Las acciones de Qualcomm suben un 23% tras el lanzamiento de los nuevos chips AI200/AI250 para destronar a Nvidia y AMD

Las acciones de Qualcomm subieron un 23% el lunes, después de que la compañía dijera que lanzará nuevos chips aceleradores de IA para competir con Nvidia y AMD en la guerra de chips más cara hasta la fecha.

El anuncio, realizado el 27 de octubre, fue la declaración más contundente de la compañía hasta el momento de que está entrando en la carrera armamentista de los centros de datos.

Los dos nuevos chips (AI200, con lanzamiento previsto para 2026, y AI250, para 2027) no se incorporarán a smartphones. Alimentarán racks completos con refrigeración líquida dentro de enormes granjas de servidores de IA.

Según CNBC, estos nuevos chips suponen un gran avance respecto a la habitual gama de dispositivos móviles e inalámbricos de Qualcomm. Ambos aceleradores pueden ocupar un rack completo, como los sistemas actuales de Nvidia y AMD, que permiten que 72 chips funcionen como uno solo.

La idea es brindarles a los laboratorios de IA y a los hiperescaladores la potencia que necesitan para ejecutar modelos de IA masivos, sin necesitar la cadena de suministro de Nvidia ni la segunda posición de AMD.

Qualcomm entra en la batalla de rack completo con chips de IA para centros de datos

El AI200 y el AI250 están construidos utilizando la misma tecnología dentro de los chips de teléfonos de Qualcomm, llamadas unidades de procesamiento neuronal (NPU) Hexagon.

Durga Malladi, gerente general de centros de datos y edge de la compañía, dijo a los periodistas la semana pasada: "Primero queríamos demostrar nuestro valor en otros dominios, y una vez que desarrollamos nuestra fuerza allí, nos resultó bastante fácil ascender al nivel del centro de datos"

Estos racks están diseñados para inferencia, no para entrenamiento. Esto significa que Qualcomm no busca desarrollar chips que ayuden a entrenar modelos como los GPT de OpenAI, que se entrenaron en GPU Nvidia.

En cambio, el enfoque se centra en ejecutar esos modelos de forma más rápida y económica una vez entrenados. Ahí es donde se producen la mayoría de las cargas de trabajo reales.

Y aquí hay dinero… dinero de verdad. McKinsey afirma que el mundo gastará 6,7 billones de dólares en centros de datos para 2030, y la mayor parte se destinará a hardware de IA. Nvidia controla hoy más del 90 % de ese mercado y tiene una capitalización bursátil de más de 4,5 billones de dólares. Pero los clientes se están impacientando.

OpenAI anunció recientemente que está comprando chips de AMD e incluso podría adquirir una parte de la compañía. Google, Amazon y Microsoft están diseñando sus propios aceleradores de IA. Todos buscan una opción que no implique hacer cola tras una docena de laboratorios de IA solo para recibir un envío de GPU de Nvidia.

El consumo de energía, la flexibilidad y la memoria hacen que Qualcomm se destaque

Malladi afirmó que los racks consumen unos 160 kilovatios, lo que equivale al consumo energético de los racks de Nvidia. Sin embargo, Qualcomm afirma que sus sistemas son más económicos de operar, especialmente para los proveedores de servicios en la nube.

La empresa también venderá piezas por separado, lo que ofrece a los clientes la libertad de construir bastidores personalizados. "Lo que hemos intentado es asegurarnos de que nuestros clientes puedan elegir entre comprarlo todo o combinarlo todo", añadió Malladi.

Incluso Nvidia y AMD podrían acabar comprando partes de la oferta de Qualcomm. Esto incluye sus unidades centrales de procesamiento (CPU), que según Malladi estarán disponibles como componentes independientes. No se ha revelado el precio total de los chips, tarjetas ni bastidores. Qualcomm tampoco confirmó cuántas NPU caben en un bastidor.

A principios de este año, Qualcomm firmó un acuerdo con Humain, de Arabia Saudita, que planea instalar chips de inferencia de Qualcomm en centros de datos con un consumo de hasta 200 megavatios. Este acuerdo convirtió a Humain en uno de los primeros clientes importantes de los sistemas a escala de rack.

La compañía también afirmó que sus tarjetas de IA manejan 768 gigabytes de memoria, una cantidad superior a la que ofrecen actualmente Nvidia o AMD. También afirmó una mayor eficiencia energética y un mejor coste de propiedad, aunque no proporcionó cifras exactas.