Pat Gelsinger, ex CEO de Intel, recientemente declaró en el podcast "Acquired" de la GPU Technology Conference 2025 de Nvidia, que la estrategia de precios de las unidades de procesamiento gráfico (GPU) de inteligencia artificial (IA) de Nvidia es demasiado alta y dificulta las tareas de inferencia de IA a gran escala. Gelsinger señaló que la inferencia es un paso clave en la implementación de modelos de IA, y que la tendencia actual de la industria debería centrarse más en la inferencia, mientras que la tecnología de Nvidia no satisface esta necesidad en términos de rentabilidad.
Nota de la fuente de la imagen: Imagen generada por IA, proveída por Midjourney.
Mencionó que el precio de los procesadores de Nvidia para el entrenamiento de IA es hasta 10.000 veces más alto de lo que realmente se necesita. Si bien Gelsinger reconoció que el rápido desarrollo de la IA generativa temprana se debió principalmente a las unidades de procesamiento gráfico (GPU) de Nvidia, cree que el punto fuerte de la compañía, su tecnología basada en la plataforma de software CUDA, podría enfrentar desafíos una vez que la inferencia se convierta en la norma. Destacó que, a pesar de sus defectos, admira la visión y la perseverancia del CEO de Nvidia, Jensen Huang, considerando que tuvo éxito en sus predicciones tempranas sobre las unidades de procesamiento gráfico de propósito general y las cargas de trabajo de IA, aunque este éxito se debió en parte a la buena fortuna. Incluso bromeó diciendo: "Jensen Huang tuvo suerte".
Bajo el liderazgo de Gelsinger, Intel se enfrenta a la presión en la competencia de hardware de IA. Sus chips aceleradores Gaudi no han alcanzado el rendimiento de los productos Hopper de Nvidia y Instinct de AMD. Intel ha dejado de lado la plataforma de inteligencia artificial Falcon Shores y se centra ahora en el proyecto de próxima generación "Jaguar Shores".
Gelsinger también mencionó que la arquitectura informática podría cambiar y que la computación cuántica podría comercializarse a finales de siglo. Sin embargo, no reveló los planes concretos de Intel en esta transformación. A pesar del aumento de la demanda de infraestructura de aprendizaje automático, los ingresos de Intel en IA siguen estando muy por detrás de los de sus competidores, lo que refleja las dificultades generales de la empresa en este ámbito.
Puntos clave:
💰 El ex CEO de Intel critica el alto precio de los chips de IA de Nvidia, lo que dificulta las tareas de inferencia a gran escala.
🔍 Gelsinger señala que el precio de los procesadores de Nvidia para el entrenamiento de IA es mucho mayor de lo que realmente se necesita.
🌀 Intel tiene una competitividad insuficiente en el ámbito del hardware de IA y se centra actualmente en el desarrollo de nuevos proyectos.