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Cómo un grupo de empresas se unió para intentar desbancar a Nvidia, el rey de la inteligencia artificial
La Fundación UXL busca crear una alternativa de código abierto al software que hoy es el estándar para el desarrollo de herramientas de inteligencia artificial, CUDA, desarrollado por Nvidia en los últimos 15 años, y una pieza clave (junto a su hardware) para que la compañía esté en el centro de cualquier aplicación de inteligencia artificial
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LA NACION
Nvidia consiguió una capitalización bursátil de 2,2 billones de dólares fabricando chips para inteligencia artificial que se han convertido en la savia que alimenta la nueva era de desarrolladores de IA generativa, desde empresas emergentes hasta Microsoft, OpenAI y la matriz de Google, Alphabet .
Casi tan importante como su hardware es el código informático con 20 años de historia de la empresa, que contribuye a que competir con ella haya sido casi imposible. Más de 4 millones de desarrolladores de todo el mundo confían en la plataforma de software CUDA de Nvidia para crear aplicaciones de IA y otras. Ahora, una coalición de empresas tecnológicas que incluye a Qualcomm, Google e Intel planea romper el cerco de Nvidia apuntando a su arma secreta: el software que mantiene a los desarrolladores atados a sus chips. Las empresas son parte de un grupo cada vez más numeroso de inversores y empresas que retan el dominio de Nvidia en el campo de la inteligencia artificial.
“Estamos mostrando a los desarrolladores cómo migrar desde una plataforma Nvidia”, dijo Vinesh Sukumar, jefe de IA y aprendizaje automático de Qualcomm, en una entrevista con Reuters. A partir de una tecnología desarrollada por Intel, denominada OneAPI, la Fundación UXL, un consorcio de empresas tecnológicas, planea crear un conjunto de software y herramientas capaces de alimentar múltiples tipos de chips aceleradores de IA, dijeron a Reuters ejecutivos relacionados con el grupo. El proyecto de código abierto pretende funcionar en cualquier máquina, independientemente del chip y el hardware que la alimente.
“Se trata específicamente -en el contexto de los marcos de aprendizaje automático- de cómo creamos un ecosistema abierto y promovemos la productividad y la elección de hardware”, dijo a Reuters en una entrevista Bill Hugo, director y tecnólogo jefe de computación de alto rendimiento de Google. Google es uno de los miembros fundadores de UXL y ayuda a determinar la dirección técnica del proyecto, explicó.
El comité de dirección técnica de UXL se dispone a concretar las especificaciones técnicas en el primer semestre de este año. Los ingenieros tienen previsto perfeccionar los detalles técnicos hasta alcanzar un estado “maduro” a finales de año, según los ejecutivos, que subrayaron la necesidad de construir una base sólida que incluya aportaciones de múltiples empresas y que además pueda implantarse en cualquier chip o hardware.
Más allá de las empresas inicialmente implicadas, UXL cortejará a empresas de computación en nube como Amazon y Azure de Microsoft, así como a otros fabricantes de chips.
Desde su lanzamiento en septiembre, UXL ya ha empezado a recibir contribuciones técnicas de terceros, entre ellos miembros de la fundación y personas ajenas a ella interesadas en usar la tecnología de código abierto, según los ejecutivos implicados. OneAPI de Intel ya se puede utilizar, y el segundo paso es crear un modelo de programación estándar de computación diseñado para la IA.
UXL planea destinar sus recursos a abordar los problemas informáticos más acuciantes dominados por unos pocos fabricantes de chips, como las últimas aplicaciones de IA y la informática de alto rendimiento. Estos primeros planes se suman al objetivo a largo plazo de la organización de atraer a una masa crítica de desarrolladores a su plataforma.
A largo plazo, UXL pretende ser compatible con el hardware y el código de Nvidia.
Cuando se le preguntó por los esfuerzos de código abierto y software financiado por empresas para romper el dominio de la IA de Nvidia, el ejecutivo de Nvidia Ian Buck dijo en un comunicado: “El mundo se está acelerando. Las nuevas ideas en computación acelerada proceden de todo el ecosistema, y eso ayudará a hacer avanzar la IA y el alcance de lo que la computación acelerada puede lograr”.
Casi 100 empresas emergentes
Los planes de la Fundación UXL son uno de los muchos esfuerzos por reducir el control de Nvidia sobre el software que impulsa la IA. Las empresas de capital riesgo y las corporaciones han invertido más de 4000 millones de dólares en 93 iniciativas distintas, según datos recopilados por PitchBook a petición de Reuters.
El interés por desbancar a Nvidia a través de una potencial debilidad en el software se ha disparado en el último año, y las startups que aspiran a abrir agujeros en el liderazgo de la compañía engulleron algo más de 2000 millones de dólares en 2023, frente a los 580 millones de hace un año, según los datos de PitchBook.
El éxito a la sombra del grupo de Nvidia en el entramado de datos de IA es un logro que pocas de las startups podrán alcanzar. CUDA de Nvidia es una pieza de software convincente sobre el papel, ya que cuenta con todas las funciones y crece constantemente tanto gracias a las contribuciones de Nvidia como a las de la comunidad de desarrolladores.
“Pero eso no es lo que realmente importa”, afirma Jay Goldberg, presidente ejecutivo de D2D Advisory, una consultora de finanzas y estrategia. “Lo que importa es el hecho de que la gente lleva 15 años utilizando CUDA, han creado código en torno a ella”.
Reuters
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