El panorama de la IA está atravesando una importante transformación a medida que los proveedores de chips, tradicionalmente centrados en la innovación de hardware, reconocen cada vez más el papel fundamental del software. Este cambio estratégico está redefiniendo la carrera de la IA, donde la experiencia en software se está volviendo tan esencial como el dominio del hardware.
Las recientes adquisiciones de AMD: un caso paradigmático
Reciente adquisición de Silo AI por parte de AMDEl laboratorio de IA privado más grande de Europa, ejemplifica esta tendencia. Silo AI aporta una gran experiencia en el desarrollo e implementación de modelos de IA, en particular modelos de lenguaje grande (LLM), un área clave para la firma de Santa Clara. La adquisición no solo fortalece las capacidades de software de IA de AMD, sino también su presencia en el mercado europeo, donde Silo AI tiene una sólida reputación por desarrollar soluciones de IA culturalmente relevantes. “Silo AI llena un vacío importante para AMD, desde herramientas de software (Silo OS) hasta servicios (Operaciones de MLO), ayudando a personalizar los LLM soberanos y de código abierto mientras expande su presencia en el importante mercado europeo”, dijo Neil Shah, socio y cofundador de Counterpoint Research.
Este posicionamiento estratégico de AMD, que sigue a las adquisiciones anteriores de Mipsology y Nod.ai, consolida aún más su compromiso de construir un sólido ecosistema de software de IA. La experiencia de Mipsology en la optimización de modelos de IA y la tecnología de compilación, combinada con las contribuciones de Nod.ai al desarrollo de software de IA de código abierto, proporciona a AMD un conjunto completo de herramientas y experiencia para acelerar su estrategia de IA. "Estas adquisiciones estratégicas fortalecen la capacidad de AMD para ofrecer soluciones de código abierto adaptadas a las empresas que buscan flexibilidad e interoperabilidad en todas las plataformas", dijo Prabhu Ram, vicepresidente del grupo de investigación de la industria en Cybermedia Research. "Al integrar las capacidades de Silo AI, AMD tiene como objetivo proporcionar un conjunto completo para desarrollar, implementar y administrar sistemas de IA, abordando ampliamente las diversas necesidades de los clientes". Esto se alinea con la posición de mercado en evolución de AMD como proveedor de soluciones de IA accesibles y abiertas, capitalizando las tendencias de la industria hacia la apertura y la interoperabilidad".
Más allá de AMD, una tendencia industrial más amplia
Este movimiento estratégico hacia el software no se limita a AMD. Otros gigantes de los chips como Nvidia e Intel también están invirtiendo activamente en empresas de software y desarrollando sus propias pilas de software. "Si observamos el éxito de Nvidia, no se trata solo del hardware, sino del software (Cuda) y los servicios (NGC con MLOps, TAO, etc.) que ofrecen sobre su plataforma informática", dijo Shah. "AMD reconoce esto y está invirtiendo en la creación de capacidades de software (ROCm, Ryzen Aim, etc.) y servicios (Vitis) para ofrecer una solución integral a sus clientes para acelerar el desarrollo y la implementación de soluciones de IA.
El futuro de la IA no se trata solo de chips más rápidos, sino de un mejor software que pueda liberar todo el potencial de la IA y transformar la forma en que vivimos y trabajamos. (Crédito: Nvidia)
La reciente adquisición de Ejecutar:ai y Shoreline.io de Nvidia, ambos especializados en la gestión de la carga de trabajo de IA y la optimización de la infraestructura, también subrayan la importancia del software para maximizar el rendimiento y la eficiencia de los sistemas de IA. Pero eso no significa que los proveedores de chips sigan trayectorias similares para lograr sus objetivos. Manish Rawat, analista de semiconductores de Techinsights, señaló que, en su mayor parte, el ecosistema de IA de Nvidia se construyó sobre tecnologías patentadas y una sólida comunidad de desarrolladores, lo que le dio una sólida presencia en las industrias impulsadas por la IA. "El enfoque de AMD con Silo AI significa un esfuerzo centrado en expandir sus capacidades en software de IA, posicionándose competitivamente contra Nvidia en el cambiante panorama de la IA", agregó Rawat.
