantes tecnológicos están confiando en gran medida en Nvidia, un fabricante líder de chips de IA para centros de datos.
Los comentarios de Schmidt implican que la considerable inversión en Nvidia probablemente resultará en ganancias significativas para la empresa. Nvidia ya ha experimentado un aumento de ingresos de más del 200% durante tres trimestres consecutivos, superando la valoración de muchos gigantes de la industria.
La brecha creciente entre los principales actores en el campo de la IA y el resto de las empresas se ha hecho evidente. Schmidt admitió que hace seis meses creía que esta brecha se estaba reduciendo y había invertido mucho en empresas más pequeñas. Sin embargo, cambios recientes lo han llevado a reconsiderar.
En respuesta a su dependencia de Nvidia, los gigantes tecnológicos están trabajando activamente en el desarrollo de sus propios chips de IA. Google presentó las Unidades de Procesamiento Tensorial (TPUs), compitiendo con los procesadores de Nvidia. Microsoft presentó el chip de IA Azure Maia 100, diseñado para cargas de trabajo de IA basadas en la nube. Además, Amazon está preparando chips Trainium, mientras que Meta, la empresa matriz de Facebook, planea presentar un chip de IA de segunda generación llamado «Artemis», superando su producto anterior.
A medida que la industria de la IA continúa evolucionando, estas inversiones significativas en centros de datos de IA indican la importancia de los chips avanzados de IA y la infraestructura para las empresas que buscan tener éxito en esta era de inteligencia artificial.
