Nvidia, el destacado jugador en la industria de la inteligencia artificial (IA), está enfatizando aún más sus capacidades en las unidades de procesamiento de gráficos (GPU) de consumo para aplicaciones de IA «locales». Estas GPU tradicionalmente se han utilizado con fines de juego; sin embargo, Nvidia ha mejorado sus últimas tarjetas gráficas, como la RTX 4060 Super, RTX 4070 Ti Super y RTX 4080 Super, para adaptarse a modelos de IA sin depender de la infraestructura de la nube.
La demanda de las GPU empresariales de Nvidia, que tienen un precio de decenas de miles de dólares y se utilizan comúnmente en sistemas con múltiples GPU trabajando en conjunto, ha desempeñado un papel importante en impulsar las ventas de Nvidia y aumentar su valor de mercado a más de $1 billón.
Si bien los juegos siguen siendo el enfoque principal de los nuevos chips gráficos de nivel de consumo, Nvidia afirma que también son capaces de manejar eficientemente aplicaciones de IA. Por ejemplo, se dice que la RTX 4080 Super genera contenido de video de IA un 150% más rápido que su predecesora. Además, las mejoras de software desarrolladas recientemente por Nvidia se espera que mejoren las velocidades de procesamiento de modelos de lenguaje hasta cinco veces.
Nvidia prevé el surgimiento de nuevas aplicaciones de IA en el próximo año y anticipa que el aumento de la potencia de procesamiento ofrecida por sus GPU servirá como un catalizador. Se espera que Microsoft lance Windows 12, una versión de su sistema operativo que pueda aprovechar al máximo los chips de IA, acelerando aún más el desarrollo de la IA.
Además, Nvidia está explorando activamente diversos casos de uso de IA. En colaboración con Adobe, la compañía está utilizando su nuevo chip para generar imágenes a través del generador Firefly de Adobe Photoshop y permitir la eliminación de fondos durante videollamadas. Además, Nvidia está desarrollando herramientas que permiten a los desarrolladores de juegos incorporar IA generativa, como la generación de diálogos para personajes no jugables, en sus títulos.
Los recientes anuncios de chips de Nvidia demuestran su intención de competir con Intel, AMD y Qualcomm en el espacio de IA local, lo que indica un cambio en su enfoque anterior en las GPU de servidor. Este movimiento se alinea con la exploración de la industria de formas más eficientes de implementar IA, con «PCs de IA» equipadas con componentes especializados para el aprendizaje automático emergiendo como una solución potencial.
Al expandir las capacidades de sus GPU de consumo y promover modelos de IA locales junto con soluciones basadas en la nube, Nvidia tiene como objetivo proporcionar flexibilidad a los desarrolladores y usuarios de IA, permitiéndoles elegir el enfoque más adecuado para sus requisitos específicos.
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