📂 Categoría: Tech,AI,Enterprise,ai,artificial-intelligence,stocks,stock-market,arm,chips,limited-synd,beacon-industries-big-bet | 📅 Fecha: 1774465734
🔍 En este artículo:
ARM ha llevado a cabo durante mucho tiempo su negocio como arquitecto detrás de escena, diseñando chips que alimentan a casi todos los teléfonos inteligentes del mundo y ganando dinero con las regalías de los chips que diseña para sus clientes.
Ahora, Arm está cambiando las reglas del juego al anunciar su propio chip de IA, el procesador Arm AGI.
El director ejecutivo de Arm, René Haas, dijo en una conferencia de la empresa el martes que este cambio masivo no era solo un cambio de estrategia interna: era una llamada directa de los gigantes de la IA más poderosos del mundo. La compañía eliminó OpenAI y Meta como socios principales para este chip.
«La razón principal por la que estamos haciendo esto es porque nuestros socios nos lo pidieron», dijo Haas el martes.
Con limitaciones de energía y escasez de memoria, el auge de la IA ha creado un enorme cuello de botella en los centros de datos. Ante esta demanda, Arm optó por un chip de IA que, según afirma, es más eficiente energéticamente. Arm dice que ve una oportunidad de mercado de 1,5 billones de dólares a medida que avanza hacia los chips de IA para la nube, el borde y la IA física.
Las existencias de armas subieron más del 18% el miércoles. Los analistas de Mizuho escribieron que ven “fuertes oportunidades de crecimiento” para Arm en la infraestructura de inteligencia artificial y la industria automotriz. El analista de Bank of America, Vivek Arya, escribió en una nota a los inversores que las perspectivas de la empresa pueden ser «demasiado ambiciosas».
Meta y OpenAI se asocian con Arm
Meta ha construido centros de datos a gran escala para impulsar sus aplicaciones y sus últimas iniciativas de superinteligencia. Santosh Janardhan, jefe de infraestructura de Meta, dijo en el escenario el martes que su próximo grupo «Hyperion» podría consumir 5 gigavatios de energía, suficiente para alimentar 50 ciudades del tamaño de Palo Alto.
«Si obtuviéramos el rendimiento, no podríamos obtener el poder. Si tuviéramos el poder, no obtendríamos el rendimiento», dijo Janardhan.
Eso provocó un proyecto de ingeniería dentro de Meta, donde los ingenieros estaban «trabajando las 24 horas del día» para portar sus sistemas a Arm en tres meses, dijo Paul Saab, un ingeniero de Meta.
«Ni siquiera le pedí permiso a mi jefe para comprar estas máquinas o incluso para iniciar el proyecto», dijo Saab en el escenario.
Si bien Saab dijo que vio importantes beneficios de rendimiento, en ese momento no había chips ARM disponibles para su compra.
OpenAI enfrentó un problema similar. Su demanda computacional ha aumentado significativamente a medida que entrena y ejecuta sus modelos ChatGPT, su herramienta de codificación Codex AI y más.
«Esa es una de las cosas más comunes que he escuchado dentro de OpenAI. Necesitaba más computación», dijo en el escenario Kevin Weil, vicepresidente de ciencia de OpenAI, y agregó que se necesitaban chips energéticamente eficientes.
Arm dijo que espera que este chip genere 15 mil millones de dólares en ingresos para el año fiscal 2031.
El mercado de chips está cada vez más concurrido
Arm enfrenta el riesgo de que el mercado de procesadores «se llene mucho», escribió Arya en su nota de analista. Otros competidores, como AMD, Nvidia e Intel, tienen más productos de CPU y clientes más establecidos. En particular, Meta y OpenAI también funcionan con AMD y Nvidia, lo que podría dejar oportunidades «limitadas» para el nuevo procesador de Arm, escribió Arya.
«Además, cuanto más se desarrolle la IA, más se verán presionados los mercados de consumo de teléfonos inteligentes y ARM por las limitadas reservas de memoria», escribió Arya.
Dicho esto, la creciente demanda ha llevado a muchos clientes a buscar empresas de chips distintas de Nvidia para sus necesidades informáticas. Meta y OpenAI también están trabajando con Broadcom para crear chips de IA.
El auge de los agentes de IA también ha llevado a una mayor demanda de inferencias, o de cómo los modelos de IA sacan conclusiones y hacen predicciones. Si bien los principales chips de IA de Nvidia, las GPU, dominan el entrenamiento de IA, procesadores como el procesador AGI de Arm también pueden ayudar con la inferencia. Nvidia también ha entrado recientemente en este mercado.
¿Tiene algún consejo? Póngase en contacto con este periodista por correo electrónico a rmchan@businessinsider.com, o Señal a rosal.13. Usar una dirección de correo electrónico personal, una red WiFi que no sea del trabajo y un dispositivo que no sea del trabajo; aquí está nuestra guía para compartir información de forma segura.
