AMD (AMD.US) adquiere la startup de chips de inferencia de IA Taalas para mejorar su portafolio de productos de centros de datos
AMD anunció que ha llegado a un acuerdo para adquirir la startup de chips de inferencia de IA Taalas, con sede en Toronto, Canadá, reforzando aún más su competitividad en el campo de los chips de inferencia y mejorando su portafolio de productos de inteligencia artificial para centros de datos.
Según informó el medio financiero Argentino Inteligente, AMD (AMD.US), fabricante estadounidense de chips, está expandiendo aún más su presencia en el sector de chips de inteligencia artificial (IA). En el cuarto año de la ola de IA generativa, las GPU siguen siendo el hardware central para el entrenamiento y la inferencia de IA, pero la industria comienza a darse cuenta de que una sola GPU no puede satisfacer todos los escenarios de aplicación de la IA. Este jueves, AMD anunció la firma de un acuerdo para adquirir la startup Taalas, con sede en Toronto, Canadá, especializada en chips de inferencia de IA. Así, AMD refuerza aún más su competitividad en el ámbito de chips para inferencia y perfecciona su portafolio de productos de IA para centros de datos.
AMD no reveló el monto de la transacción. Según datos públicos, Taalas, fundada en 2023, ha acumulado cerca de 219 millones de dólares en financiamiento. Esta adquisición sucede apenas siete meses después de que Nvidia (NVDA.US) gastara 20.000 millones de dólares en la compra de activos de Groq, empresa de diseño de chips de IA de alto rendimiento, reflejando el creciente foco de la competencia industrial en los chips de inferencia de IA.
Con la rápida adopción de aplicaciones de IA generativa, el foco de la industria se traslada progresivamente del entrenamiento de modelos hacia la inferencia, es decir, el proceso mediante el cual los modelos de IA responden a solicitudes de usuarios en entornos reales.
Diferente a chips de uso general como las GPU, Taalas desarrolla aceleradores de inferencia (ASIC) diseñados específicamente para modelos de IA únicos. Estos chips están optimizados con "cableado duro" para modelos concretos ya desde la etapa de diseño, lo que reduce la flexibilidad pero mejora de manera significativa la eficiencia de inferencia y reduce costos.
Según Taalas, su tecnología puede transformar rápidamente cualquier modelo de IA en un chip de silicio especializado: solo serían necesarios unos dos meses desde recibir un modelo de IA completamente nuevo hasta implementarlo en hardware.
Actualmente, los productos de Taalas soportan principalmente modelos pequeños como Llama 3.1 de Meta (META.US) y están desarrollando nuevos productos para modelos de mayor escala. Sus chips se fabrican utilizando procesos avanzados de TSMC (TSM.US) y cuentan con memoria SRAM de alta velocidad para reducir la latencia de inferencia.
Expertos del sector consideran que este tipo de chips de inferencia especializados son especialmente útiles para escenarios de baja latencia, como chatbots de IA, búsquedas en tiempo real, conducción autónoma y asistentes inteligentes donde se requiere respuesta rápida.
La CEO de AMD, Lisa Su, afirmó anteriormente que siempre ha creído que no existe "un chip único para todas las aplicaciones" en el mercado de chips de IA.
Su destacó que las GPU seguirán acaparando la mayor parte del mercado de chips de IA gracias a su gran versatilidad, ya que pueden soportar las nuevas generaciones en evolución de modelos de IA. Sin embargo, distintos escenarios de uso también requieren aceleradores más especializados para construir un ecosistema de cómputo de IA completo.
Actualmente, la demanda de GPU permanece fuerte, impulsando a Nvidia a superar un valor de mercado de 5 billones de dólares, convirtiéndose en la empresa cotizada con mayor capitalización bursátil del mundo.
Esta adquisición también refleja que AMD está pasando de simplemente vender GPU a ofrecer soluciones completas de sistemas de cómputo de IA.
En los últimos años, la competencia en centros de datos de IA se ha ampliado de chips individuales a sistemas de rack completos. Este año, AMD comenzó a suministrar a clientes como Meta y Microsoft (MSFT.US) su primer sistema de IA a nivel de rack, Helios, compitiendo directamente con el sistema DGX de Nvidia.
AMD expresó que en el futuro integrará los chips de inferencia y la tecnología de Taalas en su hoja de ruta de productos, desarrollándose de forma conjunta con los CPU EPYC, las GPU Instinct y los sistemas de rack para ofrecer infraestructuras de IA para centros de datos aún más completas.
De hecho, AMD continúa perfeccionando su ecosistema de IA mediante adquisiciones. En julio de este año, la compañía anunció una colaboración con la empresa de chips de IA Cerebras para integrar sus aceleradores de IA en los sistemas de AMD.
Anteriormente, AMD completó una serie de adquisiciones relacionadas con IA, incluyendo la compra en 2024 de la desarrolladora de modelos de IA Silo AI por 665 millones de dólares, y la adquisición de ZT Systems, fabricante de servidores, por 4.900 millones de dólares, sentando las bases tecnológicas para los productos Helios. Además, el año pasado, AMD también adquirió varias startups de IA, entre ellas la desarrolladora de software de inferencia MK1.
Analistas consideran que a medida que la industria de la IA avanza de la fase de entrenamiento de modelos a despliegues comerciales a gran escala, la demanda de inferencia crecerá rápidamente. Mediante la compra de Taalas, AMD refuerza sus capacidades en chips de inferencia especializados, lo que podría potenciar su competitividad integral frente a Nvidia en el mercado de infraestructura de IA empresarial.
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