IT之家 Mensaje del 28 de octubre: según informó hoy (28) de madrugada Business Insider, Anthropic utiliza simultáneamente múltiples chips para procesar tareas de cómputo de IA con el fin de diversificar riesgos. Esta estrategia podría, a largo plazo, erosionar el dominio de mercado de Nvidia.
El 26, hora local, los documentos de solicitud de cotización (Formulario S-1) publicados por Anthropic revelaron que la compañíaCapacidad de cómputo proporcionada por múltiples socios estratégicosintegrado en un grupo de recursos unificado, y luego mediante software se asignan las tareas de cómputo a los chips que pueden aprovecharlas de la manera más eficiente.
IT之家 supo por el informe que los chips utilizados por Anthropic se dividen en cuatro grandes categorías:Amazon Trainium, Google TPU, GPU de Nvidia y GPU de AMD. Para lograr este tipo de programación multiplataforma, la compañía dedicó muchos años y una gran cantidad de dinero.
Los analistas consideran que esta capacidad podría ayudar a las grandes empresas de IAReducir gradualmente la dependencia de Nvidia, obteniendo así mayor poder de negociación en las negociaciones de precios.
Patrick Moorhead, fundador y CEO de Moor Insights & Strategy, considera que Anthropic no acaba de empezar a usar múltiples chips, sino que está comenzando a presentar esta capacidad como una gran ventaja para atraer inversores. «Lo que realmente podría verse afectado es el poder de fijación de precios de NVIDIA. Un cliente que puedadistribuir de manera flexible las tareas de cómputo entre cuatro plataformasno es para nada lo mismo en una negociación que un cliente que no puede hacerlo».
El analista de IDC Ashish Nadkarni señala que adoptar múltiples chips tiene otro beneficio:reducir el impacto de las fluctuaciones en el suministro de chips de NVIDIA。
Sin embargo, esta estrategiatambién representa una amenaza limitada para NVIDIA. La migración de tareas entre diferentes plataformas de chips sigue siendo difícil, especialmente en el entrenamiento de modelos, que resulta más complicado que la inferencia de modelos. Solo las empresas de IA más grandes tienen los recursos para lograr una coordinación entre plataformas.
Anthropic, además, sigue invirtiendo miles de millones de dólares en la capacidad de cómputo de NVIDIA.
Gil Luria, director de investigación tecnológica de D.A. Davidson, considera que grandes empresas como OpenAI probablemente también adopten esquemas similares, pero para las empresas más pequeñas invertir grandes cantidades de dinero y esfuerzo en estopodría no valer la pena。
Brad Gastwirth, director global de investigación e inteligencia de mercado de Circular Technology, señala que la estrategia de Anthropicno representará una amenaza importante para NVIDIA en el corto plazo. Que los clientes tengan más opciones de chips no significa que las ventajas de NVIDIA en rendimiento, interconexión de redes y software desaparezcan.
Si el cómputo de IA se vuelve gradualmente una mercancía, NVIDIA enfrentará riesgos más amplios.
Ken Griffin, CEO de Citadel, advirtió la semana pasada en una entrevista con Bloomberg que si la oferta de capacidad de cómputo supera la demanda, los precios de alquiler podrían caer: «Las GPU, igual que las aerolíneas, tienen un costo marginal de operación muy bajo. Una vez que hay exceso de capacidad, los precios se desploman».