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Las grandes empresas tecnológicas empiezan a parecerse a IBM en los años 60

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La carrera por dominar el creciente mercado de la IA está empujando a los gigantes tecnológicos a adoptar modelos de negocio que recuerdan a IBM (IBM) en la década de 1960.

El alfabeto “Hyperscalers” de las grandes tecnologías (Goog, Googl), Meta (Meta), Microsoft (MSFT) y Amazon (AMZN) se encuentran en diferentes etapas de desarrollo de sus propios chips de IA personales para instalar en sus centros de datos y potenciar sus ofertas y software en la nube. El alfabeto, el más lejano de las cuatro compañías, es siempre pretendidamente En conversaciones para vender sus chips físicos llamados TPUS a Meta, un movimiento que lo enfrentaría cara a cara con el principal fabricante de chips Nvidia (NVDA).

Esos esfuerzos han llevado a los analistas de Bloomberg Intelligence a predecir que el mercado normal de chips de IA crecerá hasta los 122.000 millones de dólares en 2033.

La producción de sus propios componentes por parte de las grandes tecnológicas va más allá de los chips: Microsoft y Amazon están invirtiendo activamente en fibra oscura, o cables de fibra óptica no utilizados actualmente bajo tierra, dijo el analista del mercado de capitales de RBC, Jonathan Atkin, en una nota reciente a un cliente. Google y Meta también poseen sus propios cables pero aún compran a terceros, escribió. Esos cables son necesarios para conectar los centros de datos de las empresas y las empresas que los utilizan.

La dinámica en la que los proveedores de la nube fabrican sus propios componentes (hardware) para ejecutar sus productos principales (software) muestra que Silicon Valley está regresando hacia la integración vertical, un modelo operativo del que fueron pioneros los diáconos del petróleo y el acero de finales del siglo XIX y adoptado por IBM durante la revolución digital.

IBM fue una de las más grandes empresas integradas verticales exitosas En la década de 1960, cuando los componentes fabricaban hardware para sus marcos principales, o grandes sistemas informáticos. La estrategia de IBM se derivó de la idea Fabricar sus propias piezas especializadas mejoraría sus productos finales (estructuras principales) y sus ganancias, y en medio de preocupaciones sobre la falta de suministro de piezas para las primeras computadoras. Trabajó: en 1985, la empresa representó más de la mitad del valor de mercado De la industria informática, Carliss Y. Baldwin destacó en su libro “Reglas de diseño”.

Por supuesto, todo cayó después. En la década de 1990, los costos reducidos de producción de semiconductores -así como el ascenso de Microsoft Software Powerhouse y el líder en chips Intel- minaron una trinchera altamente competitiva de IBM, y la compañía no afirmó estar integrada verticalmente en el año 2000, dijo Baldwin.

Así como la aparición de las computadoras empujó a IBM hacia la integración vertical, la popularización de la inteligencia artificial desde el lanzamiento de ChatGpt a fines de 2022 ha puesto a los gigantes de la nube en la actualidad en una búsqueda similar. En particular, los elevados costos de los chips Nvidia y su disponibilidad limitada han empujado a los gigantes tecnológicos a promover sus esfuerzos en chips de IA. Ese chip personalizado es más barato y está mejor optimizado para el software empresarial.

El fundador y director ejecutivo de Nvidia, Jensen Huang, presenta la GPU Rubin y la CPU Vera durante el CES Technology Show el 5 de enero de 2026 en Las Vegas. (Foto AP/John Locher) · la prensa social

“Los Hyperscalers… reconocen que existe un serio peligro estratégico de tener un solo proveedor de cálculo de IA”, dijo el analista portuario Jay Goldberg. “Y ahora tienen una razón estratégica muy fuerte para fabricar su propia silicona”.

Supuestamente Meta comenzó a probar un chip interno para los modelos de entrenamiento del año pasado y recientemente adquirió Rivos para comenzar un chip para acelerar sus esfuerzos de semiconductores personalizados. El TPUS de Google se ha vuelto tan avanzado que Anthropic (Anth.pvt), Openai (OPAI.PVT) e incluso su competidor Meta han firmado grandes contratos de nube con la empresa para acceder. Y después de un largo retraso, Microsoft presentó su chip Maia de próxima generación en enero.

Durante la reciente visita de Yahoo Finance al laboratorio de chips de Amazon y al laboratorio de pruebas adyacente en Austin, Texas, la compañía mostró sus últimos ultraservidores, un grupo de servidores que presenta el chip de última generación de Amazon llamado Trainium, su CPU Graviton y cables de red personalizados y conmutadores de conexión. Amazon sigue vendiendo más computadoras con inteligencia artificial en sus centros de datos remotos impulsados ​​por GPU de Nvidia que sus aceleradores habituales, pero el gigante tecnológico destaca cada vez más los beneficios de su hardware interno.

El director de tecnología de servicios web de Amazon, Paul Roberts, dijo a Yahoo Finance que su chip Trainium3 puede proporcionar hasta un 60% de rendimiento de precio a sus clientes de la nube en comparación con las GPU para cargas de trabajo de recopilación.

“Creo que lo que vemos en el mercado es mucha autenticación de que este método (de fabricación de chips personalizados) -en lugar de tener una especie de GPU genéricas- ahora se pueden obtener estos procesadores y aceleradores especializados que logran increíbles ahorros de eficiencia energética”, dijo.

Esos tipos de ahorros de energía se convertirán en un asunto mayor a medida que crezca el auge de un centro de datos y se comiencen a sentir los efectos de las limitaciones de energía.

Pero Goldberg Seaport cree que el avance hacia la integración vertical alcanza su “límite lejano” y no todos los actores de las grandes tecnologías tendrán éxito.

“Si quieres diseñar un chip progresivo, ese es un costo enorme”, dijo, añadiendo que “sólo un número limitado de empresas pueden permitirse eso”.

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