La explosión de fondos para financiar los desarrollos de chips basados en IA
El dominio de Nvidia en el mercado de GPUs ha sido un claro indicador de que los chips de IA serían un segmento en auge en el que están entrando numerosas startups.
2017 ha sido un año en el que la inteligencia artificial (IA) ha continuado su marcha hacia la omnipresencia en la tecnología.
Este año han proliferado las startups que están trabajando en sus propias variaciones de hardware que alimentarán los dispositivos futuros construidos sobre IA, implementando un uso más eficiente de la energía y más adecuado para la próxima generación de equipos y sistemas, y que han recibido importantes fondos de financiación.
En lugar de la arquitectura computacional tradicional con CPU, la GPU se han convertido en una de las piezas clave de chips para procesar los cálculos rápidos requeridos en los procesos de inteligencia artificial. Estas nuevas startups creen que pueden hacer esto aún mejor.
La primera startup en recibir financiación fue Cerebras Systems, que recogió fondos de Benchmark Capital en diciembre del año pasado cuando recaudó alrededor de 25 millones de dólares. En ese momento la industria de los chips de IA no era tan obvia como hoy, aunque a medida que ha avanzado el año el dominio de Nvidia en el mercado de GPU fue un claro indicador de que este sería un segmento en auge. A finales de año las acciones de Nvidia han aumentado casi un 80%.
Graphcore también ha sido otra de las startups que ha hecho ruido este año, recaudando 50 millones de dólares en una nueva ronda de financiación en noviembre dirigida por Sequoia Capital, además de una oleada de fondos para las startups chinas de AI; Groq, una startup dirigida por exingenieros de Google, que recaudó alrededor de 10 millones de dólares; y Mythic, otro fabricante de chips que ha recaudado 9,3 millones de dólares.
Más allá de las nuevas empresas, las compañías más grandes del mundo también están buscando crear sus propios sistemas. Google anunció su TPU de próxima generación en mayo orientado a la inferencia y la capacitación de las máquinas. Apple ha diseñado su propia GPU para su iPhone de próxima generación. Ambos están haciendo un gran esfuerzo para tratar de ajustar el hardware a las necesidades específicas de aplicaciones con inteligencia artificial como Google Cloud o Siri.
Por su parte, Intel anunció en octubre que tendría listo para finales de 2017 su nuevo procesador de red Nervana Nueral. Intel compró Nervana por unos 350 millones de dólares en agosto del año pasado.
