Se intensifica la carrera de chips de IA: Nvidia se enfrenta a una nueva ola de retadores

Varias startups de chips de IA de próxima generación están apuntando a Nvidia, centradas en un problema clave: reducir el movimiento de datos, que es uno de los mayores cuellos de botella en la computación de IA.
Así es como lo están abordando:
• Groq – Elimina la DRAM
• Cerebras – Elimina las interconexiones
• d-Matrix – Combina computación y memoria
• Majestic – Descentraliza la computación más allá de los servidores tradicionales
• Etched, Taalas y MatX – Construyen chips para cargas de trabajo específicas de IA en lugar de computación de propósito general
• Substrate – Usa un enfoque de fabricación diseñado para reducir la dependencia de una máquina de litografía de 400 millones de ¥
El objetivo común es sencillo: mover menos datos, procesar IA más rápido y mejorar la eficiencia. Mientras $NVDA sigue siendo el líder del mercado, la próxima generación de innovación en hardware de IA se centra cada vez más en la arquitectura, en lugar de solo añadir más potencia de cómputo.