Otro ejemplo relevante a este respecto es Adquisición de Granulate Cloud Solutions por parte de IntelGranulate, proveedor de software de optimización continua en tiempo real, ayuda a los usuarios de la nube y de centros de datos a optimizar el rendimiento de las cargas de trabajo de TI al tiempo que reduce los gastos de infraestructura y de la nube.
El auge de las soluciones integrales de IA
La convergencia de la experiencia en chips y software no se trata solo de alcanzar a Nvidia. Se trata de impulsar la innovación y la diferenciación en IA. El software juega un papel crucial en la optimización de los modelos de IA para arquitecturas de hardware específicas, mejorando el rendimiento y reduciendo los costos. En última instancia, el software podría decidir quién reina supremo en el mercado de chips de IA. "Lo que está en juego aquí es que AMD obviamente está compitiendo con Nvidia por la supremacía en el mundo de la IA", dijo Hyoun Park, CEO y analista jefe de Amalgam Insights. "En última instancia, no se trata solo de quién fabrica el mejor hardware, sino de quién puede realmente respaldar la implementación de soluciones de nivel empresarial que estén bien gobernadas, bien respaldadas y tengan un rendimiento a largo plazo". Y aunque Lisa Su (CEO de AMD) y Jensen Huang (CEO de Nvidia) se encuentran entre los ejecutivos más brillantes en tecnología, solo uno de ellos puede finalmente ganar esta guerra como líder del mercado en hardware de IA ".
La integración de la experiencia en software en las ofertas de las empresas de chips está dando lugar al surgimiento de soluciones integrales de IA. Estas soluciones abarcan todo, desde aceleradores de hardware, marcos y herramientas y servicios de desarrollo. Al ofrecer un conjunto completo de capacidades de IA, los fabricantes de chips pueden abordar una gama más amplia de clientes y casos de uso, desde servicios de IA basados en la nube hasta aplicaciones de IA en el borde. Por ejemplo, Silo AI aporta principalmente un grupo de talentos experimentados, que incluyen optimización de modelos de IA, LLM personalizados y más, según Shah. SiloOS de Silo AI es una incorporación particularmente poderosa a las ofertas de AMD, que permite a sus clientes aprovechar herramientas avanzadas y componentes de software modulares para personalizar las soluciones de IA según sus necesidades. Esta era una brecha importante para AMD. "Además, Silo AI también aporta capacidades MLOps, que son fundamentales para una plataforma que permite a sus clientes empresariales implementar, refinar y operar modelos de IA de manera escalable", agregó Shah. "Esto ayudará a AMD a construir una capa de servicio sobre la infraestructura de software y hardware".
Implicaciones para la tecnología empresarial
El cambio de los proveedores de chips hacia la provisión de servicios y kits de herramientas de software tiene implicaciones significativas para las empresas de tecnología. Shah señaló que estos avances son fundamentales para permitir que las empresas y los desarrolladores de IA ajusten sus modelos de IA para mejorar el rendimiento en chips específicos (FPGA y otros), aplicables al entrenamiento y la inferencia. Este avance no solo acelera el tiempo de comercialización de los productos, sino que también ayuda a los socios, ya sean hiperescaladores u operadores de infraestructura local, a mejorar la eficiencia operativa y reducir el costo total de propiedad al mejorar la utilización de la energía y optimizar el código. "También es una excelente manera para que los proveedores de chips retengan a estos desarrolladores dentro de su plataforma y ecosistema, así como monetizar los kits de herramientas y servicios de software que se encuentran sobre ellos". También genera ingresos recurrentes, que los fabricantes de chips pueden reinvertir para mejorar sus resultados, y a los inversores les encanta ese modelo", dijo Shah.
A medida que la carrera de la IA continúa evolucionando, se intensificará el enfoque en el software. Los proveedores de chips seguirán invirtiendo en empresas de software, desarrollando sus propias pilas de software y colaborando con la comunidad de IA más amplia para crear un ecosistema de IA vibrante e innovador.
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