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El éxito de las criptomonedas genera la escacez de un chip informático

Los sistemas de inteligencia artificial (IA), hechos por empresas dependen en gran medida de un chip informático.

El éxito de las criptomonedas genera la escacez de un chip informático

Los criptomineros compraron tres millones de tableros de GPU —paneles planos que pueden añadirse a las computadoras personales y de otro tipo— con un valor de 776 millones de dólares el año pasado.

San Francisco — Dos auges tecnológicos —que algunas personas podrían llamar furor—están uniendo fuerzas para convertir un tipo de microprocesador que alguna vez fue poco conocido en un producto básico indispensable, pero escaso.

Los sistemas de inteligencia artificial, hechos por empresas que varían en tamaño y van desde Google hasta la empresa emergente china Malong Technologies, dependen en gran medida de un chip informático conocido como unidad de procesamiento de gráficos, o GPU, por su sigla en inglés. Los chips también son muy útiles para “acuñar” monedas digitales como el Ethereum, una alternativa del bitcóin que está aprovechando el mismo despliegue publicitario de su primo más conocido.

Dado que la gente y las empresas involucradas en los dos nichos tecnológicos emergentes están comprando los mismos chips, las GPU han comenzado a escasear durante los últimos meses. Los precios han aumentado hasta un 50 por ciento, según algunos revendedores y clientes.

“Sencillamente, se están agotando las existencias de estos chips”, comentó Matt Scott, un tecnólogo estadounidense que fundó Malong después de su salida del laboratorio de investigación de Microsoft en Pekín en 2014. “Además, el problema está empeorando”.

Malong, cuya sede se encuentra en Shenzhen, China, está construyendo un sistema que puede analizar las fotografías digitales y aprender a reconocer objetos. Hacerlo requiere una enorme cantidad de fotografías y analizar todas esas fotos depende del chip GPU.

Cuando, hace poco, la compañía hizo un nuevo pedido de hardware a un proveedor en China, el embarque se retrasó cuatro semanas y el precio de los chips era aproximadamente un 15 por ciento más elevado que seis meses antes. “Necesitamos las GPU más recientes para seguir siendo competitivos”, comentó Scott. “Hay un impacto tangible en nuestro trabajo de investigación”. Sin embargo, no culpó de la escasez a otros especialistas en inteligencia artificial (IA); dijo que los responsables eran los criptomineros.

“Nunca habíamos tenido este problema antes”, manifestó. “No fue sino hasta que las cripto se pusieron de moda que vimos una reducción importante en nuestra capacidad de obtener las GPU”.

Las GPU se diseñaron originalmente para reproducir gráficos de juegos de computadora y otro tipo de software. En años recientes, se han vuelto una herramienta esencial en la creación de IA. Casi todas las empresas de IA dependen de estos chips.

Al igual que Malong, estas empresas construyen lo que se conoce como redes neuronales, algoritmos complejos que aprenden tareas al analizar enormes cantidades de datos. Enormes cantidades de GPU, que consumen relativamente poca energía eléctrica y caben en un espacio muy pequeño, pueden procesar inmensas cantidades de las matemáticas requeridas por las redes neuronales de manera más eficiente que los chips estándar.

Los especuladores de las monedas digitales están agotando las GPU para un propósito muy diferente. Después de instalar máquinas que ayudan a ejecutar las enormes redes de cómputo que administran Ethereum y otras alternativas del bitcóin, la gente y los negocios pueden recibir pagos en la forma de las monedas digitales de reciente creación. Las GPU también son eficientes para procesar las matemáticas requeridas para esta minería digital.

Los criptomineros compraron tres millones de tableros de GPU —paneles planos que pueden añadirse a las computadoras personales y de otro tipo— con un valor de 776 millones de dólares el año pasado, comentó Jon Peddie, un investigador que ha rastreado las ventas de los chips desde hace décadas.

Quizá no parezca mucho en un mercado general con un valor de más de 15.000 millones de dólares, pero la combinación de constructores de IA y criptomineros —además de los desarrolladores de videojuegos— ha complicado el suministro de GPU. Las cosas se han puesto tan tensas que los revendedores de Nvidia, el chip del fabricante de Silicon Valley que produce un 70 por ciento de los tableros de GPU, suele restringir la cantidad diaria que una empresa puede comprar.

“Es un momento difícil. Podríamos hacer más si tuviéramos más de esos” chips en nuestros centros de datos, comentó Kevin Scott, director de tecnología de Microsoft. “Hay productos reales que podrían mejorarse en este momento para los usuarios reales. Este no es un ejercicio teórico”.

AMD, otros proveedores de GPU, y otras empresas dicen que parte de la escasez actual es resultado de un suministro mundial limitado de otros componentes de los tableros de GPU, y ellos observan que los precios al menudeo han comenzado a estabilizarse. No obstante, en marzo, en la conferencia anual de chips de esta empresa en Silicon Valley, el director ejecutivo de Nvidia, Jen-Hsun Huang, indicó que la empresa todavía no era capaz de producir los chips lo suficientemente rápido.

Esto ha creado una oportunidad para diversos fabricantes de chips. Una empresa llamada Bitmain, por ejemplo, ha sacado al mercado un nuevo chip específicamente para acuñar monedas de Ethereum. Google ha construido su propio chip para trabajar en la IA y está poniéndolo a disposición de otras empresas a través de un servicio de computación en la nube. El año pasado, Facebook indicó en una serie de vacantes laborales en línea que también estaba trabajando en la fabricación de un chip precisamente para la IA.

Decenas de otras empresas están diseñando chips similares que llevan a la GPU ya de por sí especializada a nichos más pequeños, y una mayor cantidad de empresas que producen chips significa mayor suministro y menores precios.

“Esto se busca no solo por motivos económicos, sino también para fines de estabilidad en la cadena de suministro”, precisó Scott, de Microsoft.

El mercado no se diversificará de un día para otro. Matthew Zeiler, director ejecutivo y fundador de una empresa emergente de visión artificial en Nueva York, comentó que los precios de algunos de los tableros de las GPU que la empresa usa han aumentado más del 40 por ciento desde el año pasado.

Zeiler cree que Nvidia será muy difícil de destronar. Muchas empresas se quedarán con la tecnología de esa compañía porque están familiarizadas con ella y porque los tableros de GPU que suministra pueden hacer más de una cosa.

Autor: Cade Metz
© The New York Times 2018

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