No es ningún secreto que el negocio de los aceleradores de IA está de moda hoy en día, con los fabricantes de semiconductores desarrollando unidades de procesamiento neuronal y la iniciativa de PC con IA impulsando procesadores más potentes en computadoras portátiles, de escritorio y estaciones de trabajo.
Gartner estudió la industria de los chips de IA y descubrió que, en 2024, se prevé que los ingresos mundiales por chips de IA crezcan un 33%. Específicamente, el informe de Gartner “Análisis de pronóstico: Semiconductores de IA en todo el mundo” detalla la competencia entre hiperescaladores (algunos de los cuales están desarrollando sus propios chips y recurriendo a proveedores de semiconductores), los casos de uso de chips de IA y la demanda de aceleradores de IA en chips. .
“A largo plazo, las aplicaciones basadas en IA pasarán de los centros de datos a las PC, los teléfonos inteligentes y los dispositivos de punta y terminales”, 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 71.300 millones de dólares (frente a 53.700 millones de dólares en 2023) y aumentarán a 92.000 millones de dólares en 2025. De los ingresos totales por chips de IA, la electrónica informática probablemente representará 33.400 millones de dólares en 2024, o el 47% de todos los ingresos. Ingresos por chips de IA. Otras fuentes de ingresos por chips de IA serán la electrónica para automóviles (7.100 millones de dólares) y la electrónica de consumo (1.800 millones de dólares).
De los 71.300 millones de dólares en ingresos por semiconductores de IA en 2024, la mayor parte provendrá de procesos de aplicaciones discretos e integrados, GPU discretas y microprocesadores para computación, a diferencia de microprocesadores integrados.
En términos de ingresos por semiconductores de IA procedentes de aplicaciones en 2024, la mayoría provendrá de dispositivos electrónicos de computación, electrónica de comunicaciones por cable y electrónica automotriz.
Gartner notó un cambio en las necesidades informáticas del entrenamiento inicial del modelo de IA a la inferencia, que es el proceso de refinar todo lo que el modelo de IA ha aprendido durante el entrenamiento. Gartner predijo que más del 80% de los aceleradores de cargas de trabajo implementados en los centros de datos se utilizarán para ejecutar cargas de trabajo de inferencia de IA para 2028, un aumento del 40% con respecto a 2023.
VER: La nueva categoría de PC de Microsoft, Copilot+, utilizará procesadores Qualcomm para ejecutar IA en el dispositivo.
La IA y los aceleradores de cargas de trabajo van de la mano
Los aceleradores de IA en servidores constituirán una industria de 21.000 millones de dólares en 2024, predijo Gartner.
“Hoy en día, la IA generativa (GenAI) está impulsando la demanda de chips de IA de alto rendimiento en los centros de datos. En 2024, el valor de los aceleradores de IA utilizados en servidores, que descargan el procesamiento de datos de los microprocesadores, ascenderá a 21.000 millones de dólares y aumentará a 33.000 millones de dólares en 2028”, dijo Priestley en un comunicado de prensa.
Las cargas de trabajo de IA también requerirán reforzar las unidades de microprocesamiento estándar, predijo Gartner.
“Muchas de estas aplicaciones habilitadas para IA se pueden ejecutar en unidades de microprocesamiento (MPU) estándar, y los proveedores de MPU están ampliando sus arquitecturas de procesador con aceleradores de IA en chip dedicados para manejar mejor estas tareas de procesamiento”, escribió Priestley en un análisis de pronóstico del 4 de mayo. de semiconductores de IA en todo el mundo.
Además, el aumento de las técnicas de inteligencia artificial en las aplicaciones de los centros de datos impulsará la demanda de aceleradores de cargas de trabajo: se prevé que el 25% de los nuevos servidores tendrán aceleradores de cargas de trabajo en 2028, en comparación con el 10% en 2023.
¿El amanecer de la PC con IA?
Gartner es optimista sobre las PC con IA, el impulso para ejecutar grandes modelos de lenguaje localmente en segundo plano en computadoras portátiles, estaciones de trabajo y computadoras de escritorio. Gartner define las PC con IA como aquellas que tienen una unidad de procesamiento neuronal que permite a las personas utilizar la IA para “actividades cotidianas”.
La firma de analistas predijo que, para 2026, cada compra de PC empresarial será una PC con IA. Aún se desconoce si esto resulta ser cierto, pero los hiperescaladores ciertamente están incorporando IA en sus dispositivos de próxima generación.
La IA entre los hiperescaladores fomenta tanto la competencia como la colaboración
AWS, Google, Meta y Microsoft están buscando chips de IA internos hoy, al mismo tiempo que buscan hardware de NVIDIA, AMD, Qualcomm, IBM, Intel y más. Por ejemplo, Dell anunció una selección de nuevas computadoras portátiles que utilizan el procesador Snapdragon X Series de Qualcomm para ejecutar IA, mientras que tanto Microsoft como Apple buscan agregar productos OpenAI a su hardware. Gartner espera que continúe la tendencia de desarrollar chips de IA diseñados a medida.
Los hiperescaladores están diseñando sus propios chips para tener un mejor control de las hojas de ruta de sus productos, controlar los costos, reducir su dependencia de chips disponibles en el mercado, aprovechar las sinergias de IP y optimizar el rendimiento para sus cargas de trabajo específicas, dijo Gaurav Gupta, analista de Gartner.
“Las fundiciones de chips semiconductores, como TSMC y Samsung, han brindado a las empresas de tecnología acceso a procesos de fabricación de vanguardia”, dijo Gupta.
Al mismo tiempo, “Arm y otras empresas, como Synopsys, han brindado acceso a 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 los proveedores de servicios de prueba y ensamblaje de semiconductores (SATS) también han facilitado que los hiperescaladores se dediquen al diseño de chips.
“Si bien el desarrollo de chips es costoso, el uso de chips diseñados a medida puede mejorar la eficiencia operativa, reducir los costos de brindar servicios basados en IA a los usuarios y reducir los costos para que los usuarios accedan a nuevas aplicaciones basadas en IA”, escribió Gartner en un comunicado de prensa.
