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Las GPU Nvidia ven un aumento masivo de precios y demanda de IA

Parece que acabamos de salir de la debilitante escasez de tarjetas gráficas de los últimos años, pero un nuevo informe sugiere que aún no podemos respirar tranquilos. ¿Podría haber una nueva escasez de GPU en el horizonte, o los consumidores están a salvo de un regreso a otro escenario de pesadilla?

Según DigiTimes (a través de Wccftech), Nvidia está viendo un gran aumento en la demanda de sus chips debido a la explosión de herramientas de inteligencia artificial (IA) como ChatGPT. Nvidia ofrece una gama de tarjetas gráficas que sobresalen en tareas de IA, incluidas la A100 y la H100, y según los informes, la compañía está luchando para mantenerse al día a raíz de una demanda tan masiva.

Nvidia RTX 2060 Super y RTX 2070 Super revisión
Dan Baker/Tendencias digitales

Nvidia está sintiendo especialmente la tensión en China, donde la compañía está vendiendo versiones modificadas del A100 y H100 para eludir las sanciones de Estados Unidos. Debido a que los chips con capacidad de IA son actualmente tan difíciles de conseguir en el mercado chino, los chips modificados de Nvidia, llamados A800 y H800, están volando absolutamente de los estantes.

Esto ha causado que Nvidia aumente el precio hasta en un 40% por encima del MSRP, lo que lleva a que el A800 se venda por hasta $ 36,500. Incluso la Nvidia V100, una tarjeta que se lanzó en 2018, tiene un precio tan alto como $ 10,000.

Nvidia aparentemente apunta a servir primero a sus clientes no chinos, lo que ha llevado a largos retrasos en la obtención de una GPU centrada en la IA en China. Según los informes, los tiempos de espera han aumentado hasta seis meses desde el momento del pedido.

¿Otra escasez de GPU?

Plataforma de minería de criptomonedas de tarjetas gráficas de computadora.
Un minero de criptomonedas conectado a una computadora portátil Getty Images

Tal vez se pregunte cómo será eso un problema para los consumidores. Después de todo, las tarjetas gráficas AI de Nvidia son muy diferentes de sus GPU para juegos, y no es que las compañías de IA vayan a comprar cargas de la RTX 4090. Seguramente eso significa que ChatGPT no causará otra escasez, ¿verdad?

Bueno, la IA está en auge en este momento, y es claramente un área prioritaria para Nvidia. El riesgo no es que las empresas compren todas las GPU para juegos, sino que Nvidia decida asignar más recursos a las GPU empresariales de gama alta, del tipo que brilla cuando se trata de cargas de trabajo de IA, a expensas de las tarjetas gráficas de consumo.

Si eso sucede, podría ser mucho más difícil tener en sus manos una GPU. Eso no parece estar sucediendo todavía, pero puede que no sea algo que se pueda descartar por completo en el futuro.

Si bien el auge de la criptomoneda que alimentó la última escasez de GPU parece haber terminado (al menos por ahora), la revolución de la IA está levantando la cabeza. De hecho, muchos ex mineros criptográficos aparentemente están girando hacia la IA en un intento por seguir siendo rentables.

Es una señal de advertencia de lo que podría estar por delante para cualquiera que esté desesperado por obtener una nueva tarjeta gráfica. Si bien una nueva escasez de GPU no está garantizada de ninguna manera, las necesidades de las empresas de IA podrían ejercer más presión sobre la cadena de suministro de tarjetas gráficas.

Diego Bastarrica
Diego Bastarrica es periodista y docente de la Universidad Diego Portales de Chile. Especialista en redes sociales…
¿No más GPU? Así es como podría verse el DLSS 10 de Nvidia
no mas gpu asi podria verse dlss 10 nvidia

Nvidia
La última versión de Deep Learning Super Sampling (DLSS) de Nvidia ya es un importante punto de venta para algunas de sus mejores tarjetas gráficas, pero Nvidia tiene planes mucho más grandes. Según Bryan Catanzaro, vicepresidente de Investigación de Aprendizaje Profundo Aplicado de Nvidia, Nvidia imagina que DLSS 10 tendría una representación neuronal completa, evitando la necesidad de que las tarjetas gráficas representen realmente un marco.

Durante una mesa redonda organizada por Digital Foundry, Catanzaro profundizó en lo que DLSS podría evolucionar en el futuro y qué tipo de problemas podría abordar el aprendizaje automático en los juegos. Ya tenemos DLSS 3, que es capaz de generar fotogramas completos, un gran paso adelante de DLSS 2, que solo podía generar píxeles. Ahora, Catanzaro dijo con confianza que el futuro de los juegos radica en la representación neuronal.

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Nvidia Workbench permite a cualquiera entrenar un modelo de IA
nvidia workbench entrenar modelo ia

Nvidia
Nvidia acaba de anunciar el AI Workbench, que promete hacer que la creación de IA generativa sea mucho más fácil y manejable. El espacio de trabajo permitirá a los desarrolladores hacer e implementar dichos modelos en varias plataformas de IA de Nvidia, incluidas PC y estaciones de trabajo. ¿Estamos a punto de ser inundados con aún más contenido de IA? Tal vez no, pero ciertamente parece que AI Workbench hará que todo el proceso sea significativamente más accesible.

En el anuncio, Nvidia señala que hay cientos de miles de modelos preentrenados actualmente disponibles; Sin embargo, personalizarlos requiere tiempo y esfuerzo. Aquí es donde entra en juego el Workbench, simplificando el proceso. Los desarrolladores ahora podrán personalizar y ejecutar IA generativa con un mínimo esfuerzo, utilizando todos los modelos de nivel empresarial necesarios. La herramienta Workbench admite varios marcos, bibliotecas y SDK de la propia plataforma de IA de Nvidia, así como repositorios de código abierto como GitHub y Hugging Face.

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Por qué la nueva GPU de Nvidia funciona peor que los gráficos integrados
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Geekerwan
Uno podría pensar que una GPU que cuesta más de $ 40,000 será la mejor tarjeta gráfica para juegos, pero la verdad es mucho más compleja que eso. De hecho, esta GPU Nvidia ni siquiera puede mantenerse al día con las soluciones gráficas integradas.

Ahora, antes de que te enojes demasiado, debes saber que me refiero al H100 de Nvidia, que alberga el chip GH100 (Grace Hopper). Es una potente GPU de centro de datos hecha para manejar tareas de computación de alto rendimiento (HPC), no para alimentar juegos de PC. No tiene ninguna salida de pantalla, y a pesar de sus amplias capacidades, tampoco tiene refrigeradores. Esto se debe a que, nuevamente, encontraría esta GPU en un centro de datos o en un entorno de servidor, donde se enfriaría con potentes ventiladores externos.

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